大数据全样而非抽样原理_干货 | 大数据思维的十大核心原理(二)
【芝麻HTTP】三、全樣本原理
從抽樣轉(zhuǎn)變?yōu)樾枰繑?shù)據(jù)樣本
需要全部數(shù)據(jù)樣本而不是抽樣,你不知道的事情比你知道的事情更重要,但如果現(xiàn)在數(shù)據(jù)足夠多,它會(huì)讓人能夠看得見、摸得著規(guī)律。數(shù)據(jù)這么大、這么多,所以人們覺得有足夠的能力把握未來,對不確定狀態(tài)的一種判斷,從而做出自己的決定。這些東西我們聽起來都是非常原始的,但是實(shí)際上背后的思維方式,和我們今天所講的大數(shù)據(jù)是非常像的。
舉例:在大數(shù)據(jù)時(shí)代,無論是商家還是信息的搜集者,會(huì)比我們自己更知道你可能會(huì)想干什么。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)還沒有被真正挖掘,如果真正挖掘的話,通過信用卡消費(fèi)的記錄,可以成功預(yù)測未來5年內(nèi)的情況。統(tǒng)計(jì)學(xué)里頭最基本的一個(gè)概念就是,全部樣本才能找出規(guī)律。為什么能夠找出行為規(guī)律?一個(gè)更深層的概念是人和人是一樣的,如果是一個(gè)人特例出來,可能很有個(gè)性,但當(dāng)人口樣本數(shù)量足夠大時(shí),就會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)每個(gè)人都是一模一樣的。
說明:用全數(shù)據(jù)樣本思維方式思考問題,解決問題。從抽樣中得到的結(jié)論總是有水分的,而全部樣本中得到的結(jié)論水分就很少,大數(shù)據(jù)越大,真實(shí)性也就越大,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)包含了全部的信息。
四、關(guān)注效率原理
由關(guān)注精確度轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注效率
關(guān)注效率而不是精確度,大數(shù)據(jù)標(biāo)志著人類在尋求量化和認(rèn)識世界的道路上前進(jìn)了一大步,過去不可計(jì)量、存儲、分析和共享的很多東西都被數(shù)據(jù)化了,擁有大量的數(shù)據(jù)和更多不那么精確的數(shù)據(jù)為我們理解世界打開了一扇新的大門。大數(shù)據(jù)能提高生產(chǎn)效率和銷售效率,原因是大數(shù)據(jù)能夠讓我們知道市場的需要,人的消費(fèi)需要。大數(shù)據(jù)讓企業(yè)的決策更科學(xué),由關(guān)注精確度轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注效率的提高,大數(shù)據(jù)分析能提高企業(yè)的效率。
例如:在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)產(chǎn)品迭代的速度在加快。三星、小米手機(jī)制造商半年就推出一代新智能手機(jī)。利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)提高企業(yè)效率的趨勢下,快速就是效率、預(yù)測就是效率、預(yù)見就是效率、變革就是效率、創(chuàng)新就是效率、應(yīng)用就是效率。
競爭是企業(yè)的動(dòng)力,而效率是企業(yè)的生命,效率低與效率高是衡量企來成敗的關(guān)鍵。一般來講,投入與產(chǎn)出比是效率,追求高效率也就是追求高價(jià)值。手工、機(jī)器、自動(dòng)機(jī)器、智能機(jī)器之間效率是不同的,智能機(jī)器效率更高,已能代替人的思維勞動(dòng)。智能機(jī)器核心是大數(shù)據(jù)制動(dòng),而大數(shù)據(jù)制動(dòng)的速度更快。在快速變化的市場,快速預(yù)測、快速?zèng)Q策、快速創(chuàng)新、快速定制、快速生產(chǎn)、快速上市成為企業(yè)行動(dòng)的準(zhǔn)則,也就是說,速度就是價(jià)值,效率就是價(jià)值,而這一切離不開大數(shù)據(jù)思維。
說明:用關(guān)注效率思維方式思考問題,解決問題。大數(shù)據(jù)思維有點(diǎn)像混沌思維,確定與不確定交織在一起,過去那種一元思維結(jié)果,已被二元思維結(jié)果取代。過去尋求精確度,現(xiàn)在尋求高效率;過去尋求因果性,現(xiàn)在尋求相關(guān)性;過去尋找確定性,現(xiàn)在尋找概率性,對不精確的數(shù)據(jù)結(jié)果已能容忍。只要大數(shù)據(jù)分析指出可能性,就會(huì)有相應(yīng)的結(jié)果,從而為企業(yè)快速?zèng)Q策、快速動(dòng)作、創(chuàng)占先機(jī)提高了效率。
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總結(jié)
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