大数据该如何使用进行分析

　　拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的，然而这也是一把双刃剑：过于依赖数据，可能会让我们忽视自己强大的直觉(甚至经常是正确的直觉)。这些直觉又无法量化。针对这个问题，那么我们如何利用大数据，而不盲从数字，不至于所有商业决策都任凭大数据的摆布。

　　1.大数据只是指导作用，但不能是只依靠大数据

　　我认为大数据是很有效的，但是我们在做品牌营销决策的时候不能完全以大数据“马首是瞻”。应该有一种有效结合了大数据和“直觉判断”的方法。通过数据指导，我可以为品牌吸引新的用户，但是我不会让数据决定我和读者之间互动的形式。

　　2.让自己对数据负责，同时也要切合实际

　　人类容易犯错，但数据也会误导我们。我把这种现实主义带到了我所有的决策中。它确保我对数据保持负责，同时对它真正告诉我的东西保持合理的怀疑态度。

　　3.数据是ROI的一部分

　　大数据有他的重要作用，它简化了数十年来的记录和研究。但大数据也不是万无一失的。当我们观测数据的趋势时，需要对影响结果和数据流的其他因素保持关注。在我的报告中，大数据只是投资回报率的一小部分，还有很多工具和方法可以来发现商业趋势。

　　4.理解商业数据需求

　　这取决于你的商业模型，你需要考虑你的数据获取、数据测量的难易性，还是为人为失误留出了空间，你是在调查观点，事实还是数据。在你全面使用大数据之前考虑这些要素，不要盲从大数据。这是你的业务，你才是这方面的专家

　　5.发现模式和趋势

　　通过大数据工具和方法，我们可以迅速查阅大量数据，以揭示隐藏的规律、未知的联系、市场趋势、顾客偏好等等有用的商业信息。我们就能预计客户需求或欲望，由此改进服务;在问题出现之前，发现并减弱问题的影响，并改进管理决策。

　　6.了解数据的局限

　　我们竭力让数据引导我们，而不是我们去引导数据。因为估值是一个特殊的领域，数据和直觉有时会无法产生良性互动。我们不断地添加新的数据可视化和解释，标准测试，并在数据出问题的时候可以及时发现。

　　7.树立数据的标准

　　在推行数据优先的措施之后，我们高兴的发现关键指标有了长足的进步。我们也不盲从于大数据，我们使用以往的销售数据进行评估。我们已经发现，知道这个模型的预测极限在哪里是非常重要的。

　　8.发现大数据背后的细节

　　要看到大数据背后的细节。并要基于这些细节来做出决定。

　　9.定性和定量分析结合

　　我们将定量数据(度量、调查、服务器日志数据)与定性反馈(调查、访谈、用户研究等)结合在一起。这给我们提供了一个更全面的视角来做出最明智的决定。数据可能会误导决策，因为它们只会讲述部分内容。

　　10.专注于获得优质数据

　　数据质量不一，也有优劣之别。兜售原始数据、分析工具和仪表盘工具——旨在将机器学习与人工智能相结合——的公司比比皆是。重点之一是获得优质、可靠的数据;这样，后续的决策就会水到渠成。

　　11.分析数据找到潜在客户

　　大数据让我的企业和销售可以了解和预测用户行为，比如人们在哪些场景下网购，购买什么?未来几个月用户可能会转移到哪些场景。这样，销售团队得以找出潜在顾客——真正有望购买产品或服务的顾客，以及掌握向他们推销的最佳时机。

　　12.让数据证明你的直觉正确性

　　直觉告诉我们，登录页的某些设计会有不错的表现。但只有等数据量起来之后，我们才能看到实际的效果，以及这些设计的优缺点。要判断这些猜测是否准确，数据是最有发言权的。在数据的引导下，我们将就内容的取舍作出合适的决策。

　　越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

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