淘宝车品觉：数据，你准备好了没有？的理解

在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！

车品觉在加盟阿里集团前曾在汇丰银行、电信盈科、微软、eBay等多家MNC担任总监职务，积累大量中小企业在互联网发展的经验，论坛上讨论的主题为《数据，你准备好了没有？》。
分享主题有十点，我们节选了部分的主要内容：
一切从问题开始oracle教程

提到数据中表现明智，不是要增加更多东西，而是要去除过份复杂和装饰性的东西。理解了问题 ，就能化解问题，问题本身就是答案。
车品觉列举一个亲身经历：有不少做电商的从业者向其提出疑问，B2C企业里大数据使用几年了，真的有效么？车会反问道，你知道你的老板在过去六个月里的困难是什么？分析师往往5-10分钟都无法回答，这表明从业者自己都不了解应该把数据用在哪里，这样如何能使用好数据？。“懂问问题的本身，便找到了答案。”
如果分析师能把问题拆分成三个问题：公司现面对的头三个问题是什么？未来三个月要解决的是什么？过去一个月作对了什oracle视频教程么？事情便好办多了。车再次举出了一个在面试中自己常问的问题：“今天早上九点，我是淘宝的CEO，你是我的分析师，请给我三个指标，让我对上周的业绩安心。”
面试者常常不假思索的回答：“流量”，“交易量”，碰到第三个问题，才需要思考。这表明面试者并不了解问题：问题的核心在于对象是淘宝，不是所有的电商，目标是CEO，而不是产品总监，第三问题表明这是一个周敏感的数据（参考答案会在后文解答）。
“数据的力度是无穷的，你可以在不同维度里一直拆分下去，分析师只需要知道哪些数据对自己有用即可。”而数据收集的难度在于，你的起步应该有多宽，如何预判哪些数据是可以为将来所用，这个问题困难了车半年的时间。
在实践中提炼数据的敏捷性

在动态中试验,找出数据的规律性规律性就是不仅我会用,只要你知道了,你也会用。数据必须不停的时候，若仅凭借记录的数据，是难以还原当时的场景：有一个人在下雨天买了面包，如果不再当时去考虑，是无法推断出影响此行为的决定性因素。背景数据无法还原当时情况。
航海日志是一个很好的例子，收集数据后定位——进而做出决策——发现差异——回馈从新定位收集数据的范围。这个过程中需要不断的反馈，最后做成一个表格，数据便是这么提炼出来。

让数据——获取、使用、分享、协同、连接、组合

由于现在的数据统计得极不规范，使用数据的人很难有效的获取信息，让用户轻松感受到数据的价值，过去在做数据时，很少会有人考虑用户体验，这恰恰是最重要的。比如数据里面出现了SQL，便使得很多技术以外人士无法读懂，美国现在已经有企业提倡去除SQL，便是为了减低交流成本。
上面说的是使用。如何获取同样也是十分重要的问题。Google Glass这款产品为何如此重要？因为它能收集的数据与传统渠道的区隔是天翻地覆的：从一个人早上起来遇到的每一个场景、每一个回馈所得的数据都收集起来，一个人50%-60%的数据都能收集到。让数据尽可能简单的收集起来。
颠覆创新来自**或重组
一个人注册网站的时候，可能性别会是男。但仔细调查可以发现，或许早上的性别是男，晚上是女。或者70%是男，30%是女。过去是0与1的关系，现在是0-1的关系，这是一个立体的数据，年龄也是同样的情况。
车品觉在这里举了一个鲜活的例子：“现购物人群趋势里，出现了diaos高帅富化与高帅富diaos化，三四十岁的人群，去买颜色很鲜艳的手机；而工薪族会去以数个月的工资来买一个LV包，这些都是很常见的。”分析的时候需要具体进行**。

oracle视频

经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。^[11] 
2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作，力争通过3至5年的努力，将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。
围绕这一目标，贵州省将重点构建“三大体系”，重点打造“七大平台”，实施“十大工程”。
“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程。
此外，贵州省将计划通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点，鼓励产业链上下游之间的数据交换，规范数据资源的交易行为，促进形成新的业态。
国家发展改革委有关专家表示，大数据综合试验区建设不是简单的建产业园、建数据中心、建云平台等，而是要充分依托已有的设施资源，把现有的利用好，把新建的规划好，避免造成空间资源的浪费和损失。探索大数据应用新的模式，围绕有数据、用数据、管数据，开展先行先试，更好地服务国家大数据发展战略。

以假设数据都能获取去思考问题

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大数据是众多事物的数据化，获取数据的成本越来越低。阿里数据科学部的杨滔先生举出了四个特点：
量变到质变：小样本下，模型无法达到满意精度，大众就觉得模型不行，但当样本达到一定量，模型精度会显著提升，从而使模型具备以前不具备的功能。
片段到全局：大数据能从多个角度判断一个对象，许多模型都是对象的片段信息，但将这些片段组合在一起时，就会在整体判断有爆发提升。
应用到资源：小数据下，数据是为了具体场景的效果提升，但当大数据模型能够辨识全局，数据得出的信息就会成为许多创新及应用的源泉。
大数据包括多个数据处理和挖掘的环节，每一个环节都是科学+艺术，建模能力需要非常强，才可能深度挖掘其价值。
数据开放是硬道理
清华大学科学学院经济学教授、清华大学华商研究中心副主任刘鹰在谈到“从数据、信息到知识的演变”，他的逻辑是：从数据中获取信息，从信息中提炼知识（见图）。

我的问题是如何完成这个从数据到知识的提炼过程？谁来来完成这个过程？我的理解是，任何个人是不能在大数据时代做成一件事的。如果说在农业时代是“三个和尚没水喝”的话，在大数据时代则是“只有三个和尚在一起才有水喝”。
同时，这三个和尚还不能是同一个师傅教出来的，第一个和尚要会statistics and machine learning；第二个和尚要有专业知识，例如经济学、社会学和心理学等；第三个和尚要懂计算机的硬件和软件。
三角鼎力方可百战百胜！阿里研究中心将各部门打散，不同部门的人组成若干项目小组，大量动用各方专家进行合作研究，可见他们Boss的洞察力和领导力了！
利用数据拿到更多数据

电子科技大学计算机学院教授尚明生指出：数据“大小”自然是不重要的，或者说“数据”本身就不重要，重要的是数据中隐含的“信息”。比较麻烦或者复杂的是，这个“信息”的效用没有一般的准则，因为它通常是为了解决不同的具体问题而言的，而问题又可能是多种多样的，甚至无法预知。
我们无法直接抓住所有可能的信息，只好去抓信息的来源，也就是数据。从这个角度出发，这个数据就需要越大越好，这实际上是我们事先不确定其中可能有用的信息，又不想失去某个部分，再加上想偷懒，就想用同一份数据，来满足不同（的人对于他们自己感兴趣）的问题需求。
在实际应用中，如果问题比较固定，从抽样理论出发，数据规模是可以限定大小的；如果问题本身发展变化，数据还会越来越大。oracle数据库教程
数据化营运是一种对待数据的态度
大数据的核心是以数据作为决策的依据，而不是拍脑袋。大数据时候需要改变的是管理的模式，而数据量的增加仅仅是使得这种改变更加紧迫、更有基础。这件事在10年前我开始给学生讲商务智能课的时候就是这样，再回去20年这种思路就有。
从这个角度来说，数据的大小确实不重要，重要的是管理的模式和文化。今天之所以提出大数据管理，对于许多企业讲其实是补10年（甚至更多年前）前管理理念上的课。
但是，电商在这方面占据了先机，现有的人员、技术和管理理念基本上可以支持大数据管理，这是一些线下企业，或者数据基础、管理基础比较差的企业望尘莫及的。数据量的积累对于这个企业而言还是重要的。
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