在我求學(xué)的生涯里，不知道是受了應(yīng)試教育的苦，還是自己資質(zhì)平庸，對于數(shù)學(xué)只停留在考試階段，從未真正感受過數(shù)學(xué)之美，或是享受過數(shù)學(xué)的樂趣。對于數(shù)學(xué)，內(nèi)心有幾分莫名的懼怕。選擇一本數(shù)學(xué)類的工具書來閱讀，必須有勇氣。
為什么突然有興趣閱讀這本《數(shù)據(jù)思維》呢？有兩個小契機(jī)。前幾日和一位自動化專業(yè)的博士面基，聊起她的專業(yè)，眉宇之間皆是熱愛。作為一個工科小白，雖然我聽的云里霧里，但因此對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能產(chǎn)生了興趣。碰巧近來多次聽查理芒格的多元思維模型，數(shù)學(xué)作為一項(xiàng)基礎(chǔ)學(xué)科，成功吸引了我的注意。
這是一個最好的時代，大數(shù)據(jù)知道你的一切，打開網(wǎng)易云音樂它知道什么是你的“心頭好”，購物網(wǎng)站幾乎能準(zhǔn)確預(yù)判你的消費(fèi)，導(dǎo)航軟件幫你避開擁堵路段.....這是一個最壞的年代，這個時代你沒有隱私，互聯(lián)網(wǎng)的每一個節(jié)點(diǎn)都留下了你的電子足跡。
沒錯，這都是數(shù)據(jù)干的。數(shù)據(jù)思維的模型到底是什么樣的？作為一個普通人或是一個創(chuàng)業(yè)者，擁有數(shù)據(jù)思維，能給我的生活或是企業(yè)帶來哪些改善？帶著問題去書里尋找答案。
這本書的作者頗有名氣，他是北京大學(xué)光華管理學(xué)院的EMBA教授王漢中，做統(tǒng)計(jì)學(xué)研究十幾年，也常常跟企業(yè)高管打交道。微信公眾號“狗熊會”創(chuàng)始人，這本書里的許多文章在公號里都有收錄。
書分兩部分，第一部分適合對數(shù)據(jù)應(yīng)用感興趣的人，便于了解數(shù)據(jù)的概念和價值，以及人人都應(yīng)該建立的數(shù)學(xué)思維；第二部分是技術(shù)流，適合搞數(shù)據(jù)分析的同學(xué)研讀，不懂的話跳過即可。
提醒：這本書讀起來費(fèi)力，可以幫助你建立跨學(xué)科的思維模型，提升認(rèn)知是一定的，來，硬科學(xué)走起。
一、為什么要學(xué)數(shù)據(jù)分析？
看似高深，實(shí)則樸素
再好得車，沒有方向，是開不到目的地的。不以變現(xiàn)為目的的數(shù)據(jù)分析都是耍流氓。
如果不能把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)分析問題，沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)思維，再怎么神話大數(shù)據(jù)都無法創(chuàng)造商業(yè)價值。
| 如何做呢？
首先，你要有數(shù)據(jù)。數(shù)字不等于數(shù)字�？萍寄甏瑹o論是文字、語音的聲音、手機(jī)里的照片、視頻等等，只要是能被電子化記錄的都是數(shù)據(jù)。
想想看，滴滴把出租車數(shù)據(jù)化，ofo把自行車數(shù)據(jù)化，這個社會正在成為大數(shù)據(jù)時代。
其次，關(guān)注數(shù)據(jù)如何幫助企業(yè)創(chuàng)造價值。數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)提高收入，減少支出，管控風(fēng)險。
提升收入，大數(shù)據(jù)幫助你的廣告精準(zhǔn)投放，為企業(yè)帶去一大波流量，它所創(chuàng)造的收入增長就是數(shù)據(jù)的價值。
減少支出，比如根據(jù)客戶的大數(shù)據(jù)調(diào)查，減少某產(chǎn)品的某項(xiàng)功能。
把控風(fēng)險。比如信用卡的征信系統(tǒng)幫助銀行降低風(fēng)險。
二、什么是數(shù)據(jù)思維？
回歸分析
數(shù)據(jù)思維是這本書最重要的概念，這里不得不引入一個統(tǒng)計(jì)學(xué)專有名詞——回歸分析，即確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。
在“道”的層面上，回歸分析是一種思維方式，我們可以把公司的“業(yè)務(wù)問題”定義成“數(shù)據(jù)可分析問題”。比如做自媒體，想提高粉絲數(shù)量這件事兒。
而在“術(shù)”的層面，回歸分析又是一種可以運(yùn)用的數(shù)據(jù)分析工具。比如說，什么關(guān)鍵點(diǎn)影響我拉新？如何影響的？
什么樣的問題可以被看作數(shù)據(jù)可分析問題？你需要找到兩種變量：
●因變量Y：因?yàn)閯e人的改變而改變的變量，這是業(yè)務(wù)的核心訴求。
●自變量X：用來解釋因變量Y的相關(guān)變量，通俗點(diǎn)說，自變量X的改變，影響了因變量Y的變化。
我們的工作重點(diǎn)是找到業(yè)務(wù)的核心訴求，而把如何數(shù)據(jù)分析丟給專業(yè)的技術(shù)人員去處理。
三、 大數(shù)據(jù)到底是什么
大數(shù)據(jù)不神秘
實(shí)際上，大數(shù)據(jù)沒有媒體上那么神秘，它與統(tǒng)計(jì)學(xué)密切相關(guān)。
|大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系：
1.統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)注數(shù)據(jù)的分析建模，這對大數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)巨大。
2.大數(shù)據(jù)并不能代替抽樣，相反，越是大數(shù)據(jù)抽樣越重要。（大不代表更準(zhǔn)確）
|大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度如何
“預(yù)測不準(zhǔn)是常態(tài)，預(yù)測準(zhǔn)確是變態(tài)。”王教授這句話，打破了人們對大數(shù)據(jù)的神化。
科學(xué)本質(zhì)使然。統(tǒng)計(jì)學(xué)研究中包括了大量的相關(guān)關(guān)系，和極小一部分的因果關(guān)系。
●相關(guān)關(guān)系：客觀現(xiàn)象存在的一種非確定的相互依存關(guān)系。例子：公雞叫，太陽升起來。 但是殺了雞，太陽就不升起來了嗎？
●因果關(guān)系：前一件事導(dǎo)致后一件事會發(fā)生。例子：按下開機(jī)鍵，電腦亮了。
很明顯可以看出，因果關(guān)系更重要，如果找到不得了。
四、人人應(yīng)有數(shù)據(jù)思維
不具備數(shù)據(jù)思維，我們就會像不懂區(qū)塊鏈去炒幣的人一樣，容易被收智商稅。
|幫企業(yè)提高溝通效率
我們在工作中，經(jīng)常遇到這樣的情況：數(shù)據(jù)部門說的是技術(shù)語言，業(yè)務(wù)部門說的是業(yè)務(wù)，驢唇不對馬嘴，溝通障礙。
要解決這個問題，這不僅需要技術(shù)部門的人學(xué)著去了解業(yè)務(wù)，也需要業(yè)務(wù)部門克服對數(shù)據(jù)的恐懼。老板要認(rèn)識到哪些事與數(shù)據(jù)相關(guān)，業(yè)務(wù)部門要學(xué)著講清楚核心訴求是什么。
這可以大大提高溝通效率，使數(shù)據(jù)分析的價值最大化！
|抓創(chuàng)業(yè)者抓住商業(yè)機(jī)會
數(shù)據(jù)思維能幫助創(chuàng)業(yè)者抓住商業(yè)機(jī)會，你需要思考：
1.我所在的創(chuàng)業(yè)方向，數(shù)據(jù)是否能幫助我？
2.如果數(shù)據(jù)很重要，將業(yè)務(wù)中的因變量Y和自變量X梳理清楚。
3.在戰(zhàn)略層面上，保證Y和X的高質(zhì)量供給、長時間積累。
|生活中的數(shù)據(jù)思維
首先，培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維幫你養(yǎng)成一種思考有的放矢的習(xí)慣：分析的目的是什么？核心訴求是什么？因變量Y是什么？
其次，搞清楚目的后，你就能將注意力聚焦在相關(guān)的自變量X上，就不會陷入“放眼望去都是重點(diǎn)”的迷亂狀態(tài)中。
最后，你可以嘗試最簡單的分析，專業(yè)的建模暫且不說，至少可以區(qū)分一下哪些是相關(guān)關(guān)系、哪些是因果關(guān)系。
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