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计算式思考——台湾数据专家眼中的大数据

[日期:2014-11-14] 来源:中国大数据  作者:中国大数据 [字体: ]

    前阵子,Top 10 Online Colleges 根据资料做了一份 2020 年十大商业技能的资讯图表(英文)。如果你是依靠网络世界维生或有英文阅读习惯的人,可能会有深刻体会。在阅读以前,可能以为会看到什么新奇没听过的预测,但其实,不会有什么是突然出现的新技能,所有的需求都是在环境变迁下所产生,随着需求增加才有机会进入最重要的职场技能预测表中,所以该图表里面也列出造成这些技能需求出现的幕后推手是哪些。简短来说,目前最热门的大数据和网络社群平台,将影响绝大多数的产业,进而决定在商业上最重要的技能。

    有一个我觉得比较有趣的技能是「计算式思考」,这个能力可以说是大数据和人脑智慧的结合。

什么是计算式思考能力?

    计算式思考能力以图中的定义来说是「将庞大的数据转换成抽象概念、了解数据背后成因的能力」。这边可能要举个例子来说明,以营销来说,过往的活动发送印刷 DM 或是刊登媒体广告能够得到的数据是发送或发行的数量,依据这个数字来推断可能触及的人数,但无法追踪或评估民众对广告的喜好度,或是有多少人因为这个广告成为客户,如此很多时候决策变成一种「推断」或「感觉」:

    消费者「可能」喜欢这个,所以下次的广告文案「应该 / 可以」这样写。

    但随着网络时代兴起,营销活动开始在网络上发生后,一切的活动都能有数据。试想一下,你在阅读新闻或文章的时候,会去点文章中的超连结吗?点了之后你希望网页直接跳转还是在新分页开启?(如果你不清楚我在说什么,可以点击这里直接跳转、点击这里开启新分页来体验)

    你采取的行动都会被网站的后台系统纪录,以文章浏览量、连结点击数还有开启页面的表现等各种形式的数据呈现,这些数据可以告诉商家:读者喜欢不喜欢在阅读中间被超连结打断?他们喜欢用什么形式开启相关页面?如此可以帮助决定下次是不是要用同样的方式来宣传别的文章,或是下次要用什么样的方式来开启新页面,而不仅是用推测的方式来决策。

    以现在的科技与技术,产生数据已经不是问题,关键是能不能在看到数据后,知道数据的涵义并且从数据中找出你想要解决的问题的答案,这个能力在接下来的五年中将越来越重要。


 计算式思考重要性是?


    一般来说,我们都希望在决策上以客观事实为依据,然后在既有事实上进一步分析,思考下一步该采取的策略和行动,数据就扮演了客观事实的角色,尤其越大量的数据越客观。

    拥有庞大的数据是一项优势,但如果无法解读数据,或甚至用错误的方式解释数据,则有可能让决策往错误的方向前进。

    上次回台湾的时候,刚好遇到了便利商店进行满意度调查的事情,每一位消费的客人在收银机上选择此次消费的满意度,便利商店收集了这么一大笔的数据,然后呢?

    根据调查的问题来看,收集这个数据的用意应该是想要了解顾客的消费经验满意度,然后找出需要改进的地方。但你我都知道,这个数据收集的方式还有现场的情况,除非有很糟糕的经验,否则大多时候我们都会选择「满意」或「非常满意」,商家在解读这些数据的时候,可能就数据表面上绝大多数呈现满意而认为没有什么需要改进。因此当我们在解析数据之前,背后需要思考的是这个数据是否有所偏颇。以上述例子为例,感到不满意的客户是不是没有参与或没有真实表达出自己的意见,然后修正问卷的意见或是改变收集数据的方式。

培养你的计算式思考

    训练自己的计算式思考能力我是这么做的:

    从你想要解决的问题出发

    如果你没有接触过数据,也不习惯一下子看这么多数据,那么可以先缩小数据的范围,在摊开数据前,先决定你想要从数据得到什么。

    有了明确的方向后,进一步思考要得到这个答案需要的相关数据有哪些,比如我今天想要知道要用哪一个通讯软体进行宣传最有效益,那么我就会需要几个数据:通讯软体清单、各软体的用户数、用户类型等。目的是要训练自己将问题与相关数据进行连结,知道哪类型的数据能够帮助解决什么样的问题,藉此熟悉各个数据代表的属性。

了解大数据的构成

    每个数据不仅仅是数字而已,它一定代表这某样东西,了解每一个数据的来源或背景资料比数字本身来得重要。一百万这个数字是大还是小?如果这是你的私人部落格访问量,那就很不得了,但如果这是台北捷运一天的乘客流量,那就没有什么了。

    有时候数据是计算出来的,而你看到的是计算结果,这时候有必要了解是怎么样算出来的,比如销售数字,今年的达标率是 98%,这时候可以进一步看营业额是怎么计算的,来自不同国家的销售金额换算的时候是用什么汇率?销售额是税前还是税后?

    了解数据背后的来源还有构成可以帮助你更好进行数据解读,也能够帮助你进一步分析成因。


 用不同的角度切入

    同样的一项数据,除了它本身代表的意思外,还可以运用在不同的地方上,因此看待一个数据的时候,不妨进行延伸性思考:这个数据跟什么有关系?它还会牵扯到什么面向?

    沿用便利商店的例子,假设今天的数据是消费者平均在店里的停留时间是一分钟,那么延伸性思考可能有:停留时间会受到什么东西的影响?停留时间长短是否与顾客满意度有关?停留时间长短是否会影响消费者的花费金额?


    训练自己用不同的面向来看数据,让自己更灵活的运用数据解决问题、做出更好的判断。

把数字融合在你的决策过程中

    我身边很多朋友会直觉性的害怕数字,提到数据就立刻头脑一片空白,但其实计算式思考完全不会牵涉到计算,因为机器会将大量的数据处理好,我们需要具备的是将客观数据转化成有意义的解读的能力;同时,虽然我们会逐渐接触到越来越多的数据,也会越来越习惯看着数据进行决策,但不要过度依赖数据,没有数据就无法做出决定。因为资料只是将行为现象数据化,但毕竟是人产生行为现象,数据只是提供依据与支持,在整体策略上,有时候还是需要运用感情跟直觉来判断才行。而不该让数字淩驾於我们的思考和判断之上。

    计算式思考是随着网络世界的发展渐渐变得更重要的能力。用这种方式思考能够让你更有逻辑性,做出更有依据的决策。

    它不是困难的技能,而是将原有的思考推断能力转换成以数据为接触的思考,有时候我把它当成一个创意发想的过程,就像小时候学画画一样,看着一个东西进行联想,它需要的是敏锐的观察力和联想推理能力,当你熟悉了这样的过程之后,就能快速的知道要借助什么样的数据来解决问题,每一项数据隐含了什么样的讯息,在工作上做出有理有据的决定。





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