車品覺老師在其決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)一書中，強(qiáng)調(diào)的更多的是一種數(shù)據(jù)思考方式，書中范例介紹的小偷思維、先開槍后瞄準(zhǔn)、CEO關(guān)注的三個(gè)問題等，都屬于數(shù)據(jù)思考方式重構(gòu)解決問題的過程。
全書從為什么大數(shù)據(jù)說起來容易做起來難出發(fā)，以大數(shù)據(jù)構(gòu)建未來商業(yè)利器結(jié)束，總共花費(fèi)了11個(gè)章節(jié)，中間穿插著其在阿里的數(shù)據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，本人結(jié)合自己的讀書體會(huì)，特將其總結(jié)歸納為以下50條：
1、大數(shù)據(jù)從來都不是免費(fèi)的午餐，因?yàn)閿?shù)據(jù)來源渠道的寬泛，難免出現(xiàn)偏倚誤差。
2、人的斷層是是大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨最嚴(yán)重的問題，這個(gè)斷層包括溝通的斷層、建模的斷層，譬如現(xiàn)在收集數(shù)據(jù)的人不知道未來使用數(shù)據(jù)的人要什么?創(chuàng)建模型的人不知道未來數(shù)據(jù)是否穩(wěn)定，使用模型的人不知道數(shù)據(jù)的來龍去脈。
3、從數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)到運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，是從看到用的過程。這個(gè)過程需要主動(dòng)管理，需要更多的創(chuàng)新，需要學(xué)會(huì)問問題，問問題的過程就是尋找答案的過程，好的問題就是答案。
4、從商業(yè)角度講，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是還原用戶的真實(shí)需求。
5、數(shù)據(jù)價(jià)值的如何判定?首先看這個(gè)數(shù)據(jù)與你的目標(biāo)是否一致，對(duì)你的價(jià)值是什么?其次看這個(gè)數(shù)據(jù)能否清楚的識(shí)別用戶身份，以及反應(yīng)出的對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景。
6、學(xué)會(huì)雙向思考，關(guān)于數(shù)據(jù)的價(jià)值，對(duì)于企業(yè)而言，是實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源的合理分配，而對(duì)于用戶而言，則是對(duì)用戶體驗(yàn)的提升改進(jìn)，比如個(gè)性化的推薦系統(tǒng)就基于此。
7、場(chǎng)景與還原并行，前端還原為消費(fèi)者場(chǎng)景，后端還原為業(yè)務(wù)需求。
8、數(shù)據(jù)的本質(zhì)是還原，落地可能表現(xiàn)為收集元數(shù)據(jù)的方法，個(gè)人建議初期引入最小數(shù)據(jù)集的概念。
9、關(guān)于數(shù)據(jù)還原可以從兩方面理解：①對(duì)人的行為目的的還原;②對(duì)制造原始信息的人的朔源。
10、活的數(shù)據(jù)才是大數(shù)據(jù)，這里的活主要從兩方面考量：一是靈活收集數(shù)據(jù)，抓相關(guān)性，比如我們的克強(qiáng)指數(shù);二是靈活動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，動(dòng)態(tài)的使用數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)場(chǎng)景化。
11、 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，無線數(shù)據(jù)將是大數(shù)據(jù)的“顛覆者”。這個(gè)顛覆主要指無線數(shù)據(jù)的加入將原有數(shù)據(jù)的噪音加大，無線數(shù)據(jù)與原有PC數(shù)據(jù)的關(guān)系處理等。
12、無線數(shù)據(jù)分為wap和app兩種，而APP的數(shù)據(jù)收集方式又有兩種：①收集用戶聯(lián)網(wǎng)時(shí)請(qǐng)求服務(wù)器的記錄②用戶行為記錄。
13、 APP對(duì)用戶的識(shí)別主要基于手機(jī)的機(jī)器碼，而機(jī)器碼在不同系統(tǒng)中也有差異，差異體現(xiàn)在操作系統(tǒng)本身的差異和操作系統(tǒng)版本的差異。
14、 保證PC和無線兩份數(shù)據(jù)的完整，通過用戶體系將兩份數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，就可以在分析過程中用彼此的融合來還原用戶的行為，所以用戶體系的建設(shè)在多屏?xí)r代尤為重要。
15、 關(guān)于數(shù)據(jù)價(jià)值，從數(shù)據(jù)的角度講，估值就是通過不同的緯度去思考數(shù)據(jù)的價(jià)值。
16、 數(shù)據(jù)作為一種資產(chǎn)，不同的數(shù)據(jù)含金量必然不同，自然就會(huì)產(chǎn)生不同的價(jià)值，與此同時(shí)，同樣的數(shù)據(jù)在不同環(huán)境中也會(huì)呈現(xiàn)出不同的價(jià)值。
17、數(shù)據(jù)的四種分類：①可再生與不可再生數(shù)據(jù);②基礎(chǔ)層、中間層、應(yīng)用層數(shù)據(jù);③不同數(shù)據(jù)主體對(duì)應(yīng)的主體數(shù)據(jù);④隱私與非隱私數(shù)據(jù)。
18、數(shù)據(jù)的五種價(jià)值：①串聯(lián)與識(shí)別價(jià)值;②描述價(jià)值;③時(shí)間價(jià)值;④預(yù)測(cè)價(jià)值;⑤產(chǎn)出數(shù)據(jù)價(jià)值。
19、 數(shù)據(jù)分類與數(shù)據(jù)價(jià)值的意義，主要還是體現(xiàn)在數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建立上，其應(yīng)用思想體現(xiàn)在基礎(chǔ)層-中間層-應(yīng)用層上。
20、基礎(chǔ)層收集那些數(shù)據(jù)，如何收集，如何保存等;中間層涉及數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)框架的搭建，應(yīng)用層則是八仙過海各顯神通。
21、數(shù)據(jù)收集的出發(fā)點(diǎn)是解決問題，此外數(shù)據(jù)的生命周期、收集背景都須注意。
22、 用數(shù)據(jù)是一種方法論，養(yǎng)數(shù)據(jù)則是一種數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，是基于更深的商業(yè)解釋的商業(yè)決策。
23、 跳出固有思維圈，從旁觀者角度出發(fā)，跳出0或1的選擇，我們可以有第三種選擇。
24、數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)該是小而美，而不是大而全。小而美指目標(biāo)簡(jiǎn)單具體。
25、 如何利用數(shù)據(jù)框架做決策，簡(jiǎn)單四步告訴你：①確定問題，從解決問題的角度去收集數(shù)據(jù);②整理數(shù)據(jù)放在一個(gè)框架內(nèi);③看框架與決策的關(guān)系;④根據(jù)決策行動(dòng)，檢查是否達(dá)到目的。
26、數(shù)據(jù)的盲點(diǎn)分為物理盲點(diǎn)和邏輯盲點(diǎn)，物理盲點(diǎn)是我不知道的，邏輯盲點(diǎn)是我知道但沒被挖掘的。
27、 數(shù)據(jù)也有正負(fù)能量，正能量的數(shù)據(jù)告訴你如何成功，負(fù)能量的數(shù)據(jù)告訴你如何避免失敗。
28、是否看到數(shù)據(jù)盲點(diǎn)的核心價(jià)值是，有沒有看到應(yīng)該看到的數(shù)據(jù)，有沒有錯(cuò)失不應(yīng)該錯(cuò)失的數(shù)據(jù)。
29、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)中的常見問題：①堵,日常報(bào)表信息量大，難以鋪?zhàn)接行畔?/span>;②獨(dú)，信息分散在不同部門，缺少有效組合;③慢，業(yè)務(wù)異動(dòng)的處理往往是自上而下的推動(dòng);④漏，關(guān)鍵分析成果取得實(shí)效，但未實(shí)現(xiàn)沉淀。
30、 阿里的大數(shù)據(jù)實(shí)踐一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)需要和商業(yè)咬合的非常緊密，所以數(shù)據(jù)也是混合在商業(yè)里，以假定穩(wěn)定的方法去做業(yè)務(wù)上的對(duì)比、細(xì)分以及趨勢(shì)預(yù)估。
31、 阿里的大數(shù)據(jù)實(shí)踐二：假定數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的，意味著習(xí)慣于不去尋找一些新數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)拿數(shù)據(jù)的方法可以將數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)打通。
32、 阿里數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的內(nèi)三板斧之混：混出數(shù)據(jù)，只有具備商業(yè)敏感的分析師，才懂得使用什么數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)公司實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，數(shù)據(jù)部的人和業(yè)務(wù)部的人經(jīng)常混在一起。
33、 阿里數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的內(nèi)三板斧之通：打通混的數(shù)據(jù)，通是混、通、曬的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，知道帶著業(yè)務(wù)問題看數(shù)據(jù)或帶著數(shù)據(jù)看業(yè)務(wù)，這就是通。
34、 阿里數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的內(nèi)三板斧之曬：曬出混和通的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)能不能做到獲取、使用、分享、協(xié)調(diào)、鏈接、組合之上，讓自己變得超級(jí)簡(jiǎn)單和便捷，這是數(shù)據(jù)化管理運(yùn)營(yíng)中非常重要的一點(diǎn)。
35、 數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)需要有框架可依，做到如何證明業(yè)務(wù)是好還是不好，而這里的框架就是一個(gè)對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行指標(biāo)化的分解，并通過有限多個(gè)指標(biāo)來客觀描述業(yè)務(wù)的狀況。
36、 阿里運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的外三板斧之存：存是數(shù)據(jù)收集的開始，收集數(shù)據(jù)不是目的，讓收集起來的數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生價(jià)值才是最終目的。
37、 阿里運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的外三板斧之管：管是保護(hù)好存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)產(chǎn)品來解決獲取以及使用數(shù)據(jù)的問題。
38、 阿里運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的外三板斧之用：用是從收集數(shù)據(jù)到管理數(shù)據(jù)，在用數(shù)據(jù)的問題上，數(shù)據(jù)的分裂和重組，都能做到顛覆性的創(chuàng)新。
39、數(shù)據(jù)思維之MECE法則，不斷地用邏輯方法將問題進(jìn)行分解，直到不能分解為止，然后從根本去解決問題。
40、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是人，數(shù)據(jù)研究的極點(diǎn)就是揣測(cè)變幻莫測(cè)的人性。
41、假定數(shù)據(jù)是臟的，在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候，會(huì)像污水處理廠一樣，每一步都問自己幾個(gè)為什么。這種情況的出現(xiàn)，到底是因?yàn)閿?shù)據(jù)臟了還是因?yàn)閿?shù)據(jù)提驗(yàn)過程中做的不好。
42、 做好數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)分，從反映數(shù)據(jù)的可信度和質(zhì)量水平出發(fā)。
43、 學(xué)會(huì)慢慢的淡化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是有優(yōu)先級(jí)的，在數(shù)據(jù)中有些是特別核心的，有些即使缺失了也沒問題，所以，我們要學(xué)會(huì)真正坐下來盤點(diǎn)那些對(duì)公司最有價(jià)值，對(duì)用戶最有價(jià)值的數(shù)據(jù)。
44、數(shù)據(jù)的標(biāo)簽化管理，數(shù)據(jù)的屬性標(biāo)簽是人類經(jīng)驗(yàn)判斷的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)。
45、大數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)在于數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的連接。
46、數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)化和實(shí)時(shí)性分層，我們千萬不要把所有能力都用來處理實(shí)時(shí)化的問題，因?yàn)槲覀円廊粫?huì)有大量的數(shù)據(jù)需要在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)處理，有的數(shù)據(jù)是重要的，但并不緊急。
47、關(guān)于數(shù)據(jù)，未來是人機(jī)的結(jié)合體。人和機(jī)器的結(jié)合，或者人和數(shù)據(jù)的結(jié)合將是未來的一種進(jìn)步模式，人類將通過數(shù)據(jù)變得更加智能。
48、未來，人身體中流通的不僅是血液，還有數(shù)據(jù)。
49、 關(guān)于數(shù)據(jù)分析，更準(zhǔn)確的說法應(yīng)該是信息分析，目的是尋找短板，這個(gè)短板可能是自己的，也可能是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的。
50、我們都說數(shù)據(jù)分析是指導(dǎo)決策的重要依據(jù)，但我們用什么來保證分析的正確呢?是不斷的試錯(cuò)還是考驗(yàn)我們數(shù)據(jù)分析師(科學(xué)家)分析和利用信息的能力。
