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編輯導(dǎo)讀：大數(shù)據(jù)是近幾年的熱門詞匯，它可以根據(jù)算法梳理每個(gè)客戶的信息，真正做到千人千面。但是，盡管大數(shù)據(jù)非常火，對(duì)于數(shù)據(jù)的應(yīng)用很多人都是似懂非懂。本文將從三個(gè)方面對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值進(jìn)行分析，希望對(duì)你有幫助。

現(xiàn)在大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)火爆之極！

大數(shù)據(jù)森羅萬象，各種算法被傳得神乎其神，各種指標(biāo)指數(shù)表現(xiàn)優(yōu)異，尤其是號(hào)稱千人千面，能做到特意化處理每個(gè)用戶。無論內(nèi)行外行均似懂非懂，統(tǒng)統(tǒng)感覺到這種高科技產(chǎn)品是如此神秘莫測(cè)。公司似乎不應(yīng)用個(gè)大數(shù)據(jù)和算法就無法稱為科技公司了，馬上就被時(shí)代的車輪碾壓的體無完膚。

但是大家對(duì)于大數(shù)據(jù)時(shí)代的基石——數(shù)據(jù)，大家又知道多少呢？對(duì)其應(yīng)用又能做到幾成那？

歷代高科技的行業(yè)都會(huì)披著一層神秘的面紗，讓你似懂非懂，但是總是感覺不明覺厲，不由自主地相信改變未來的世界就是她了！

01 數(shù)據(jù)精度與信息密度

所以我舉幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子，便于大家理解。

現(xiàn)實(shí)中，可能發(fā)生有利害關(guān)系的兩個(gè)人，對(duì)于涉及本身利益的情況都會(huì)有選擇的保留，隱瞞或者歪曲，甚至虛假夸大。所以一般都會(huì)選擇信得過的第三方進(jìn)行了解，做為依據(jù)。

• 例A，你找一個(gè)人，去問另一個(gè)人的情況，能問你想問的所有問題（月薪，單位，學(xué)校學(xué)歷，家境，背景等），這種情況下你愿意付多少酬勞？
• 例B，你找一個(gè)人，去問另一個(gè)人的情況，但是不能問事實(shí)的描述，而僅僅是幾個(gè)可選的評(píng)估指標(biāo)（收入?yún)^(qū)間，單位性質(zhì)，學(xué)歷層次，消費(fèi)月均等），這種情況下你愿意付多少酬勞？
• 例C，你找一個(gè)人，去問另一個(gè)人的情況，她會(huì)報(bào)幾個(gè)她自己認(rèn)為有用的單一評(píng)價(jià)（收入評(píng)分，單位等級(jí)，學(xué)歷等級(jí)，消費(fèi)等級(jí)等），這種情況下你愿意付多少酬勞？

進(jìn)一步推廣，很多人都想了解一個(gè)人的情況，然后只能問某個(gè)人，但是這個(gè)人每次都只能回報(bào)自己的單一評(píng)價(jià)，請(qǐng)問這種情況下你愿意付多少酬勞？

假如不給你展示所有她知道的事實(shí)內(nèi)容，也不告訴你所有你想知道的事實(shí)內(nèi)容，而告訴你幾個(gè)她認(rèn)為非常有用的評(píng)價(jià)。

各位看明白現(xiàn)在的情況了么？轉(zhuǎn)換一下，看看從被詢問的人處都能得知什么？

• 例A，我們可能從被詢問的人處得知，想要了解的人——月薪1W，三大通信商ABCD的總部人事主管(職級(jí)M3)，人大直碩，父母都是公務(wù)員，北京兩套100平的房子，一輛奧迪A6L。
• 例B，我們可能從被詢問的人處得知，想要了解的人——月薪1W-3W，事業(yè)單位，研究生學(xué)歷，有房有車，消費(fèi)月均8K。
• 例C，我們可能從被詢問的人處得知，想要了解的人——收入評(píng)分80，單位等級(jí)2，學(xué)歷等級(jí)2，消費(fèi)等級(jí)3。

顯而易見，數(shù)據(jù)越精細(xì)越具體，其中蘊(yùn)含的信息量越大，即信息密度與數(shù)據(jù)精度成正相關(guān)。

02 相對(duì)評(píng)價(jià)與算法評(píng)估

繼續(xù)以上例子，我們可以詳細(xì)介紹一二。

• 例A，明確要求你知曉自己想要評(píng)估的方面，以及可以通過那些方面予以論證，評(píng)估的準(zhǔn)確性只受到被詢問人的了解程度，你自身對(duì)于產(chǎn)品的認(rèn)知與應(yīng)用能力所限。由于被詢問人所屬全是事實(shí)描述，其本身就具備一定的外部評(píng)估性。如你要找結(jié)婚對(duì)象，只要某一方面極端優(yōu)秀就可以拍板見一面看看，例如清北畢業(yè)，或者國(guó)企事業(yè)單位高級(jí)管理，月入30萬的老板等。畢竟多元化的世界，評(píng)價(jià)并非一維的。
• 例B，就是你想到的的評(píng)價(jià)還不一定能提供，即使能提供也是縮水模糊過的，信息價(jià)值很低。其所提供的數(shù)據(jù)越分層寬泛，越價(jià)值低下。其評(píng)價(jià)做出依據(jù)，尚不透明，評(píng)價(jià)人的水平也有待商榷。
• 例C，提供的是個(gè)相對(duì)值，就是存在比較的情況才有意義；而且做出比較評(píng)價(jià)的人的水平，以及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是不透明的或者難以解讀。這就好比，一個(gè)窮酸書生問媒婆，張家姑娘好不好？媒婆說特別好，特別適合您；當(dāng)?shù)氐膯T外問同一個(gè)媒婆，張家姑娘好不好？媒婆也說特別好，特別適合您；這明顯不是一回事，書生需要的是一個(gè)可以照顧自己，能做飯能洗衣能吃苦的女孩子，甚至可以懂一點(diǎn)琴棋書畫。而員外需要一個(gè)懂世故，能持家的大家閨秀。需求本身就不一樣，怎么可以用同一標(biāo)準(zhǔn)含糊確定好與壞吶？

評(píng)價(jià)是主觀的，受利益及所處環(huán)境所影響，對(duì)不同的人有不同的評(píng)價(jià)；即使對(duì)于不同的人而言，同一件事也是可以有不同的評(píng)價(jià)。

這里面還有被詢問的人是否具備相應(yīng)的專業(yè)評(píng)估實(shí)力，第三方不偏不倚的中立態(tài)度（例如媒婆的專業(yè)度與可信度的問題）；

現(xiàn)在我們把被詢問的人改成時(shí)下最流行的大數(shù)據(jù)算法模型，那么就可以相當(dāng)明白當(dāng)前的處境了；

你收集一堆數(shù)據(jù)，整出一套算法，搞出一套評(píng)判體系，但是用戶憑什么相信你認(rèn)可你。就這個(gè)難度比較大，所以市場(chǎng)上總是通過各種數(shù)據(jù)比賽，各種學(xué)校光環(huán)什么的提升，起到城門立木的作用。

總結(jié)一下當(dāng)前：

• 第三方僅提供處理過的指標(biāo)值，或者相對(duì)評(píng)價(jià)得分（出于自己利益考量和數(shù)據(jù)隱私監(jiān)管）
• 大部分算法模型提供的結(jié)果，均屬于定量分析；且相對(duì)結(jié)果限定在數(shù)據(jù)集的兩個(gè)極值之間，泛化能力不足
• 算法模型的實(shí)用性與可信度不能適應(yīng)實(shí)際項(xiàng)目的落地部署，做到具體問題具體調(diào)整，即使有調(diào)整也相當(dāng)有限。

03 大數(shù)據(jù)之殤——少即是多

工作中主要靠自己的理解，而不是學(xué)校里那種標(biāo)準(zhǔn)答案。不同的理解，可能鑄就截然不同的產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)化產(chǎn)品要的是真實(shí)的價(jià)值，而不光是市場(chǎng)的空洞認(rèn)可但拒不付費(fèi)，正所謂叫好不叫座（純粹為了營(yíng)銷的除外）。

大數(shù)據(jù)講究海量數(shù)據(jù)中提取弱相關(guān)數(shù)據(jù)，通過高等數(shù)學(xué)構(gòu)成的算法，進(jìn)行提取有效信息。

但是再多的石塊也提煉不出金子，且數(shù)據(jù)模型無法特異化捏合有效信息。

數(shù)據(jù)本身沒有價(jià)值，數(shù)據(jù)承載的信息才有價(jià)值。

舉個(gè)具體的例子：

A：數(shù)據(jù)顯示，這個(gè)是白色的小盒——你趕緊有用么？

B：然后我們換個(gè)角度看，這是個(gè)知名品牌化妝品，是不是很想了解一下？

C：這個(gè)是贈(zèng)品，是不是認(rèn)知又反轉(zhuǎn)了？

算法本身結(jié)果單一，不能因具體事情而引入外部特意的信息。這其中還有反復(fù)添加新的數(shù)據(jù)，引入新的信息而發(fā)生的結(jié)果翻轉(zhuǎn)。

總結(jié)一下：

• 角度不同，緯度不同，深度不同，看到的問題不同；
• 看問題的人對(duì)同樣的事情，會(huì)有不同的感受和想法。

本文由 @曲多 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議。