《数据思维》读书笔记 - 朴素的数据价值观

《数据思维》，作者王汉生

找了本关于数据思维的书看看，作者并不了解，但是作者的公众号“狗熊会”，貌似还不错。

第一章·朴素的数据价值观

最近在思考“数据的价值、数据的意义”，可能是年末了，心比较散。做数据的都说要“用数据驱动业务发展，让数据产生价值”，而真正让数据产生价值的，又有几个人呢？以前是没有数据，现在每家公司都会有数据，这些数据放在这，怎么让它产生价值，作为数据人，我们需要做些什么。

什么是数据

这是一个老生常谈的问题，每个人都可以说几句，他心目中的数据是什么，什么又是数据。
我觉得，世间万物，皆是数据，一花一草，一人一物，都是数据，只不过，有些场景我们暂时无法准确观测和衡量，也无法用准确的数字来记录和表达。

数据的商业价值

数据可以产生很多的价值，通过数据，我可以学习一门新的技术，对于我来说，这是数据的价值；通过数据，我写了一篇行业报告，阅读量10万+，这也是价值；对于企业来说，它需要的商业价值又是什么？是利润，通过数据能够带来业绩的增长，收入的增加，才是数据应有的价值。

企业的最终目的都是盈利，都是为了利润，也就是说

其中，没有人可以对收入、支出完全确定，过程中充满了不确定性，所以这其中蕴含着风险。作者提到，数据的价值也围绕这三方面：收入、支出、风险。

• 收入
  这里的收入，是指额外的收入，也就是通过数据带来的收入。
  没用数据分析之前，我一天卖100个包子，用户数据分析之后，一天卖200个包子，这多出来的100个包子的价值就是数据带来的额外的收入。如果还是卖100个，那说明，这个数据没啥用。

• 支出
  除了带来有效的收入，如果可以减少支出，也是数据的价值。
  比如电脑接口的设计，是否需要光驱，需要几个USB插口；电视遥控器到底需要多少个按钮，作者举得几个例子还是值得思考的。

• 风险
  除了增加收入，减少成本，数据的价值还体现在，控制风险。作者提到，风险，有两种衡量方式，一种是增加收入或者减少成本，另一种是独立的维度，比如，健康、生命。对身体健康的分析，医学上的这些分析，都是很有意义的。

可以量化的参考系

这里提到的是一个数据对比的基准，比如说模型的准确度是70%，是高还是低呢？不是凭空的按照自己的喜好去认定高、低，而是和以往的数据对比，在行业内的对比，有一个可参考的标准。

预测不准是常态，预测准确是变态

回归分析

这里作者介绍了回归分析的道与术
回归分析主要围绕着自变量X和因变量Y的关系展开

• 回归分析要去识别并判断，哪些变量是同Y真的相关，哪些不是
• 有用的X变量同Y的关系是正向的还是负向的
• 赋予不同X不同的权重，也就是不同的回归系数，进而可以知道不同变量之间的相对重要性

作者在这里想要引出回归分析，但是，感觉引入的有点儿不连贯，虽说都是技术没啥，但感觉还不如直接就介绍回归分析呢，更加的直接。

回归分析也只是数据分析的一个方向而已，而不是全部。