個(gè)人數(shù)據(jù)管理標(biāo)簽格式

個(gè)人數(shù)據(jù)管理標(biāo)簽格式

以前，我們都是有問題找數(shù)據(jù)歉胶，而大數(shù)據(jù)時(shí)代茴恰，其最核心的特質(zhì)則是“用數(shù)據(jù)找機(jī)會”。

在阿里巴巴何址，我學(xué)習(xí)到一個(gè)很重要的經(jīng)驗(yàn)——人和事是分不開的里逆。企業(yè)要想成為一家數(shù)據(jù)化的公司，文化的培養(yǎng)必不可少用爪≡海“混、通偎血、曬”及“存诸衔、管、用” 兩套內(nèi)功是讓企業(yè)的血液（數(shù)據(jù)）流動起來的關(guān)鍵颇玷。

以“假定數(shù)據(jù)是可獲取的”去思考問題笨农。

目前，在大數(shù)據(jù)方面帖渠，無法深入應(yīng)用的原因在于谒亦，從收集到使用的大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈出現(xiàn)了問題。

用數(shù)據(jù)的人不知道大數(shù)據(jù)從哪里來，做數(shù)據(jù)的人不知道大數(shù)據(jù)如何使用份招。用的人不敢用切揭，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的真實(shí)性；做的人不知道怎么用锁摔，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的復(fù)雜性伴箩。

我們也需要客觀地認(rèn)識到，大數(shù)據(jù)現(xiàn)在面臨的這些問題鄙漏，其實(shí)就是把小數(shù)據(jù)中的一些問題放大了。

斷層才是大數(shù)據(jù)所面臨的最嚴(yán)重的問題」字耄現(xiàn)在怔蚌，收集數(shù)據(jù)的人并不清楚未來使用數(shù)據(jù)的人要做什么，這是目前大數(shù)據(jù)的一大關(guān)鍵命門旁赊。

創(chuàng)建模型的人也不知道自己所采用的數(shù)據(jù)在未來是否穩(wěn)定桦踊，而使用模型的人也不知道整個(gè)數(shù)據(jù)的來路或加工過程。

創(chuàng)建模型的人可能不知道此種模型效果好不好终畅，而使用模型的人也不知道該怎么去反饋使用的結(jié)果籍胯。這樣一來，這種信息不對稱會越來越嚴(yán)重离福。

中層管理者大都不知道數(shù)據(jù)能幫助他們做什么杖狼，他們沒有管理者的視野，相比之下妖爷，你只需要告訴他們數(shù)據(jù)能解決什么問題即可蝶涩。相反，數(shù)據(jù)分析師可能就會更加困惑不解：“我做了這么多東西絮识，為什么你們不用绿聘？”

當(dāng)我們講到數(shù)據(jù)價(jià)值時(shí)，沒有人能對此給出一個(gè)合理的定位次舌，原因就在于有幾個(gè)關(guān)鍵問題沒有區(qū)分清楚熄攘。一是要明確這是誰心里的數(shù)據(jù)價(jià)值，投資人彼念、管理者挪圾、中層、數(shù)據(jù)分析師們心中對數(shù)據(jù)的價(jià)值自然不同国拇；二是要明確數(shù)據(jù)的分類洛史，不同類型的數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值各不相同。

數(shù)據(jù)本身的問題——大數(shù)據(jù)需要更主動的管理酱吝，也需要更多的創(chuàng)新也殖。

現(xiàn)在你所在的公司，面對的3大問題是什么？公司未來3個(gè)月中忆嗜，要解決的問題是什么己儒？在過去的1個(gè)月中，你做對了什么捆毫，做錯(cuò)了什么闪湾？ 我現(xiàn)在給你5分鐘時(shí)間，如果你說不出來公司目前面臨的3大問題绩卤，而你作為商業(yè)智能部的負(fù)責(zé)人途样，就基本上不該繼續(xù)坐在這個(gè)位置上了。

在知道自己的思考有盲點(diǎn)的情況下濒憋，即便問題問得不好也并不丟人何暇。但如果自視很高，什么問題都不問凛驮，盲點(diǎn)注定會相伴一生裆站。我曾經(jīng)見識過一位頂級CEO，其厲害之處就是黔夭，凡事都說：“我不懂宏胯，麻煩你再解釋一下”纠眩”

最重要的是思考肩袍，盡管你懂，但如果在問問題婚惫、看問題的角度上沒有拓寬視野的話了牛，想解決問題依然很難。就好像詠春拳里的“問手”辰妙，它并不能用于過招鹰祸，而是尋找答案的一種方式。你一碰密浑，它就有答案蛙婴。你不動，它不動尔破，而且它會避開街图，你只能尋找破綻再出擊±凉梗“問題”是用數(shù)據(jù)來拿數(shù)據(jù)餐济，而“問手”就是用一個(gè)問題引出另一個(gè)問題。

在大數(shù)據(jù)的商業(yè)環(huán)境里胆剧，要既懂?dāng)?shù)據(jù)絮姆，又懂商業(yè)醉冤，還要擁有一套好的思維方法，而數(shù)據(jù)化思考正是這樣一個(gè)嶄新的事物篙悯。

答案不重要蚁阳，思考的角度才重要「胝眨可見螺捐，要習(xí)得一套巧妙的數(shù)據(jù)化思考方式，三分靠想法矮燎，七分靠實(shí)踐定血。所以，切勿空談诞外。

在思考數(shù)據(jù)的價(jià)值時(shí)糠悼，我認(rèn)為，可以從三個(gè)維度來考慮浅乔。 首先，你能否清楚地識別（Identify）用戶的身份铝条？其次靖苇，你能否搞清楚收集的數(shù)據(jù)對你的價(jià)值（Value）是什么？最后班缰，收集數(shù)據(jù)時(shí)的場景（Situation）是什么贤壁？

是否知道用戶是誰，決定了企業(yè)數(shù)據(jù)收集行為的意義大小埠忘。

數(shù)據(jù)收集的價(jià)值包含兩個(gè)維度脾拆。一方面，你是否能衡量這個(gè)數(shù)據(jù)對企業(yè)產(chǎn)生的價(jià)值——你不會將用戶的所有行為都記錄下來莹妒，而是記錄那些對企業(yè)自身有幫助的數(shù)據(jù)名船，即企業(yè)價(jià)值；另一方面旨怠，你是否能衡量這個(gè)數(shù)據(jù)對顧客的價(jià)值——這個(gè)數(shù)據(jù)如何幫助企業(yè)為客戶提供更好的服務(wù)渠驼，即客戶價(jià)值。

當(dāng)我們談大數(shù)據(jù)價(jià)值的時(shí)候鉴腻，第一點(diǎn)要注意的就是角色不一樣迷扇，對于數(shù)據(jù)價(jià)值的看法也就不同，所以在衡量價(jià)值時(shí)要考慮到受眾和給予者這兩個(gè)對立面的不同看法爽哎。

場景與還原并行——前端還原消費(fèi)者場景蜓席，后端還原業(yè)務(wù)需求。

數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是還原课锌，這是收集元數(shù)據(jù)的關(guān)鍵方法厨内。

我曾經(jīng)在一次電商大會的圓桌論壇上提出了一個(gè)觀點(diǎn)，當(dāng)時(shí)與會者都很認(rèn)同，就是我建議把一些以前用來觀察用戶忠誠度的框架隘庄，比如RFM模型[2]來做收集數(shù)據(jù)的瞄準(zhǔn)器踢步。有什么數(shù)據(jù)能讓我更好地看到R，更好地看到F丑掺，更好地看到M获印？RFM是一個(gè)收集維度，個(gè)人PC街州、手機(jī)兼丰、平板電腦是另一個(gè)終端場景維度，PC能更好地收集R唆缴，手機(jī)能更好地收集M鳍征，這樣就可以通過場景的不斷變換來收集更多的數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在做數(shù)據(jù)分析報(bào)告面徽，最后的一個(gè)問題變成了：“無線變了艳丛，這個(gè)報(bào)告的結(jié)果還是一樣嗎？你的報(bào)告應(yīng)不應(yīng)該也變一下趟紊？”

數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是還原氮双，這是收集元數(shù)據(jù)的關(guān)鍵方法。如果沒有這個(gè)概念霎匈，你就不知道未來你需要什么數(shù)據(jù)戴差，就更不懂得什么是重要的數(shù)據(jù)，到最后只會產(chǎn)生越來越多的無從辨別的數(shù)據(jù)铛嘱。一旦數(shù)據(jù)多到了連你的公司都沒有辦法處理的時(shí)候暖释，那么其他會處理的人酌心、公司和國家就會把你毫不留情地?cái)D出市場桩砰。

如何更好地識別各個(gè)設(shè)備的使用者是否為同一個(gè)人，如何更好地理解用戶在各個(gè)不同場景下表現(xiàn)出來的不同需求施掏，如何更好地理解數(shù)據(jù)融合后產(chǎn)生的價(jià)值帖烘，將是未來商業(yè)中每一個(gè)企業(yè)都必須考慮的問題谐丢。

作為數(shù)據(jù)分析師的你首先要想的是CEO會關(guān)注什么數(shù)據(jù)，是長期的蚓让，還是短期的乾忱？是風(fēng)險(xiǎn)最大的，還是風(fēng)險(xiǎn)一般的历极？或者是最近發(fā)生了什么事情窄瘟？以及給CEO提供的數(shù)據(jù)要有什么注意事項(xiàng)，等等趟卸。

蹄葱，在沒有解決一個(gè)問題的內(nèi)涵之前氏义，任意給出的一個(gè)指標(biāo)，必錯(cuò)無疑图云。

作為一名數(shù)據(jù)分析師如果你不把自己的分析與當(dāng)下結(jié)合惯悠，是沒法進(jìn)步的。

答案不是結(jié)果竣况，方法才是克婶。

“死”數(shù)據(jù)就是單純存儲在數(shù)據(jù)庫中，無法進(jìn)行分析和使用丹泉，并且不能夠產(chǎn)生價(jià)值的數(shù)據(jù)情萤。

大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值是將數(shù)據(jù)用于形成主動收集數(shù)據(jù)的良性循環(huán)中，以帶動更多的數(shù)據(jù)進(jìn)入這個(gè)自循環(huán)中摹恨，并應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)筋岛。

多樣的自循環(huán)方式打開了大數(shù)據(jù)之門，而進(jìn)入這個(gè)循環(huán)的關(guān)鍵就是晒哄，從解決問題出發(fā)睁宰。

在數(shù)據(jù)的自循環(huán)中，有兩個(gè)核心的關(guān)鍵點(diǎn)：一個(gè)是“活”做數(shù)據(jù)收集寝凌，另一個(gè)是“活”看數(shù)據(jù)指標(biāo)柒傻。所謂“活”做數(shù)據(jù)收集，就是指企業(yè)不要局限于只收集自己用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)硫兰，還要把“別人”的數(shù)據(jù)收集過來進(jìn)行綜合分析；“活”看數(shù)據(jù)指標(biāo)寒锚，就是指企業(yè)不要局限于已有的數(shù)據(jù)框架劫映，而應(yīng)該結(jié)合用戶需求的不同場景來靈活應(yīng)用收集到的“活”數(shù)據(jù)。

每個(gè)人都知道在收集消費(fèi)者數(shù)據(jù)時(shí)最好是觀察直接用戶刹前，但如果沒有這個(gè)數(shù)據(jù)泳赋，你觀察什么數(shù)據(jù)？答案就是喇喉，去觀察行業(yè)內(nèi)對這個(gè)數(shù)據(jù)最敏感的那些人祖今。

媒體常用的“克強(qiáng)指數(shù)”是“活”做數(shù)據(jù)收集非常好的案例，通過耗電量拣技、鐵路運(yùn)貨量和銀行貸款發(fā)放量三大數(shù)據(jù)的結(jié)合來觀察經(jīng)濟(jì)的發(fā)展千诬，有助于剔除GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中存在的水分。

同樣的人在搜索商品時(shí)可能會表現(xiàn)出不一樣的行為特點(diǎn)膏斤，而這些不一樣的行為就是我所說的場景徐绑，結(jié)合場景應(yīng)用數(shù)據(jù)就是“活”用數(shù)據(jù)。

在梳理阿里巴巴的數(shù)據(jù)時(shí)莫辨，我們驚訝于為什么阿里巴巴會有18個(gè)性別標(biāo)簽傲茄。乍一聽毅访，很不可思議。

哪一個(gè)能更多地證明你是“本我”盘榨，而哪一個(gè)能更多地證明你是“被別人影響的我”?

但是喻粹，如果用戶在做一個(gè)比較重要的購買決定時(shí)，真實(shí)性別草巡、真實(shí)職業(yè)以及一些描述個(gè)人的靜態(tài)數(shù)據(jù)對于企業(yè)來說就更具有參考性了守呜。對消費(fèi)者來說，購物就是決策捷犹，凡是決策弛饭，都是要對比、細(xì)分萍歉、溯源侣颂、看趨勢。所謂的沖動消費(fèi)是“什么都不管了”枪孩，直接拍下憔晒，那就要分析購物當(dāng)天的場景了，或許那天是“雙十一”蔑舞？

如果企業(yè)不把數(shù)據(jù)活用起來拒担，只是死盯一個(gè)數(shù)據(jù)的話，企業(yè)的運(yùn)營必定不會理想攻询。

“活”用數(shù)據(jù)从撼，就是你是否能看出這個(gè)數(shù)據(jù)本身的局限是什么。一方面钧栖，是我們的數(shù)據(jù)為用戶體驗(yàn)改善了什么低零；另一方面，企業(yè)在使用數(shù)據(jù)時(shí)拯杠，對活數(shù)據(jù)的運(yùn)用解決了什么問題或者開創(chuàng)了什么機(jī)會掏婶。

我常常會說，今日的數(shù)據(jù)分析師潭陪，需要有點(diǎn)軍師的味道——從枯燥的數(shù)據(jù)中看到解開市場發(fā)展密碼的本事雄妥。簡單來說，就是具有商業(yè)意識的數(shù)據(jù)分析師依溯，如果監(jiān)測到網(wǎng)站上擁有6歲之下孩子的用戶群在增加老厌，那么他基本可以預(yù)測出奶粉的銷量也可能呈現(xiàn)上升趨勢。

同理黎炉，只有具備了商業(yè)敏感度的數(shù)據(jù)分析師梅桩，才會懂得用什么數(shù)據(jù)來驅(qū)動公司實(shí)現(xiàn)經(jīng)營目標(biāo)，而絕不會單憑交易量就決定商品策略拜隧。

換個(gè)場景看宿百，一家剛踏入市場的B2C和已經(jīng)占領(lǐng)大部分市場的B2C趁仙，它們的關(guān)注點(diǎn)會一樣嗎？當(dāng)然不可能垦页，因?yàn)榍罢呖吹氖橇髁咳阜眩嵉氖侨藲猓坏髁繉τ诤笳叩囊饬x就沒有那么大了痊焊，因?yàn)樗鼈兏P(guān)注交易率盏袄、轉(zhuǎn)化率和回頭率。

我把數(shù)據(jù)信息的梳理過程薄啥，理解為數(shù)據(jù)世界里的“儀表盤”辕羽。比如，在開車時(shí)垄惧，如果水溫過高刁愿，儀表盤就會亮燈提示；同樣到逊，網(wǎng)站的關(guān)鍵信息也可以監(jiān)控铣口，在電子商務(wù)交易中，行為數(shù)據(jù)和商業(yè)模式之間的邏輯關(guān)系組成了“儀表盤”——好的儀表盤觉壶，對于商業(yè)活動中的好現(xiàn)象和壞現(xiàn)象都會有敏銳的反應(yīng)脑题。

為了方便理解，我想出了兩個(gè)名詞：前端行為數(shù)據(jù)和后端商業(yè)數(shù)據(jù)铜靶。前者指的是訪問量叔遂、瀏覽量、點(diǎn)擊率及站內(nèi)搜索等争剿，是反映用戶行為的數(shù) 據(jù)已艰；而后者更側(cè)重于商業(yè)數(shù)據(jù)，比如交易量秒梅、投資回報(bào)率旗芬、客戶終生價(jià)值［LTV(Life Time Value)］舌胶。

遺憾的是捆蜀，今天許多電子商務(wù)公司，每天都在做“碰巧”游戲：今天推薦A家的產(chǎn)品幔嫂，明天撤下A家的產(chǎn)品辆它；今天做低價(jià)促銷，明天又做線下活動履恩。這些決策的改變锰茉，沒有“儀表盤”的指示或良好的監(jiān)控，都是閉著眼睛在“碰巧”切心。

我們簡單講解一下無線數(shù)據(jù)收集的原理飒筑。無線基本上分為兩種形式片吊，一種是WAP，另一種是APP协屡。對于WAP來說俏脊，整體的工作原理和PC差不多。

APP數(shù)據(jù)收集的方式包括兩種：一是收集用戶聯(lián)網(wǎng)時(shí)請求服務(wù)器的記錄肤晓；二是在將用戶的行為數(shù)據(jù)記錄下來之后爷贫，適時(shí)地傳給網(wǎng)站。但不論是什么樣的收集方式补憾，無線數(shù)據(jù)最終的表現(xiàn)是在沒有賬戶體系的情況下漫萄，和PC的用戶行為完全沒有辦法進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這也就意味著用戶的數(shù)據(jù)出現(xiàn)了斷層盈匾。

面對無線數(shù)據(jù)腾务，要解決的主要問題有兩個(gè)：一是做到高效準(zhǔn)確的收集；二是培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師的多屏思維威酒。

所謂做到高效準(zhǔn)確的收集窑睁，就是需要建立一套面向多操作系統(tǒng)、多版本葵孤、自動担钮、可靈活配置的用戶行為獲取系統(tǒng)。通過這個(gè)系統(tǒng)尤仍，開發(fā)工程師不再需要采用人工寫代碼的方式來收集數(shù)據(jù)箫津，從而也就保證了數(shù)據(jù)的純凈無噪音。但是宰啦，這套系統(tǒng)還需要應(yīng)對一個(gè)問題苏遥，那就是可能出現(xiàn)的因操作系統(tǒng)的變化而使用戶識別失效的情形。因此赡模，企業(yè)需要能夠建立自己的用戶識別方式田炭，能夠建立獨(dú)立于設(shè)備號之外的識別代碼。同時(shí)漓柑，這套系統(tǒng)還需要做到多系統(tǒng)的適配教硫，要保證同一個(gè)版本在安卓和iOS上面的數(shù)據(jù)具有一致性。

在無線出現(xiàn)之后辆布，很多數(shù)據(jù)倉庫工程師則將無線也作為一個(gè)并列于用戶屬性或者瀏覽行為的主體進(jìn)行保存瞬矩。 其實(shí)，這種做法的誤區(qū)是沒有真正理解無線的含義锋玲，無線應(yīng)當(dāng)是作為一種橫向的基礎(chǔ)模型穿插于各個(gè)垂直的主題模型之中的景用，如果將無線作為一個(gè)獨(dú)立的模型，在進(jìn)行用戶行為還原和用戶分析的時(shí)候則會變得很困難惭蹂。

從數(shù)據(jù)化運(yùn)營角度來看伞插，云是計(jì)算割粮，端是應(yīng)用∶奈郏“云＋端”的模式使數(shù)據(jù)科技的價(jià)值得到了極大的發(fā)揮穆刻， 就像“INTEL inside”一樣。從運(yùn)營數(shù)據(jù)的角度來看杠步，端是傳感器氢伟，云是“儲存＋管理”，而“多屏＋移動端口”就是未來數(shù)據(jù)創(chuàng)新的孵化器幽歼。

當(dāng)我們分析一份數(shù)據(jù)的時(shí)候朵锣，一定要問自己：“樣本的背后有什么是我們不知道的〉樗剑”

樣本數(shù)量是否足夠和是否平衡的問題诚些，是另一個(gè)常見的“偏見”。

另外一個(gè)影響樣本的因素是時(shí)間皇型。

偏見還會因?yàn)槲覀兂闃訒r(shí)的詢問方式出現(xiàn)诬烹。

值得注意的是，樣本跟大數(shù)據(jù)不同弃鸦。大數(shù)據(jù)相信全量數(shù)據(jù)绞吁，而非樣本；是分析得出唬格，而不是抽樣獲得家破。

在調(diào)研過程中，如果這個(gè)樣本在你調(diào)研前就是有目的的购岗，那么這份有偏見的數(shù)據(jù)也是有價(jià)值的汰聋，比如可以通過交叉信息來驗(yàn)證結(jié)果是否準(zhǔn)確。這

如今喊积，數(shù)據(jù)在企業(yè)中已經(jīng)充當(dāng)了一種生產(chǎn)原材料的角色烹困，而既然是原材料就要被估值。 從數(shù)據(jù)角度來說乾吻，估值就是通過不同的維度去思考數(shù)據(jù)的價(jià)值髓梅。

對于數(shù)據(jù)的認(rèn)知，完全取決于我們是否擁有認(rèn)知自己所擁有數(shù)據(jù)的能力溶弟，是否能夠篩選出到底什么是我的核心數(shù)據(jù)女淑，到底什么數(shù)據(jù)會被我們頻繁地使用瞭郑。

“數(shù)據(jù)”本來就是一個(gè)既清晰又模糊的概念辜御。之所以說“清晰”，是因?yàn)槊總€(gè)人對數(shù)據(jù)都有概念屈张，而且每個(gè)人每天都會接觸到各種各樣的數(shù)據(jù)擒权；而說“模糊”袱巨，則是指數(shù)據(jù)本身包含了各種不同的類型，能夠產(chǎn)生完全不一樣的價(jià)值碳抄。

一個(gè)好的工匠必然對各種材料的性質(zhì)及使用方法了如指掌愉老，而一個(gè)好的數(shù)據(jù)從業(yè)者則必須要對各個(gè)數(shù)據(jù)的價(jià)值和穩(wěn)定性洞若觀火。

今天剖效，我們多數(shù)人把自己關(guān)注的焦點(diǎn)放在結(jié)果上嫉入，忽略了過程，而事實(shí)上這些過程其實(shí)也蘊(yùn)含了數(shù)據(jù)管理的過程和數(shù)據(jù)分類的過程璧尸。有些關(guān)鍵數(shù)據(jù)必須做好保護(hù)咒林，若這幾個(gè)數(shù)據(jù)變了，或者被污染了爷光，前面的價(jià)值也就無法保證了垫竞。

今天，我們多數(shù)人把自己關(guān)注的焦點(diǎn)放在結(jié)果上蛀序，忽略了過程欢瞪，而事實(shí)上這些過程其實(shí)也蘊(yùn)含了數(shù)據(jù)管理的過程和數(shù)據(jù)分類的過程。有些關(guān)鍵數(shù)據(jù)必須做好保護(hù)徐裸，若這幾個(gè)數(shù)據(jù)變了遣鼓，或者被污染了，前面的價(jià)值也就無法保證了重贺。有人肯定會問譬正，管理數(shù)據(jù)是一個(gè)過程，能不能分解檬姥？能不能區(qū)分哪些元素是比較重要的曾我？哪些是有代替品的？哪些是無可取代的健民？哪些是不可或缺的核心抒巢？其實(shí)，這些問題就包含數(shù)據(jù)戰(zhàn)略秉犹。

按照是否可以再生的標(biāo)準(zhǔn)來看蛉谜，可以分為不可再生數(shù)據(jù)和可再生數(shù)據(jù)。

對于用戶日志類等不可再生數(shù)據(jù)而言崇堵，必須要有很完善的保護(hù)措施和嚴(yán)格的權(quán)限設(shè)置⌒统希現(xiàn)在，很多系統(tǒng)都有備份多份數(shù)據(jù)的功能鸳劳，理想情況應(yīng)該是狰贯，因?yàn)榇疟P損壞而造成數(shù)據(jù)丟失的案例應(yīng)該越來越少。但是，因?yàn)橄到y(tǒng)升級失敗和誤操作等失誤造成的數(shù)據(jù)丟失在各家公司都屢見不鮮涵紊，見怪不怪了傍妒。

對不可再生的數(shù)據(jù)而言，已有的數(shù)據(jù)要嚴(yán)格保護(hù)摸柄，想要但是還沒有的數(shù)據(jù)就要及早收集颤练。

對于可再生數(shù)據(jù)而言，要及早做好業(yè)務(wù)的預(yù)判和數(shù)據(jù)處理的規(guī)劃驱负，這樣一來嗦玖，數(shù)據(jù)在需要的時(shí)候就能夠快速地獲得應(yīng)用，我們把這一數(shù)據(jù)叫作數(shù)據(jù)中間層跃脊。

按照數(shù)據(jù)所處的存儲層次來看踏揣，可以分為基礎(chǔ)層、中間層和應(yīng)用層匾乓。

基礎(chǔ)層通常與原始數(shù)據(jù)基本一致捞稿，也就是僅僅存儲最基本的數(shù)據(jù)，不做匯總拼缝，以盡量避免失真娱局，從而用作其他數(shù)據(jù)研究的基礎(chǔ)；中間層是基于基礎(chǔ)層加工的數(shù)據(jù)咧七，通常也被認(rèn)為是數(shù)據(jù)倉庫層衰齐，這些數(shù)據(jù)會根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求，按照不同的主體來進(jìn)行存放继阻；應(yīng)用層則是針對具體數(shù)據(jù)問題的應(yīng)用耻涛，比如作為解決具體問題的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用層的數(shù)據(jù)。

在存儲層這個(gè)層面上瘟檩，最大的問題就是數(shù)據(jù)的冗余和管理的混亂抹缕。

我給出的建議是，基礎(chǔ)層必須統(tǒng)一墨辛，因?yàn)檫@是最基本的數(shù)據(jù)卓研，而且基本數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)。除了備份的需求外沒有必要在各個(gè)場合保留多份數(shù)據(jù)睹簇。只要保證這個(gè)數(shù)據(jù)有良好的元數(shù)據(jù)管理方式奏赘，就能極大地降低成本。而對于中間層和應(yīng)用層而言太惠，則要視具體情況而定：如果公司的業(yè)務(wù)相對單一且成本壓力比較大磨淌，則建議集中式管理；如果公司的業(yè)務(wù)量非常大凿渊，則可以由多個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)來進(jìn)行分散式管理和應(yīng)用梁只，以保證基礎(chǔ)層單位有最高的靈活性缚柳。

照數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)歸屬來看，可以分為各個(gè)數(shù)據(jù)主體敛纲。按照業(yè)務(wù)歸屬分類的意思就是，將數(shù)據(jù)按照不同的業(yè)務(wù)主體分門別類地進(jìn)行歸納剂癌。就好像倉庫一樣淤翔，將不同的物料進(jìn)行分類存放，可以提高其使用和管理的效率佩谷。

對于數(shù)據(jù)的分類主體旁壮，則要根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行歸類，并沒有一個(gè)特別的硬性規(guī)定谐檀÷招常總體的原則就是讓數(shù)據(jù)的存儲空間更少，分析及挖掘的過程更簡單桐猬、快捷麦撵。

照是否為隱私來區(qū)分，可以分為隱私數(shù)據(jù)和非隱私數(shù)據(jù)溃肪。

數(shù)據(jù)從安全的角度可以進(jìn)行兩種類型免胃、四個(gè)層次的數(shù)據(jù)分層。兩種類型就是企業(yè)級別和用戶級別惫撰。企業(yè)級別的數(shù)據(jù)羔沙，包括交易額、利潤厨钻、某大型活動的成交額等扼雏；個(gè)人級別的數(shù)據(jù)就像是剛才提到的身份證號碼、密碼夯膀、用戶名诗充、手機(jī)號等。四個(gè)層次是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類诱建，分別有公開數(shù)據(jù)其障、內(nèi)部數(shù)據(jù)、 保密數(shù)據(jù)涂佃、 機(jī)密數(shù)據(jù)励翼。

而數(shù)據(jù)安全工作的推動，初期往往會受到一線員工的反對辜荠，因?yàn)槿魏我粋€(gè)安全系統(tǒng)都意味著已有的權(quán)限被收回汽抚，也會因?yàn)楦淖児ぷ鞣椒ǘ档托省Ｋ圆。瑩碛写髷?shù)據(jù)的企業(yè)高管必須要關(guān)注數(shù)據(jù)安全造烁，否則數(shù)據(jù)越大否过，對“惡人”的吸引力就越大，最終用戶和公司的損失也就越大惭蟋。

能夠辨別關(guān)系苗桂、身份的數(shù)據(jù)是最重要的。這些數(shù)據(jù)應(yīng)該是有多少存多少告组，永遠(yuǎn)不要放棄煤伟。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，越能夠還原用戶真實(shí)身份和真實(shí)行為的數(shù)據(jù)木缝，就越能夠讓企業(yè)在大數(shù)據(jù)競爭中保持戰(zhàn)略優(yōu)勢便锨。

數(shù)據(jù)價(jià)值1：識別與串聯(lián)價(jià)值

在一般的場景下，有多個(gè)賬號可能不會是什么特別的問題我碟，但是一旦涉及反欺詐等需要識別到“人”的場景時(shí)放案，則必須要將之識別出來。

我認(rèn)為有些人把自己的生日放在SNS（社交網(wǎng)絡(luò)）上矫俺，是非常不妥的做法吱殉。

數(shù)據(jù)價(jià)值2：描述價(jià)值

在通常情況下，描述數(shù)據(jù)是以一種標(biāo)簽的形式存在的厘托，它們是通過初步加工的一些數(shù)據(jù)考婴，這也是數(shù)據(jù)從業(yè)者在日常生活中做的最為基礎(chǔ)的工作

對于企業(yè)來說，數(shù)據(jù)的描述價(jià)值與業(yè)務(wù)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)并不呈正比關(guān)系催烘，也就是說沥阱，描述數(shù)據(jù)不是越多越好，而是應(yīng)該收集和業(yè)務(wù)緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)伊群。

用來描述數(shù)據(jù)最好的一種方式就是分析數(shù)據(jù)的框架考杉，在復(fù)雜的數(shù)據(jù)中抽象出核心的點(diǎn)，讓使用者能夠在極短的時(shí)間里看到經(jīng)營狀況舰始，同樣崇棠，又能夠讓使用者看到更多他想看的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)。分析數(shù)據(jù)的框架是對一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的基本要求——基于對數(shù)據(jù)的理解丸卷，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和有邏輯的展示枕稀。通常，一般優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師都具備非常好的數(shù)據(jù)框架分析能力谜嫉。

數(shù)據(jù)價(jià)值3：時(shí)間價(jià)值

時(shí)間價(jià)值除了體現(xiàn)歷史的數(shù)據(jù)之外萎坷，還有一個(gè)價(jià)值是“即時(shí)”——互聯(lián)網(wǎng)廣告領(lǐng)域的實(shí)時(shí)競價(jià)（RTB，Real Time Bidding）沐兰，它是基于即時(shí)的一種運(yùn)用哆档。

數(shù)據(jù)價(jià)值4：預(yù)測價(jià)值

凡是能夠產(chǎn)生數(shù)據(jù)，能夠用于推薦的住闯，就都會產(chǎn)生預(yù)測價(jià)值瓜浸。比如澳淑，推薦系統(tǒng)推薦了一款T恤，它有多大的可能性被點(diǎn)擊插佛，這就是預(yù)測價(jià)值杠巡。預(yù)測價(jià)值本身沒有什么價(jià)值，它只是在估計(jì)這個(gè)商品是有價(jià)值的雇寇，所以預(yù)測數(shù)據(jù)可以讓你對未來可能出現(xiàn)的情況做好準(zhǔn)備

預(yù)測價(jià)值的第二部分就是數(shù)據(jù)對于經(jīng)營狀況的預(yù)測氢拥，即對公司的整體經(jīng)營進(jìn)行預(yù)測，并能夠用預(yù)測的結(jié)論指導(dǎo)公司的經(jīng)營策略谢床。

作為無線團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人纸肉，到底怎么判斷現(xiàn)在的經(jīng)營狀況和目標(biāo)之間存在著多大的差距呢重罪？這就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測磷箕。通過預(yù)測菱肖，將活躍用戶分成新增和留存兩個(gè)指標(biāo)乏沸，進(jìn)而分析對目標(biāo)的貢獻(xiàn)度分別是多少或颊，并分別對兩個(gè)指標(biāo)制定出相應(yīng)的產(chǎn)品策略锐秦，然后分解目標(biāo)苛谷，進(jìn)行日常監(jiān)控耳璧。這種類型的數(shù)據(jù)能夠?qū)菊w的經(jīng)營策略產(chǎn)生非常大的影響成箫。

店鋪評分系統(tǒng)（DSR），

現(xiàn)實(shí)中旨枯，把自己放在一個(gè)很低的位置去提問蹬昌，這是很聰明的做法，但這對于很多人來說其實(shí)很難做到攀隔，特別是在擁有一定的地位皂贩、一定的能力后，他們更不愿意去承認(rèn)“我不知道”昆汹。但你要知道明刷，只有你知道“我不知道”，才能理所當(dāng)然地說：“對不起满粗，我不懂辈末，你能再重復(fù)一遍嗎？”

當(dāng)我們看得長遠(yuǎn)以后映皆，許多東西就公平了許多挤聘。同樣的道理，在人生里捅彻，有大愛檬洞。學(xué)會幫助別人，你會發(fā)現(xiàn)沟饥，整個(gè)世界的時(shí)間仿佛都被拉長了添怔，很多東西都變得公平了湾戳，而選擇就變得容易了。

過去收集數(shù)據(jù)很難广料，而現(xiàn)在獲取數(shù)據(jù)資源變得越來越容易砾脑，但是如果收集數(shù)據(jù)的出發(fā)點(diǎn)不是為了解決問題，那么收集再多的數(shù)據(jù)也沒有什么意義艾杏。 同時(shí)韧衣，許多企業(yè)還有一個(gè)疑問：“現(xiàn)在收集數(shù)據(jù)不難，成本也不高购桑，為什么不先收集了數(shù)據(jù)再說呢畅铭？等以后需要數(shù)據(jù)來解決問題時(shí)，再拿出來用不是也可以嗎勃蜘？”這位高人同樣也給出了這個(gè)問題的答案硕噩，他對此持否定觀點(diǎn)，并指出用這樣的理念來設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用注定會失敗缭贡。

在收集數(shù)據(jù)時(shí)炉擅，我們必須知道這些數(shù)據(jù)未來可以用來做什么，如果今天都想象不出來的話阳惹，日后就更不可能了谍失。

重復(fù)購買率

數(shù)據(jù)應(yīng)用因小而美 “小”不是指數(shù)據(jù)量，而是指應(yīng)用的目標(biāo)很具體莹汤。

許多人在沒有獲取足夠的數(shù)據(jù)快鱼，并且缺乏對數(shù)據(jù)理解的情況下做出決策，其實(shí)是在“享受”自己的無知纲岭。打個(gè)比方來說抹竹，對于一款數(shù)據(jù)應(yīng)用，如果我的目的是分辨兩種決策誰更好以及差異在哪里荒勇，這就是一個(gè)很具體的問題柒莉；但如果我的目標(biāo)是想知道如何讓公司贏利，這就是一個(gè)空泛的目標(biāo)沽翔。

當(dāng)開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用的時(shí)候兢孝，數(shù)據(jù)就等于原材料；當(dāng)原材料一直處于變化的情況下仅偎，做出來的產(chǎn)品就很容易出問題跨蟹。體會到數(shù)據(jù)和應(yīng)用的關(guān)系之后，我最后決定從小角度切入橘沥，先把小應(yīng)用做出來窗轩，這就是很好的瞄準(zhǔn)器。

把數(shù)據(jù)放進(jìn)“框”之中 在大數(shù)據(jù)的背景下座咆，必須考慮數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性痢艺。一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)是沒有意義的仓洼，要把數(shù)據(jù)放在一個(gè)“數(shù)據(jù)框架”（場景）之中，才能看出存在的問題堤舒。

做數(shù)據(jù)框架的時(shí)候色建，要特別注意框架不是靜態(tài)的，而是存在博弈的舌缤，需要把競爭對手的因素考慮進(jìn)來箕戳。

用數(shù)據(jù)”更多的是一種方法論，而“養(yǎng)數(shù)據(jù)”則是一種數(shù)據(jù)戰(zhàn)略国撵，是基于深入業(yè)務(wù)理解的更高層次的商業(yè)決策陵吸。 “養(yǎng)數(shù)據(jù)”還有一個(gè)重要的含義，就是要決定收集哪些數(shù)據(jù)介牙。

被動收集數(shù)據(jù)的行為是“收集”壮虫，而主動收集數(shù)據(jù)的行為則是“養(yǎng)數(shù)據(jù)”。

養(yǎng)數(shù)據(jù)通常有兩類耻瑟，一類是網(wǎng)站自身沒有的數(shù)據(jù)旨指，需要用戶主動提供的赏酥；另一類是公司擁有的喳整，但沒有進(jìn)行收集的數(shù)據(jù)。

“用數(shù)據(jù)”更多的是一種方法論裸扶，而“養(yǎng)數(shù)據(jù)”則是一種數(shù)據(jù)戰(zhàn)略框都，是基于深入業(yè)務(wù)理解的更高層次的商業(yè)決策，,數(shù)據(jù)養(yǎng)的時(shí)間越早呵晨，積累的數(shù)據(jù)也就越多魏保。養(yǎng)數(shù)據(jù)同樣也是一種管理和商業(yè)藝術(shù)，在養(yǎng)之前可能誰也不確定最終會出現(xiàn)什么后果摸屠，但一旦養(yǎng)成谓罗，則會產(chǎn)生非常大的商業(yè)價(jià)值。

如果你要做一名數(shù)據(jù)分析師季二，你腦海里就要長期裝著這樣一個(gè)想法：“這個(gè)數(shù)據(jù)是怎么來的檩咱？”你要打破局限，不要把自己封閉在狹隘的思想中胯舷。在未來商業(yè)中刻蚯，誰被逼到“或”式選擇境地，往往誰吃虧桑嘶。

品覺的書主要講的是決戰(zhàn)炊汹！那么咱們就從兵法的角度來看大數(shù)據(jù)！只講三點(diǎn)： 第一逃顶，對“道”的理解：就是分析師對人和事物基本規(guī)律的詮釋讨便。分析問題千萬不要從分析大數(shù)據(jù)開始充甚，而是要從對人、世界霸褒、產(chǎn)品或者商業(yè)行為最基本的認(rèn)知著手津坑！ 第二，對“計(jì)”的理解：計(jì)就是計(jì)謀傲霸！交戰(zhàn)之前用“商業(yè)智能”的一個(gè)重要作用就是要造成信息情報(bào)不對等疆瑰，然后進(jìn)一步造成了戰(zhàn)略優(yōu)勢的不對稱，從而造就取得優(yōu)勝的“勢態(tài)”昙啄。 第三穆役，對“勝”的理解：決戰(zhàn)的目的是要勝利，兵法上取勝的一些基本的要領(lǐng)比如以快打慢梳凛、以少勝多耿币、以眾擊寡，在大數(shù)據(jù)分析上完全適用韧拒，要做到分析得快速而精準(zhǔn)淹接、大規(guī)模部署以及產(chǎn)品化等。

在數(shù)據(jù)中叛溢，盲點(diǎn)可以分為兩類：一類是物理盲點(diǎn)塑悼，另一類是邏輯盲點(diǎn)。

所謂的物理盲點(diǎn)楷掉，就是指在數(shù)據(jù)庫中不存在這樣的數(shù)據(jù)厢蒜，即企業(yè)沒有收集到應(yīng)該收集的數(shù)據(jù)，這一類數(shù)據(jù)問題的產(chǎn)生通常是數(shù)據(jù)收集策略出了問題烹植。

邏輯盲點(diǎn)就是有數(shù)據(jù)但是沒有被很好地發(fā)掘出來斑鸦。數(shù)據(jù)邏輯盲點(diǎn)的出現(xiàn)很多時(shí)候與數(shù)據(jù)分析師或者數(shù)據(jù)使用者的經(jīng)驗(yàn)和敏感度都有關(guān)系。在分析數(shù)據(jù)時(shí)草雕，相關(guān)從業(yè)者需要對數(shù)據(jù)抱有敬畏之心巷屿，不可輕易放過任何一個(gè)可能產(chǎn)生問題的點(diǎn)。

在邏輯盲點(diǎn)中墩虹，最大的盲點(diǎn)是將PC數(shù)據(jù)和無線終端數(shù)據(jù)混著看嘱巾。

數(shù)據(jù)除了物理和邏輯盲點(diǎn)，甚至還有一些是人為制造的“盲點(diǎn)”败晴。人為制造的盲點(diǎn)就是故意把數(shù)據(jù)進(jìn)行掩蓋浓冒，或者人為地調(diào)整數(shù)據(jù)的口徑。

面對數(shù)據(jù)的盲點(diǎn)尖坤，正能量思考告訴你怎么做可以到達(dá)成功的終點(diǎn)稳懒，負(fù)能量思考則告訴你怎么做才不會失敗。

高風(fēng)險(xiǎn)能讓一個(gè)人對不可預(yù)見性非常敏感，那時(shí)候的負(fù)能量思考和避免風(fēng)險(xiǎn)的能力就自然而然地出現(xiàn)了场梆。

如果我們平時(shí)也懂得用這樣的“思維”思考墅冷，我們就會避免很多錯(cuò)誤。如果這時(shí)我們再站在“壞人”的角度去做負(fù)能量思考或油，覺得別人出錯(cuò)就是你的機(jī)會寞忿，很多人出錯(cuò)就是你的大機(jī)會，這甚至?xí)a(chǎn)生一條很有價(jià)值的產(chǎn)業(yè)鏈顶岸。

無意識地培養(yǎng)負(fù)能量思考腔彰，就叫亂想。如果你為了一個(gè)目的去規(guī)范訓(xùn)練的話辖佣，你就會成為一個(gè)很厲害的“小偷”霹抛；對于日常生活來說，叫作很厲害的“觀察者”卷谈；而對于數(shù)據(jù)世界來說杯拐，你就是一個(gè)很厲害的“數(shù)據(jù)分析師”。

我們觀察數(shù)據(jù)的時(shí)候容易只將焦點(diǎn)放在正面數(shù)據(jù)上世蔗，而忽略掉負(fù)面數(shù)據(jù)端逼。

以我的日常工作為例，在團(tuán)隊(duì)給高管們做報(bào)告的時(shí)候污淋，我通常不看報(bào)告顶滩，而是主要記錄高管們“什么時(shí)間點(diǎn)頭”、“什么時(shí)間針對性地做了筆記”和“什么時(shí)間沒怎么聽在看手機(jī)”芙沥。你不要小看這三個(gè)數(shù)據(jù)诲祸，當(dāng)與當(dāng)時(shí)報(bào)告的內(nèi)容對應(yīng)（關(guān)聯(lián)）起來時(shí)浊吏，我就能容易地知道在剛才做的報(bào)告中哪一部分是不吸引人的和哪一部分是需要改進(jìn)的而昨。尤其是高管看手機(jī)的時(shí)間，完全可以算是理論上的“負(fù)能量”數(shù)據(jù)找田，但對報(bào)告的改進(jìn)其實(shí)非常有價(jià)值歌憨。

錯(cuò)誤的經(jīng)驗(yàn)會讓你不斷地犯錯(cuò)誤。

經(jīng)驗(yàn)會成為盲點(diǎn)墩衙，還有一個(gè)重要的原因是你沒有注意到環(huán)境變化的趨勢务嫡。

在海量的大數(shù)據(jù)面前，我們面對的最大盲點(diǎn)就是漆改，衡量應(yīng)該收集多少數(shù)據(jù)才算足夠心铃，即存；如何管理從未見過的如此多和廣的數(shù)據(jù)挫剑，即管去扣；如何使用它們實(shí)現(xiàn)更大的價(jià)值，即用樊破。

如果要觀察出一個(gè)人時(shí)態(tài)的差異愉棱，就必須了解這個(gè)人的常態(tài)唆铐。常態(tài)是什么呢？常態(tài)分為以下6種：弱奔滑、狂艾岂、嘩、周旋朋其、慵懶王浴、媚。所謂弱態(tài)梅猿，是指言語輕細(xì)叼耙、動作溫柔、包容性強(qiáng)粒没，像小鳥依人一般筛婉。所謂狂態(tài)，則是指不修邊幅癞松、倔強(qiáng)好勝爽撒、言談舉止旁若無人。我們可以對比自己身邊的朋友响蓉，就可以輕易判斷出他的常態(tài)硕勿。一個(gè)屬于狂態(tài)的人在被問及意見時(shí)，通常愿意主動地表達(dá)觀點(diǎn)枫甲，并堅(jiān)信自己是對的源武。一個(gè)屬于弱態(tài)的人則不會表露太多意見，會給出模棱兩可的意見想幻。嘩態(tài)的人粱栖，通常遇到事情會大手一揮：“你們都別說，讓我來說脏毯∧志浚”周旋態(tài)的人被問及選擇時(shí)，說到A會說A很好食店，說到B會說B其實(shí)也不錯(cuò)渣淤。慵懶態(tài)則比較漫不經(jīng)心，什么都不是很在乎吉嫩。媚態(tài)則意指諂媚价认。

從數(shù)據(jù)化運(yùn)營到運(yùn)營數(shù)據(jù)是不斷運(yùn)行的循環(huán)。在這樣的循環(huán)中自娩，會容納許多新的用踩、不同維度的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過在整個(gè)循環(huán)中的適應(yīng)過程，然后再運(yùn)用到數(shù)據(jù)化運(yùn)營中捶箱，并且改變原有的運(yùn)營方式智什，這個(gè)過程就是我認(rèn)為的大數(shù)據(jù)落地的方法。

我們做數(shù)據(jù)化運(yùn)營丁屎，其前提是假定數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的荠锭；而運(yùn)營數(shù)據(jù)，則是假定數(shù)據(jù)都是可以獲取的晨川，而且是不穩(wěn)定的

假定數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的证九，也意味著我們習(xí)慣于不去尋找一些新數(shù)據(jù)。

從企業(yè)的角度來講共虑，數(shù)據(jù)化運(yùn)營一般是自上而下的——管理者強(qiáng)調(diào)KPI指標(biāo)愧怜，員工們按照目標(biāo)進(jìn)行分解。所以妈拌，數(shù)據(jù)化運(yùn)營是計(jì)劃性的拥坛，但凡計(jì)劃性的一定都是穩(wěn)定且結(jié)構(gòu)化的。 運(yùn)營數(shù)據(jù)卻是自下而上的尘分，經(jīng)過了無數(shù)的錯(cuò)誤和無數(shù)的實(shí)驗(yàn)猜惋，慢慢地向上追溯。就像阿里巴巴有18個(gè)性別這件事情培愁，這18個(gè)性別不是管理層憑空想象出來的著摔，而是將眾人發(fā)現(xiàn)的性別經(jīng)過交叉比對，分析到底在什么場景下更適合定续〉兀可見，這樣的結(jié)果是試出來的私股。

從假定數(shù)據(jù)可以獲取的角度來思考問題摹察，是數(shù)據(jù)化運(yùn)營里很重要的一個(gè)方法，

現(xiàn)在庇茫，最常見的一種“數(shù)據(jù)拿數(shù)據(jù)”的方法就是“A/B Test” 港粱。原理是，我本來知道你對某種東西很感興趣旦签，今天我給你做一個(gè)測試，本來是A頁面寸宏，我給你一個(gè)B頁面宁炫，然后看看你有什么樣的反應(yīng)（有點(diǎn)像功夫里的假動作）。其實(shí)氮凝，B頁面拿到的數(shù)據(jù)肯定是基于A頁面拿到的數(shù)據(jù)的羔巢。

我們在大數(shù)據(jù)環(huán)境里運(yùn)營數(shù)據(jù)時(shí)，有可能走不通的原因是，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)已經(jīng)龐大到需要管理才能到創(chuàng)新的數(shù)據(jù)化運(yùn)營竿秆。這個(gè)循環(huán)能否成型启摄，往往需要很長時(shí)間的努力。

我經(jīng)常聽到很多淘寶賣家說：“先開槍幽钢，后瞄準(zhǔn)歉备。”我常常思忖匪燕，這句話在邏輯上怎么能講得通呢蕾羊？正常的邏輯應(yīng)該是“先瞄準(zhǔn)，后開槍”啊帽驯。后來我知道了龟再，其實(shí)這句話是有前提的，那就是：當(dāng)你沒有數(shù)據(jù)的時(shí)候尼变，如何在探索之中尋找到有參考價(jià)值的數(shù)據(jù)利凑，并且最后發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，做出決策嫌术。所謂開槍截碴，就是在一堆海量數(shù)據(jù)里盲選，而瞄準(zhǔn)則是在海量數(shù)據(jù)里盲選出出有價(jià)值的數(shù)據(jù)蛉威。這樣日丹，“先開槍，后瞄準(zhǔn)”才是有價(jià)值的蚯嫌。 將這一觀點(diǎn)進(jìn)行延伸哲虾，有關(guān)開槍和瞄準(zhǔn)的順序問題，就像現(xiàn)實(shí)中择示，很多人容易把目標(biāo)和目的混為一談束凑，目的和目標(biāo)區(qū)別在于：“目的”是要到達(dá)的終點(diǎn)；而“目標(biāo)”則是衡量到達(dá)終點(diǎn)的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)栅盲。

用一句話來總結(jié)野蠻生長就是：“是汪诉，但不是；不是谈秫，但是扒寄。” 這句話又怎么理解呢拟烫？我們用“是该编，但不是”舉一個(gè)例子，我們常常會這么評價(jià)一個(gè)人硕淑，“他是一個(gè)好人课竣，他也是一個(gè)壞人嘉赎。他是好人是因?yàn)樗谕饷鎸ε笥押芎茫凰菈娜擞谡粒且驗(yàn)閷ψ约旱募胰撕軌墓酢！痹僬f“不是迂曲，但是”靶橱，比如說某個(gè)人創(chuàng)業(yè)失敗了，但是不是完全失敗了呢奢米，這其中還是有很多數(shù)據(jù)價(jià)值的抓韩。

我很贊賞他說的 “發(fā)現(xiàn)交易量急速上漲的時(shí)候，就要停掉廣告” 鬓长。這句話體現(xiàn)了他作為一名科學(xué)家的思維邏輯——當(dāng)交易量急速上漲時(shí)谒拴，對訂單的處理能力就會下降，所以減少廣告可以很好地控制局勢涉波。

只有具備商業(yè)敏感的數(shù)據(jù)分析師英上，才會懂得使用什么數(shù)據(jù)來驅(qū)動公司實(shí)現(xiàn)經(jīng)營目標(biāo)。數(shù)據(jù)部的人要和業(yè)務(wù)部的人經(jīng)称「玻“混”在一起苍日。

如果數(shù)據(jù)分析師缺乏商業(yè)意識，那么公司就成了“盲人”——分析師不知道該使用怎樣的邏輯去分析數(shù)據(jù)窗声，而公司的決策層也得不到任何有價(jià)值的參考意見相恃。

CEO是沒有多余精力來解讀頁面瀏覽量（PV）和獨(dú)立訪客（UV）等數(shù)據(jù)的。他們只需要知道數(shù)據(jù)是否有問題笨觅、反映了什么問題拦耐、最近有什么新的發(fā)現(xiàn)以及需要我們做出什么樣的改變。

商業(yè)敏感是要靠“混”出來的见剩，它并不會憑空出現(xiàn)在你的面前杀糯。

堅(jiān)持帶著業(yè)務(wù)問題來觀察數(shù)據(jù)或者帶著數(shù)據(jù)來觀察業(yè)務(wù)，兼?zhèn)涠叩拿舾胁园褪亲龅搅恕巴ā薄?/p>

“通”有兩個(gè)場景固翰。比如說，現(xiàn)在有一個(gè)商業(yè)場景和一堆數(shù)據(jù)羹呵，這兩者產(chǎn)生關(guān)系時(shí)骂际，就是商業(yè)模式和數(shù)據(jù)彼此的“通”，我們可以稱它為“數(shù)據(jù)中間層”担巩，簡單來說方援，它就是能夠敏感地反映出商業(yè)變化的數(shù)據(jù)群（Smart Data Set）。

另外一種更深入的“通”涛癌，就是存在于公司組織中的數(shù)據(jù)犯戏。譬如，有一個(gè)商業(yè)問題拳话，但是需要數(shù)據(jù)A和B先匪、C、D互通弃衍，才能解決呀非。

現(xiàn)實(shí)中的“不通”，也有兩種：一種是從人的角度來說的镜盯，比如說人在思考上的“不通”岸裙；另一種則是從公司的角度來說的，比如在架構(gòu)上的“不通”速缆。這兩者角度不同降允，造成的損失也會有差別。大部分的公司都會出現(xiàn)“不通”的情況艺糜，比如剧董，部門與部門的隔離打亂了整個(gè)流程的連貫性，財(cái)務(wù)部門對產(chǎn)品破停、市場和運(yùn)營等的不敏感翅楼，可能會把數(shù)據(jù)打散，這樣一來真慢，商業(yè)活動就根本沒有辦法繼續(xù)進(jìn)行毅臊。

想做到數(shù)據(jù)的積累和沉淀，想要打通數(shù)據(jù)黑界，建立合理的系統(tǒng)是不二之選管嬉。首先，做好數(shù)據(jù)安全工作园爷，以保證公司內(nèi)部不同職位的員工可以察看不同的數(shù)據(jù)宠蚂；然后，統(tǒng)一不同部門的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)童社，使公司內(nèi)部數(shù)據(jù)有統(tǒng)一的接口求厕，避免混亂；最后扰楼，關(guān)聯(lián)不同部門的數(shù)據(jù)呀癣，創(chuàng)造機(jī)會讓數(shù)據(jù)的運(yùn)營可以擴(kuò)散至數(shù)據(jù)部門之外。

“通”是“混弦赖、通项栏、曬”里最關(guān)鍵的連接點(diǎn)。以前蹬竖，數(shù)據(jù)量沒這么大的時(shí)候沼沈，公司“混”完就“曬”了流酬，完全憑借商業(yè)敏感去運(yùn)營數(shù) 據(jù)。而現(xiàn)在海量數(shù)據(jù)成為主流列另，“通”也就成為了運(yùn)營數(shù)據(jù)不可或缺的一部分芽腾。

數(shù)據(jù)能不能做到在獲取、使用页衙、分享摊滔、協(xié)同、連接店乐、組合之上讓自己變得超級簡單和便捷艰躺，這是數(shù)據(jù)化運(yùn)營里面非常重要的一點(diǎn)，這也正是“曬”的內(nèi)容眨八。

在“曬”數(shù)據(jù)層面上腺兴，通常是通過數(shù)據(jù)來回答這幾個(gè)問題：業(yè)務(wù)好還是不好，數(shù)據(jù)如何改變可以讓業(yè)務(wù)更好踪古，如何利用數(shù)據(jù)幫助業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)會含长，甚至產(chǎn)生出新的商業(yè)價(jià)值。這些問題看起來是遞進(jìn)關(guān)系伏穆，其實(shí)不然拘泞，因?yàn)榫唧w應(yīng)該用數(shù)據(jù)解決什么問題，要根據(jù)業(yè)務(wù)的場景來決定枕扫。

數(shù)據(jù)需要有框架可依：數(shù)據(jù)如何來證明業(yè)務(wù)好還是不好 這個(gè)問題用更專業(yè)的語言來說陪腌，就是如何搭建數(shù)據(jù)的框架，并通過數(shù)據(jù)框架來解答業(yè)務(wù)水平的好壞烟瞧。所謂的框架就是诗鸭，對一個(gè)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)的狀況参滴。指標(biāo)化的分解是為了能夠快速地定位到問題强岸。

在電子商務(wù)領(lǐng)域，評價(jià)業(yè)務(wù)水平通常有兩套指標(biāo)砾赔，一套是常用的計(jì)算成交額的方法蝌箍，即流量×轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)=成交額，它能夠評價(jià)一個(gè)類目暴心、一個(gè)商品的健康度妓盲。另外一套指標(biāo)在商品大促的時(shí)候使用居多，即預(yù)熱期加入購物車的商品數(shù)×商品單價(jià)×經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化率×經(jīng)驗(yàn)成交額占比=大促成交額专普，因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化率和經(jīng)驗(yàn)成交額占比通常是兩個(gè)固定的數(shù)據(jù)祥款，所以只要看看購物車有多少商品及其價(jià)值倾剿，基本上就能算出來大概會有多少成交額了脆荷。這就是數(shù)據(jù)框架的作用，它使我們分清楚了業(yè)務(wù)的狀況策橘。

業(yè)務(wù)需要進(jìn)行比較才能判斷好壞，而比較的前提就是要不斷地去尋找比較對象亏狰，

如果業(yè)務(wù)場景是要查找精確的數(shù)據(jù)時(shí)役纹，用圖偶摔，就錯(cuò)了暇唾；如果業(yè)務(wù)場景要觀察變化趨勢卻用了表，那也錯(cuò)了辰斋。一個(gè)好的分析師策州，不論是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品還是做圖表都需要有很好的“曬”的意識，而且還要讓“曬”出去的數(shù)據(jù)能夠吸引到更多人的注意宫仗。

利用數(shù)據(jù)幫助業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)會就涉及具體數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用了够挂，這里最核心的價(jià)值點(diǎn)就是使數(shù)據(jù)變成人人都要用，而且是人人都必須用藕夫。

其核心就是通過業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的結(jié)合孽糖，將數(shù)據(jù)“曬”出來，從而形成一種競爭力毅贮。

在我的談話過程中办悟，我的大腦中始終會有幾個(gè)問題被放在首位，這幾個(gè)問題不會隨著談話的進(jìn)程而隨意改變滩褥，這些問題包括：我這次要解決的是什么問題病蛉？對方（包括客戶、同事等）要的是什么瑰煎？現(xiàn)在提出的方案解決了這個(gè)問題嗎铺然？在只開一扇“窗”的前提下，如果會議中出現(xiàn)了不符合主題的內(nèi)容酒甸，我一般不會過多參與魄健，或者有意識地去結(jié)束這些與會議無關(guān)的話題。

收集數(shù)據(jù)不是目的插勤，讓收集起來的數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生價(jià)值才是最終的目的沽瘦。

就數(shù)據(jù)的收集而言，最重要的不是看我們收集了什么數(shù)據(jù)饮六，而是要思考這些數(shù)據(jù)如何使用以及收集這些數(shù)據(jù)到底能夠起到什么樣的作用其垄。用一句話來說，就是收集數(shù)據(jù)不是目的卤橄，收集起來的數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生價(jià)值才是最終的目標(biāo)绿满。不過，如何收集在未來具有價(jià)值的數(shù)據(jù)的確是一個(gè)難題窟扑，當(dāng)中就需要一些經(jīng)驗(yàn)的判斷了喇颁。

數(shù)據(jù)存儲下來之后漏健，數(shù)量和廣度都很大，就需要對之進(jìn)行完善的管理橘霎。數(shù)據(jù)管理的內(nèi)容包括很多方面蔫浆，比如，數(shù)據(jù)的來源姐叁、如何讓數(shù)據(jù)不丟失瓦盛、如何保護(hù)數(shù)據(jù)的安全、如何讓數(shù)據(jù)準(zhǔn)確和穩(wěn)定以及如何更好地運(yùn)用數(shù)據(jù)外潜，這些都是數(shù)據(jù)運(yùn)營中的“管”原环。但是，“管”并沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)可循处窥。在我和一些投資人以及國外互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)專家們的交流中嘱吗，他們都認(rèn)同我的一個(gè)觀點(diǎn)：大數(shù)據(jù)管理到底要怎么做？答案就是“沒有準(zhǔn)確答案”滔驾。

我覺得谒麦，在我職業(yè)生涯的這些年，最值得反思的就是這句話哆致。因?yàn)闆]有一家公司可以讓你無止境地收集數(shù)據(jù)绕德，然后再使用，這根本是不現(xiàn)實(shí)的沽瞭。 而這就是“不做決定的代價(jià)”迁匠。因?yàn)椋谶@個(gè)世界上驹溃，有一些決定是我們一定要做的城丧。從運(yùn)營數(shù)據(jù)的角度來說，如果我們只收集數(shù)據(jù)而不做分析和應(yīng)用的話豌鹤，代價(jià)就是很沉重的存儲成本亡哄。

在面對“決定放什么數(shù)據(jù)進(jìn)‘冷庫’”和“決定什么數(shù)據(jù)在緊急情況下一定要保護(hù)”的問題時(shí)，你就會發(fā)現(xiàn)以前我們所講的觀點(diǎn)——數(shù)據(jù)先收集起來布疙，將來再使用蚊惯，完全是一個(gè)偽命題。

數(shù)據(jù)管理灵临，是大數(shù)據(jù)行業(yè)的“臟活”截型、“苦活”和“累活”，是最悲催和最難解決的事情儒溉。 如果沒有這些背景作鋪墊宦焦，我對很多公司在做所謂的大數(shù)據(jù)的運(yùn)營就持有懷疑態(tài)度了。所以，我覺得很多所謂的“大數(shù)據(jù)專家”都是作家波闹，而非真正的數(shù)據(jù)人酝豪。

“存、管精堕、用”也是一個(gè)反復(fù)驗(yàn)證的過程孵淘。

通過業(yè)務(wù)規(guī)則結(jié)合數(shù)據(jù)分析來建立標(biāo)簽。

2.通過模型來建立標(biāo)簽歹篓。

3.通過模型的組合來生成新的標(biāo)簽

標(biāo)簽的使用瘫证，最核心的就是數(shù)據(jù)中間層和前臺業(yè)務(wù)層的對接，并且能夠讓運(yùn)營人員非常方便地進(jìn)行商品的設(shè)置滋捶。這里涉及兩個(gè)核心點(diǎn)：一是中間層和業(yè)務(wù)層的對接痛悯，二是中間層的易用性。下面分別就這兩個(gè)內(nèi)容來做一些探討重窟。

中間層和業(yè)務(wù)層的對接。目前惧财，對接是在互聯(lián)網(wǎng)廣告中非常熱的概念巡扇，典型的應(yīng)用之一就是DMP（Data Management Platform）。

一方面垮衷，要找到本質(zhì)問題厅翔，就需要我們在思考時(shí)排除過多的東西，使我們能夠更好地集中精力去解決重要的問題搀突；另一方面刀闷，我們要有方法去發(fā)現(xiàn)本質(zhì)問題。 能夠透過現(xiàn)象看本質(zhì)是一個(gè)非常重要的方法仰迁，對這個(gè)方法最簡單的描述就是甸昏，不斷地用邏輯方法將問題進(jìn)行分解，直到不能分解為止徐许，然后從根本處去解決這個(gè)問題施蜜。

在分析問題本質(zhì)的時(shí)候，有一個(gè)很好的方法可以用雌隅，叫作MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）翻默，意思是彼此獨(dú)立、完全窮盡恰起。這是一個(gè)麥肯錫方法修械，這個(gè)方法很像圖10—1至圖10—2這兩個(gè)對銷售額分析的分解圖，只有在解決問題的時(shí)候要做到彼此獨(dú)立且完全窮盡检盼，這樣才能夠找到問題最深層次的本質(zhì)原因肯污，才能夠就這個(gè)原因找到合適的解決方案。

總的來說，當(dāng)我們遇到一個(gè)問題之后仇箱，一定要問自己這到底是現(xiàn)象還是本質(zhì)县恕，如果是現(xiàn)象那就一定要找到本質(zhì)。被表面現(xiàn)象迷惑是很多人都會犯的錯(cuò)誤剂桥，而所謂的成功忠烛，就是少犯錯(cuò)誤，就是早一點(diǎn)從本質(zhì)出發(fā)去思考問題权逗。

美尸，過去，我們更多地是帶著問題去尋找能夠驗(yàn)證自己觀點(diǎn)的數(shù)據(jù)斟薇，而今天我們卻可以使用數(shù)據(jù)去預(yù)測可能出現(xiàn)的問題师坎。

假定數(shù)據(jù)是臟的 在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候，會像污水處理廠一樣堪滨，每一步都問自己要如何處理這些污水胯陋。這種情況的出現(xiàn)，到底是因?yàn)閿?shù)據(jù)源臟了袱箱，還是因?yàn)閿?shù)據(jù)提煉過程做得不好遏乔？

假定數(shù)據(jù)是“臟”的來處理數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代將是一個(gè)非常重要的趨勢发笔。

學(xué)會慢慢淡化數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)是有優(yōu)先值的盟萨，在數(shù)據(jù)中有些是特別核心的，有些即使缺失了也沒有多大問題了讨。所以捻激，我們要學(xué)會真正坐下來盤點(diǎn)那些對公司最有價(jià)值、對用戶最有價(jià)值的數(shù)據(jù)前计。

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)胞谭，是數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)。

在屬性管理中残炮，假如屬性是“×”韭赘，那么我們一定要定義清楚什么是“×”，在沒有清楚定義的情況下势就，這個(gè)數(shù)據(jù)的屬性是毫無價(jià)值的泉瞻，而且，將來你也依然不知道怎么使用這一數(shù)據(jù)苞冯。

屬性管理的層級化十分有必要袖牙，但是在使用數(shù)據(jù)前，必須要了解數(shù)據(jù)的場景舅锄、數(shù)據(jù)是如何放進(jìn)去的和數(shù)據(jù)的場景是什么鞭达。在這一切未知之前，就說數(shù)據(jù)如何好用的話，是不可能的畴蹭。所以坦仍，現(xiàn)在企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)的趨勢是，我們應(yīng)該找出一些屬性進(jìn)行歸類叨襟，然后再慢慢地考慮如何提煉繁扎，這對于未來非常重要。

重要的是數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系糊闽，而不是數(shù)據(jù)本身 大數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)梳玫，在于數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的連接。

數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)化與實(shí)時(shí)性分層 我們千萬不要把所有的能力都用來處理實(shí)時(shí)化的問題右犹，因?yàn)槲覀円廊粫写罅康臄?shù)據(jù)需要在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)（Right Time）處理提澎，有的數(shù)據(jù)是重要的，但不緊急念链。

Real Time是“實(shí)時(shí)”盼忌，Right Time是“恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)”。但是钓账，據(jù)我看來碴犬，數(shù)據(jù)處理不一定要實(shí)時(shí)。

很多人會問梆暮，大數(shù)據(jù)目前發(fā)展到什么階段了？我的答案是——水分太多的階段绍昂。但毋庸置疑啦粹，大數(shù)據(jù)已經(jīng)極大地影響了我們的社會，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到它的爆發(fā)點(diǎn)窘游。

人和機(jī)器的結(jié)合唠椭，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)變得更加智能忍饰。 最后我想用兩句話來總結(jié)： 當(dāng)下贪嫂，我們要學(xué)會人機(jī)分工，讓人做人最擅長的事情艾蓝，讓機(jī)器做機(jī)器最擅長的事情力崇； 未來，我們要相信人機(jī)結(jié)合赢织，人機(jī)的界線已經(jīng)模糊亮靴，無人駕駛汽車已經(jīng)變成可能。未來人類的身上流動著的是血液以及數(shù)據(jù)于置。

為什么經(jīng)驗(yàn)有時(shí)會使人犯低級錯(cuò)誤呢茧吊？在這里，我們應(yīng)該將其分成兩種情況來看待：一種是信息不對稱；另一種則是邏輯錯(cuò)誤搓侄。

一般而言瞄桨，數(shù)據(jù)分析師對于信息是很有潔癖的，也就是在對于經(jīng)驗(yàn)的累積上讶踪，他們對質(zhì)量把控得十分嚴(yán)格芯侥，如對于數(shù)據(jù)信息的排序、分析可靠的信息源進(jìn)行多次使用俊柔、了解信息的出處和知道信息的提供者等筹麸。根據(jù)這些，數(shù)據(jù)分析師在它們的輔助下做出了決定雏婶。這意味著物赶，你所有的信息來源都需要有正確的途徑和渠道，不然留晚，這個(gè)決策也會出現(xiàn)偏差酵紫。

經(jīng)驗(yàn)是對過去的度量，但不是所有經(jīng)驗(yàn)信息的質(zhì)量都很好错维。

還有一個(gè)因素導(dǎo)致經(jīng)驗(yàn)使人變笨奖地，那就是在分析時(shí)忽略了趨勢，

成功路上赋焕，有4種東西是可以積累的参歹，分別是財(cái)富、人際關(guān)系隆判、知識以及思維方式犬庇。

思維方式與你所做的選擇和決策密切相關(guān)，冥冥之中決定了“運(yùn)”的走向侨嘀。

我要對數(shù)據(jù)做一個(gè)積累臭挽，我要對我所在行業(yè)中呈現(xiàn)出的信息進(jìn)行積累。

在我的微博關(guān)注里咬腕，我按照兩個(gè)維度來分類我關(guān)注的人：一是他們懂什么東西欢峰，即有什么特長；二是根據(jù)重要性涨共，進(jìn)行5～20分鐘纽帖，或者45分鐘關(guān)注度的劃 分。這樣劃分的意思是煞赢，如果今天早上我只有5分鐘抛计，那我就只看重要朋友發(fā)布的信息；如果我有10多分鐘照筑，我會把重要性為5分鐘和20分鐘的朋友發(fā)布的信息都看完吹截。

我現(xiàn)在已經(jīng)對數(shù)據(jù)積累與決策質(zhì)量之間的關(guān)系具備了一種直覺瘦陈，所以我開始對電子商務(wù)有“覺”了。這一過程就如同前面所說的內(nèi)三板斧中的 “混波俄、通晨逝、曬”，我每天“混”在電子商務(wù)的環(huán)境中懦铺，不斷地吸收和尋找規(guī)律捉貌，這是“混”；每天我將收集來的數(shù)據(jù)和我每天所處的電子商務(wù)場景進(jìn)行打通冬念，則是“通”趁窃；至于“曬”，就是這些數(shù)據(jù)如何影響到了我在工作中的決策急前。

在“養(yǎng)數(shù)據(jù)”的過程中醒陆，關(guān)鍵詞標(biāo)簽是進(jìn)行數(shù)據(jù)管理最重要的工具，透過標(biāo)簽我們可以快速定義一篇報(bào)告的內(nèi)容裆针，而數(shù)據(jù)每次調(diào)用的順暢情況則可以用來衡量這一標(biāo)簽是否有效刨摩。

越有效的標(biāo)簽就越能讓我快速地調(diào)取數(shù)據(jù)。 標(biāo)簽的用途多樣世吨，比如做知識分類的澡刹、識別來源的、情景和人物描述的以及表明時(shí)序的耘婚，等等罢浇。 ● 要注意知識范疇的培養(yǎng)。 例如沐祷，在電子商務(wù)中己莺，我運(yùn)用了各種分類標(biāo)簽， 其中有行業(yè)標(biāo)簽：B2B戈轿、B2C、C2C阵子、外貿(mào)B2C思杯、外貿(mào)B2B，最新的還有O2O挠进；技術(shù)支持方面的標(biāo)簽有：大數(shù)據(jù)色乾、營銷方法、 用戶體驗(yàn)领突、 微營銷等暖璧。 ● 場景的標(biāo)簽我把它分為公司與人物，再加上時(shí)間君旦。 可見澎办，由時(shí)間鏈嘲碱、共識面（公司、人物局蚀、來源）麦锯、 知識體系（標(biāo)簽）和格式（內(nèi)容）所構(gòu)成的一張知識圖譜是解碼決策分析的依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析師都有變態(tài)的數(shù)據(jù)潔癖琅绅，他們對數(shù)據(jù)的來源極為看重扶欣。所以，我將人和公司進(jìn)行區(qū)別對待千扶。人是特別的料祠，可以離開某家媒體和公司，是流動的澎羞，但是如果我將數(shù)據(jù)管理定位在人之上髓绽，就是表示我認(rèn)為人更重要。如果定位在了公司和媒體的背景之上煤痕，那么公司或媒體就更重要了梧宫。

首先，你所選定的題目摆碉，一定要是你感興趣的塘匣，或者跟你的職業(yè)相關(guān)的。比如你喜歡寵物巷帝，你要成為養(yǎng)貓的專家忌卤，你就會每天收集養(yǎng)貓的數(shù)據(jù)，當(dāng)別人問到怎么養(yǎng)貓時(shí)楞泼，你就能很快地知道某個(gè)專家說過相關(guān)的內(nèi)容驰徊。 其次，個(gè)人大數(shù)據(jù)管理和做大數(shù)據(jù)一樣堕阔，一定要從小處著眼棍厂，比如說你的目標(biāo)是要成為電子商務(wù)專家，這個(gè)目標(biāo)在一開始就顯得過大了超陆。從我來說牺弹，一開始，我只收集海外出口的相關(guān)資料和數(shù)據(jù)时呀，在這個(gè)小領(lǐng)域里形成了一個(gè)小的大數(shù)據(jù)循環(huán)张漂，然后走熟這個(gè)循環(huán)，再涉獵手機(jī)支付行業(yè)方面谨娜，然后是C2C和B2C行業(yè)等航攒。在經(jīng)歷過小的循環(huán)之后，我才允許自己去觀察別的領(lǐng)域∨可遥現(xiàn)在漠畜，在別人眼里币他，我是一個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)營的專家，其實(shí)我也是這樣“混”出來的盆驹。即便是現(xiàn)在圆丹，我也在一直訓(xùn)練這個(gè)循環(huán)。 再者躯喇，就是盡量讓數(shù)據(jù)的收集變得簡單辫封。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)有用的知識后，一定要跟自己說廉丽，不要多做思考先收集倦微，現(xiàn)在就收集，不是明天正压，更不是后天欣福。有人在講PPT，有價(jià)值的內(nèi)容立即拍下來焦履，而不是待會跟他索要PPT拓劝。知識的收集永遠(yuǎn)都是“現(xiàn)在時(shí)”，而且這個(gè)操作越方便越好嘉裤，越快越好郑临。我的收集就很簡單，設(shè)置一個(gè)熱鍵一下就能夠?qū)?shù)據(jù)抓取過來屑宠。 最后厢洞，你一定要把這個(gè)“運(yùn)營數(shù)據(jù)—數(shù)據(jù)化運(yùn)營—運(yùn)營數(shù)據(jù)”的循環(huán)打通成閉環(huán)，也要利用今天社會化的優(yōu)勢典奉，學(xué)會借助別人的力量躺翻。我認(rèn)為這才是真真正正的大數(shù)據(jù)管理——形成一個(gè)有效的循環(huán)，形成一個(gè)可以不斷獲取數(shù)據(jù)和反饋的動態(tài)循環(huán)卫玖」悖可見，個(gè)人大數(shù)據(jù)管理能夠?yàn)閭€(gè)人產(chǎn)生力量假瞬，讓知識形成積累省店，成為你在人生道路上，從“命”到“運(yùn)”最重要的分水嶺（

對于電商企業(yè)笨触，衡量變動時(shí)需要有兩個(gè)大的前提，一個(gè)前提是要保證數(shù)據(jù)是能夠被有效地記錄下來的雹舀，另一個(gè)前提是數(shù)據(jù)是能夠被有效地解讀的芦劣。

如果說格斗中的穩(wěn)定來自于動態(tài)，那么思考中的穩(wěn)定就來自于變化環(huán)境下的不斷反饋说榆。

所謂持續(xù)的反饋虚吟，就是在衡量的基礎(chǔ)上寸认，評價(jià)某一個(gè)變動到底是不是起到了很大的作用，并確定數(shù)據(jù)的變化確實(shí)是因?yàn)檫@次改變而出現(xiàn)的串慰。

我認(rèn)為偏塞，未來的數(shù)據(jù)角色對企業(yè)而言就像決斗一樣，如果兩個(gè)人的水平差不多邦鲫，多“算”的人就勝利了灸叼，而數(shù)據(jù)就是“算”的核心。

在尋找戰(zhàn)機(jī)和“算”的過程中庆捺，還有一個(gè)需要非常注意的點(diǎn)古今，即分析方法一定要客觀和理性，在經(jīng)驗(yàn)不是特別豐富的情況下滔以，千萬不能盲目地用數(shù)據(jù)去觀察問題捉腥，要保持相當(dāng)清醒的頭腦，不能讓潛意識迷惑自己你画。

別人的主干問題不是你的主干問題抵碟，所以簡單套用解決方案的做法可能會害死自己