第3章數據思維

引言機械思維帶來了工業革命，數據思維引爆智能革命。傳統機械思維的核心思想是確定性和因果關系，即任何事情一旦發生，則必然會產生結果，一定有可用的模型來描述其發生的原因。而到了數據時代，這個世界正變得越來越復雜，不確定性無處不在，相關性取代了過去的因果關系，數據中包含的信息以及數據之間的相關性可以幫助我們消除不確定性。中國大數據產業方興未艾，需要更多人擁有數據思維，無論是政府機構的決策者，商業組織的管理者，還是普通員工、老百姓，都需要學習和了解數據思維。重新發現寶藏

—樸素的數據價值觀大數據時代之“皇帝的新裝”到底什么是大數據？如何實現數據到價值的轉換？背后的基本方法論是什么？什么是數據？數據就是信息？數據就是數字？數據就是對客觀事物的描述，一種符號表示。聲音是數據嗎？圖像視頻是數據嗎？社交網絡是數據嗎？車聯網是數據嗎？數據的商業價值收入支出風險額外成本無法通過貨幣來衡量減少風險，提高收入，降低支出數據的政府價值政府價值服務社會數據資源規避風險指定市場規制可量化的參照系75%的準確度如何能說服99%的預期，這就需要合理的參照系。有價值的數據分析，就是要在不確定性中，盡可能多地發掘價值。因此，預測不準是常態。個性化推薦系統轉化率8%沒有推薦系統可能是4%數據分析的“道”如何把一個業務問題定義成一個數據可分析問題，這就是數據分析的“道”。Y是什么?Y就是實際業務的核心述求，或者科學研究的關鍵問題X是什么?X就是用來解釋Y的相關變量，可以是一個，也可以是若干個。數據分析的“術”使命1：回歸分析要去識別并判斷，哪些X變量是同Y真的相關，哪些不是。

使命2：有用的X變量同Y的相關關系是正的還是負的。

使命3：賦予不同X不同的權重，進而可以知道不同變量之間的相對重要性。

搞清楚客戶需求什么是汽車廠商的“客戶價值”？客戶對廠商的年貢獻收入。不是用Excel就可以搞定了嗎？同樣是一萬元，他們所產生的價值為什么不一樣？

搞清楚客戶需求連鎖酒店的定價策略為什么不改進？企業為什么跟自己的收入過不去？收入來源主要來源于他的盈利模式。

數據可視化實力派最基礎的數據可視化就是統計圖。一個好的統計圖應該滿足四個標準：準確、有效、簡潔、美觀。數據可視化的偶像派常見的數據類型橫截面數據時間序列數據面板數據現有24家電商平臺廣告支出費用與銷售額的數據，試繪制變量“廣告支出”、“投入人員”、“銷售額”的散點矩陣，并分析他們之間是否存在線性關系。銷售額和廣告支出、投入人員相關嗎？市民熱線12345實行的是“一號對外、集中受理、分類處置、協調聯動、限時辦理”的工作機制。老王負責的部門工作就是將熱線接聽專員記錄下來的建議和投訴信息進行分類，交予相關部門及時處置。市民熱線和頭疼的老王市供熱公司杏花苑老張反映：每天12小時供暖一次，天冷居民無法承受，白天室內溫度只有10度左右，效果不好。12月7日反映過一次，但沒有解決問題。反映人對此意見很大，情緒很激動，請有關部門盡快協調解決，要求反饋。用數據思維賦能行業應用大數據改變了人們的生活方式社會經濟發展有了新的思路給公共管理帶來新的方向全面感知標準引領平臺支撐智慧應用今天，越來越多的企業在使用大數據洞察并分析客戶的實際需求，通過數據驅動精準營銷，改善用戶體驗。數據在商業中的應用數據驅動運營—由數據至洞察，由統計至預測數據采集數據整合數據統計數據分析營銷行為數據反饋數據在工業中的應用產品智能化。智能裝備、終端、傳感器的普及和應用，人人有終端、處處可上網、物物有感知。流程的智能化升級。市場分析、產品策劃到設計、再到制造、供應鏈、高質量的服務和安全管理。制造業的互聯網化。以大數據、云計算、移動和社交等新一代IT技術為突破口，驅動大規模、活躍的市場創新、應用創新和業務模式創新。數據在農業中的應用1.0時代，是小農經濟時代，人們從事的主要是體力勞動，主要使用手工工具和畜力等來完成生產。2.0時代，主要依賴機械進行生產，出現了適度經營的種植大戶。3.0時代，以互聯網和現代科學技術為主要特征，在農資流通、育種育苗、植物栽種、土壤和環境監測、農業技術等方面都有了智慧的參與。數據在政府中的應用數據分析幫助政府更好地服務社會，讓普通公民的收入有所增加，支出有所降低，風險有所規避，幸福感增強，這就是數據之于政府的價值。數據在醫療中的應用患者就醫過程中產生的數據臨床醫療和實驗室數據制藥企業和生命科學產生的數據智能穿戴設備帶來的健康管理數據現代醫學進入4P（Prevention,Prediction,Personalization,Participatory）時代，由此帶來數字醫療和健康預防向基層社區和個人家庭方面發展。區域醫療衛生信息平臺，基本實現了區域內醫療衛生機構互聯互通、信息共享。健康醫療云構建新型衛生服務體系，將是現階段的主要任務。供應鏈大數據你從超市貨架上取走一瓶洗發水意味著什么？對聯合利華（中國）公司來說，答案是1500家供應商、25.3萬平方米生產基地、9個區域分倉、300個超商和經銷商都因此而受到牽動。深度數據挖掘和需求分析全球協同采購高效協同生產渠道管理，贏在貨架京東（JD.com）是中國最大的自營式電商企業，目前電商的市場占有率為49%，在全國擁有7大物流中心，在全國40座城市運營123個大型倉庫，擁有3210個配送站和自提點，覆蓋全國1862個區縣，再加上6千家合作伙伴、數億名用戶，構成了一個龐大的物流體系。銷量預測自動補貨供應商數據羅盤智慧定價服務大數據在大數據時代，售后服務成為“利潤中心”，精明的企業會發揮龐大的用戶優勢，想盡辦法黏住用戶，通過智能產品向用戶推送服務，創造新的價值。智能設備感知數據數據支持創造產品即服務“外部”大數據企業目前在連接外部大數據方面做得非常少，也非常簡單。當前，移動互聯網、云計算、大數據、物聯網、社交網絡等互聯網新技術已深入人們的日常生活。企業的經營管理如果與之相結合，將會產生意想不到的效果。大數據電商數據社交數據宏觀數據上下游數據云中數據物聯網數據企業信息化大數據重塑企業信息化的價值當前，我們的主要任務是實現企業的互聯網化，需要打造新的具有互聯網特性的技術平臺和IT系統，以實現商業創新和產業的跨界融合。

部門級應用關鍵點：代替手工，提高效率典型應用：財務會計/MRP企業級應用關鍵點：規模化經營、精細化運營典型應用：集團管控、ERP、協同辦公企業互聯網應用關鍵點：內部精細、外部互聯典型應用：電子商務、社交招聘、移動應用海量大數據處理方案非結構化數據平臺hadoop/spark企業搜索內容挖掘文本音頻視頻社交網絡微博/新聞郵件外部數據數據倉庫平臺oracle/sqlserver業務報表數據挖掘ERP系統人事系統供應鏈系統客戶關系系統流數據平臺sparkstreaming/Storm/Flink實時監控監測實時行動推薦網絡點擊流日志文件實時傳感信息實時路況信息/GPS實時行情遠程車載系統數據類型數據形態大數據重構企業智慧數據背后的因果關系關聯比因果更有價值預測數據驅動的企業知識發現成就最佳的商務智能大數據催生數據服務產業大數據產業生態圈的雨后春筍(第三方數據服務公司)機器數據的引擎(chatGPT)可視化呈現(Tableau)大數據是一座寶藏，挖掘這座寶藏需要專業的技術，催生了一批專業的公司，形成了新業態、新產業。在大數據產生的短短幾年里，已經有大量的專業型數據公司出現，書寫著數據時代的一個個傳奇。聚合數據已穩定運行超過10年，服務京東