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大數據分析的深度與假象
2016-10-04
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大數據分析的深度與假象

今天聽了一個數據分析的培訓：數據的深度與假象。也沒有聽太懂，總結幾個點分享下：

1. 數據的含義只有和人的行為聯系起來才有意義；比如蘋果手機的銷量，是因為其主流用戶的想法導致的；

2. 簡單的，脫離人性的擬合預測是不靠譜的，舉例，三星的手機銷量一直直線上升，但預測它明年也會上升不太合理；

3. 對人群分類進行分析是正確分析的前提，分類的標準包括學歷水平，年齡，收入等；不加區別的統計分析，難以得出有意義的結論；推廣到其他維度（非人）也一樣；


4. 對產品用戶的穩定性的分析可以有效預測一個產品，一個行業的命運；（不懂）

5. 有效的數據分析需要跨行業的知識積累，比如心理學，公共衛生學，營銷學。（再次不懂）

6. 很多錯誤的分析是基于錯誤的計算，比如統計局統計房價的變化。如果不考慮不同區域房屋面積的占比，即使4環，5環，6環的房子分別上漲10%，總體均價仍然可能是下降的；

7. 有些分析錯把相關當成因果，比如微博發現“喝酒 導致 高薪”，其實兩者并不是因果關系，具體如何大家懂的；

8. 大數據未必能解決所有的數據分析問題，因為大數據帶來noise和臟數據，好的抽樣能提高效率；

9. 目前大多數公司基于已有的數據做挖掘，各個公司是互相隔離的，難以形成一個完整的人性特征，也就難以正確的劃分一個人，也就不能正確的分析；

10. 數據分析的4個層次：

a) 行為

b) 行為關聯

c) 關聯規律；（難）

d) 人的生活形態；（很難）

講了很多，思路比較散，大家湊合看吧。



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