九億用戶騰訊 絕不踩的大數據雷區-讀後感想

這篇文章講的第一個常見的謬誤，「新的版本總比舊版好」，不禁讓我想到當我們有時在抓客戶服務群的績效YoY時，A業務經理服務的客戶群今年和去年同期比營收下降5%，B業務經理服務的客戶群營收成長3%，但A業務經理的客戶群營收下降的因素是因為去年的營收做得很好(和前年比成長10%)，所以導致基數較高，而B業務經理的客戶群今年會顯現成長的原因是，去年的營收和前年比已down了10%，所以相對基數低。

所以在對比分析時，如何確保參與比較的兩組群體性質相似，盡可能控制住其他變量，讓比較呈現的比較公平與真實，的確是個很重要的課題。

另一個對大數據的想法是，若有用過Amazon或Netflix的服務，都會發現當你購買物品A時，它還會順道在旁邊推薦你，你可能會喜歡物品B、物品C，這就是他們蒐集大數據後得出的資料，然後商業化推薦給客戶。

我在想，若我們的MOD，在客戶譬如訂閱某電影時，也能像Netflix一樣，在旁邊推薦你說，其他選擇這部電影的人，也同時喜歡B電影、C電影，一來讓客戶有窩心的感覺，二來也可以有效的蒐集客戶的data，做以後更有效的商業應用。

以上是我的想法，謝謝。