50条阿里数据实践经验总结，值得学习！

在《决战大数据》一书中，车品觉老师强调的是一种数据思维方式。书中介绍的三个问题，如小偷思维、先开枪后瞄准、CEO关注等，都属于重构和解决数据思维方式问题的过程。从为什么大数据容易做起来难开始，用大数据构建未来的商业武器总共花了11章，其在阿里的数据实践经验穿插其中。结合自己的阅读经验，我将其总结为以下50条:1、大数据从来都不是免费的午餐，因为数据源渠道广泛，难免会出现偏差2、人的断层是大数据应用面临的最严重的问题，这一断层包括沟通断层和建模断层。例如，现在收集数据的人不知道将来使用数据的人想要什么？创建模型的人不知道未来数据是否稳定，使用模型的人不知道数据的来龙去脉。创建模型的人不知道未来数据是否稳定，使用模型的人不知道数据的来龙去脉。3、从数据操作到操作数据，是从看到使用的过程。这一过程需要积极管理，需要更多的创新，需要学会问问题，问问题的过程就是寻找答案的过程，好的问题就是答案。4、从商业角度来看，大数据的本质是恢复用户的真实需求5、如何判断数据价值？首先，看看这些数据是否与你的目标一致，对你有什么价值？其次，看看这些数据是否能清楚地识别用户身份，以及相应的场景。6、学会双向思考。对于企业来说，数据的价值是企业资源的合理分配，而对于用户来说，则是用户体验的改进。例如，基于个性化的推荐系统。7、场景与还原并行，前端还原为消费者场景，后端还原为业务需求。8、数据的本质是还原，落地可能表现为收集元数据的方法，个人建议在早期引入最小数据集的概念。9、数据还原可以从两个方面理解：①恢复人的行为目的；②朔源，制造原始信息的人。10、生活数据是大数据，这里的生活主要从两个方面考虑：一是灵活收集数据，掌握相关性，如我们的克强度指数；二是灵活动态的数据指标，动态使用数据，数据场景。11、在移动互联网时代，无线数据将是大数据的“颠覆者”。这种颠覆主要是指添加无线数据来增加原始数据的噪声，以及无线数据与原始PC数据之间的关系处理。12、无线数据分为wap和app两种，而app有两种数据收集方式：①收集用户联网时请求服务器的记录②用户行为记录13、APP对用户的识别主要是基于手机的机器代码，不同系统的机器代码也有所不同。差异反映在操作系统本身和操作系统版本的差异上。14、确保PC和无线数据的完整性，通过用户系统连接两个数据，可以在分析过程中恢复用户的行为。因此，用户系统的建设在多屏幕时代尤为重要。15、从数据的角度来看，估值是通过不同的纬度来思考数据的价值。16、作为一种资产，不同的数据含金量必然不同，自然会产生不同的价值。同时，相同的数据在不同的环境中也会表现出不同的价值。17、四种数据分类：①可再生和不可再生数据；②基础层、中间层、应用层数据；③对应不同数据主体的主体数据；④隐私和非隐私数据。18、五种数据价值：①串联识别价值；②描述价值；③时间价值；④预测价值；⑤输出数据值。19、数据分类和数据价值的意义主要体现在数据产品的建立上，其应用思想体现在基础层-中间层-应用层上。20、基础层收集数据，如何收集，如何保存等。；中间层涉及数据管理和数据框架的构建，而应用层则是八仙过海。21、除了数据的生命周期和收集背景外，数据收集的出发点是解决问题。22、使用数据是一种方法论，提高数据是一种基于更深层次商业解释的数据策略。23、从旁观者的角度跳出固有的思维圈，跳出0或1的选择，我们可以有第三个选择。24、数据应用应该是小而美，而不是大而全。小而美的目标简单具体。25、如何使用数据框架做出决策，简单告诉你四个步骤：①确定问题，从解决问题的角度收集数据；②在一个框架内整理数据；③看框架与决策的关系；④根据决策行动，检查是否达到目的。26、数据盲点分为物理盲点和逻辑盲点。我不知道物理盲点。我知道但没有挖掘出逻辑盲点。27、数据也有正能量和负能量。正能量数据告诉你如何成功，负能量数据告诉你如何避免失败。28、数据盲点的核心价值是看到应该看到的数据，错过不应该错过的数据。29、数据操作中的常见问题：①堵塞，日常报表信息量大，难以铺设有效信息；②信息分散在不同的部门，缺乏有效的组合；③慢，业务变动的处理往往是自上而下的推动；④泄漏，关键分析结果取得实际效果，但未实现沉淀。30、阿里巴巴的大数据实践1：数据操作需要与业务紧密咬合，因此数据也与业务混合，以假设稳定的方式进行业务比较、细分和趋势估计。31、阿里巴巴的大数据实践2：假设数据是稳定的，这意味着习惯于不寻找一些新数据，数据操作和操作数据可以通过数据获取数据。32、阿里数据操作的内部三把斧头混合：混合数据，只有商业敏感的分析师知道使用什么数据来推动公司实现业务目标，数据部门和业务部门的人经常混合在一起。33、阿里数据操作的内部三把斧头：通过混合数据，是混合、通过、干燥的关键节点，知道有业务问题看到数据或数据看到业务，这就是通过。34、阿里数据操作的内部三把斧头：干燥混合数据，数据是否可以获取、使用、共享、协调、链接、组合，使自己超级简单方便，这是数据管理操作中非常重要的一点。35、数据操作需要一个框架来遵循，以便如何证明业务是好是坏，这里的框架是指标业务的分解，并通过有限的多个指标客观地描述业务状况。36、阿里运营数据的外三板斧存储:存储是数据收集的开始，收集数据不是目的，最终目的是让收集到的数据产生价值。37、阿里操作数据的外三板斧管：管道是保护存储数据，学习使用数据产品来解决获取和使用数据的问题。38、阿里运营数据的外三把斧头：从数据收集到数据管理，在数据问题上，数据的分裂和重组，可以实现颠覆性的创新。39、数据思维的MECE法则不断用逻辑方法分解问题，直到无法分解，然后从根本上解决问题。40、大数据的本质是人，数据研究的极点是猜测不可预测的人性。41、假设数据很脏，在处理数据时，会像污水处理厂一样，每一步都问自己为什么。这种情况是因为数据脏了还是因为数据提取过程中做得不好。42、从反映数据的可信度和质量水平出发，对数据进行质量评分。43、学会慢慢稀释数据，数据优先，有些是特殊的核心数据，有些甚至缺失没有问题，所以，我们应该学会坐下来检查最有价值的公司，最有价值的数据用户。44、数据标签管理，数据属性标签是人类经验判断的数据，是数据后的数据。45、实现大数据价值在于数据与数据之间的连接。46、数据的实时和实时分层，我们不能使用所有的能力来处理实时问题，因为我们仍然有大量的数据需要在适当的时间处理，有些数据很重要，但并不紧急。47、关于数据，未来是人机的结合体。人与机器的结合，或者人与数据的结合，将是未来的一种进步模式，人类将通过数据变得更加智能。48、未来，*不仅会在人体内流动，还会在数据中流动。49、关于数据分析，更准确的说法应该是信息分析，目的是为了找出短板，这个短板可能是自己的，也可能是竞争对手的。50、我们都说数据分析是指导决策的重要依据，但我们用什么来确保正确的分析呢？我们的数据分析师(科学家)分析和使用信息的能力是不断的试错还是考验。