大數據的思維會把原來

A. 大數據時代，對我們的生活和思維發生了哪些改變

一場生活、工作與思維的大變革。大數據開啟了一次重大的時代轉型。大數據時代的思維變革：1、更多。2、更雜。3、更好。大數據時代下的變革三部曲：商業變革（二）大數據時代下的變革三部曲：管理變革（三）

B. 大數據的思維會把原來的銷售的概念變成服務的概念怎麼理解

1、數據可視化可以便於人們對數據的理解。
2、大數據產品賣的是一種服務，其目的是提供一種分析，這種分析代表了一種咨詢。

C. 大數據會改變人們的思維

大數據會改變人們的思維

一講到大數據，通常都會提到4個V：量大（Volume），積累速度高（Velocity），數據的產生多源化（Variety），數據籠統噪音大（Voracity）。然而，這些只是對大數據在互聯網時代超高速增長現象的描述。大數據真正的意義和價值是它改變了我們的思維方式。這就是大數據思維。

大數據思維能使我們在決策過程中超越原有思維框架的局限。每個人都是依據自己對現實的認識和判斷而不是現實本身作出行動決策的。以數據為基礎的智能決策有兩個步驟。第一是對事物的理解和判斷，第二是作出行動決策（不行動也是一種決策）。行動決策會受到決策者價值取向的影響。比如，二次大戰末美國打到日本沿岸並調集了比攻打德國時諾曼地登陸更多的軍艦雲集太平洋准備對日本本土發起攻擊。根據對攻佔幾個日本島嶼所造成傷亡數據的分析，美軍預測攻佔日本本土將要付出50萬美軍傷亡的代價。在這個判斷的基礎上，美國總統杜魯門做出了向日本投原子彈的決定。結果是減少了美軍的傷亡但造成了幾十萬日本平民的死亡和持續至今的輻射危害，其價值取向是很清楚的。

人們對事物的理解和判斷會受制於自身思維框架的局限。一個物理學家在分析一件事物時，會很自然地應用物理定律來思考、理解和判斷。所用的概念和語言也會有物理特徵（時間、速度、場、重量、質量、作用力、反作用力等等）。一個社會科學家在分析一件事物時，腦子里出現的框架是人際關系、社會地位、歷史背景、社會效益等等。所用的概念和語言帶有社會人文特徵。搞理論工作的和搞實際工作的思維框架也很不同，前者重視邏輯性、系統性，而後者更重視時間性和可行性。即使是同行業的人也會因年齡、經歷、環境、學歷不同而產生不同的思維框架。當同一現象和信息進入不同人的腦子里時，它會被不同的思維網路過濾、不同的思維方式處理，最後的結果是對同一現實產生不同解讀。沒有一個思維框架，我們無法理解和判斷一件事物。但思維框架本身又對我們的認知產生了一個很難逾越的局限。

大數據思維不是從某個人的思維框架出發，而是讓海量數據碰撞，尋找相關性，先看到結果再分析原因。這就沖破了原有思維框架的局限。比如，美國一家零售商在對海量的銷售數據處理中發現每到星期五下午，啤酒和嬰兒尿布的銷量同時上升。通過觀察發現星期五下班後很多青年男子要買啤酒度周末而這時妻子又常打電話提醒丈夫在回家路上為孩子買尿布。發現這個相關性後，這家零售商就把啤酒和尿布擺在一起，方便年輕的爸爸購物，大大提高了銷售額。

大數據思維可以引發城市管理的新方法。自從美國大使館每天公布PM2.5指數以後，城市空氣污染的問題得到了中國各個城市政府和市民的重視。每天PM2.5檢測數據的採集成為環境保護和管理的一個重要任務。如果一個統計學家按照原有思維框架來設計檢測數據採集，他會從統計學原理出發在市區有代表性的不同地點定時採集和上報數據。其結果是數據量有限，費用高，檢測覆蓋率和准確率低。應用大數據思維，某市環保部門考慮將上萬個手持檢測儀發放給散居各處的市民檢測並通過手機上傳數據。通過手機定位，環保部門可以確定每個數據的測量地點和時間，大大提高數據採集的覆蓋面和精確度。

大數據思維可以對歷史數據的分析提供新思路。中國人講究作學問要「讀萬卷書，行萬里路」。用大數據思維，讀萬卷書在今天並非難事。美國的國會圖書館正在將藏書全部數碼化。以後通過電腦「看書」搜索關鍵詞，分析相關字條和數據將會非常容易，讀萬卷書可能只是幾小時的「小任務」。美國匹茲堡大學公共衛生學院將記錄在報紙、報告、微縮膠片上美國各地自1888年以來有關傳染病發生和死亡的多元、碎片、海量的數據收集、整理並數碼化。通過數據建模和分析，把一百多年的歷史「死」數據變活，建立了1888至2010年美國50多種傳染病電子數據檔案庫。用歷史數據證明了免疫苗的發明和使用避免了一億以上的美國人死於傳染病。（見下圖）

大數據思維能幫助開創新的商業模式。在美國出現的Uber打車服務和後來中國興起的滴滴出行（原滴滴打車）是大數據思維產生的經典020（網上網下完美結合）新型商業模式。智能手機在移動互聯網時代的普及使實時定位的數據傳遞和信息溝通成為可能。它為乘客和司機之間的商業交換提供了一個嶄新的平台，改變了傳統的電話叫車或路邊招車，降低了溝通成本和空駛率，極大地節省了司機乘客雙方的資源和時間。源源不斷的乘車交易和時間地點的電子數據在高速地積累和儲存。數據科學家們可以通過對海量數據的分析尋找規律以提高和改進乘客打車出行的體驗，找到新的商機和推出新的服務。

大數據思維的核心是要意識到我們已經生活在一個互聯網幾乎無處不在的世界。互聯網將各種信息儀器（手機、電腦、感測器、相機、攝像頭、等等）聯為一體（物聯網），數碼化的數據和信息在這個龐大的網上時時刻刻地傳遞、儲存和積累。數碼化數據可以被高速處理，而且已經成為新型的、甚至是最有價值的生產資料。礦物可以冶煉成金屬、原油可以提煉出汽油，如何將數據加工成信息、產生智能、解決過去無法解決的老問題和開創新的管理和商業模式以產生新價值是對我們的挑戰。而迎接這一挑戰的第一步就是要懂得和理解大數據思維。

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D. 數據思維把以前事件之間的因果關系變成了什麼

數據思維把以前事件之間的因果關系變成了相關關系。根據查詢相關資料信息，大數據時代給傳統的思維模式帶來了巨大的挑戰，從慣常的尋求因果關系向相關關系轉變，但並不是拋棄傳統的因果關系，而是更加註重事物間的相關關系。

E. 什麼是大數據時代的思維

給你舉個例子吧

F. 如何運用大數據思維

應該這樣運用大數據思維：

1、利用所有的數據，而不再僅僅依靠部分數據，而是全體數據。

2、多角度考慮，多角度猜想。利用大數據多樣性，發散思維。

3、並非所有的事情都必須知道現象背後的原因，即因果關系，而應注重相關關系。

4、確定其真實性，虛假的數據固不可取，不說會讓你犯下大錯誤，至少會讓你的工作白費時間。

5、及時抓取信息，現今數據更替過快，需要跟上最新數據才能保證其數據質量。

6、學會挖掘大數據的核心價值。對於數據的篩選也不是盲目的，而是有目的、有重點的。你要詳細了解的是商品目前的市場佔有率以及未來3~5年的市場佔有率。

只有做到這些，才能剖析出市場熱點、商品市場的趨勢以及客戶分布，最終挖掘出數據的核心價值，為我們的銷售服務。

7、注意發揮大數據的引領作用。只是了解數據，而並沒有把數據應用到實踐中來，那麼也只是紙上談兵。銷售人員要做到的是運用數據說話，運用大數據辦事，使自己的工作效率更高。

G. 什麼是大數據思維

大數據思維能使我們在決策中超越原有思維的局限，每個人根據自己對事物的認識和判斷而不是事物本身作出行動決策的，第一是對事物的理解和判斷，第二是作出行動決策(不行動也是一種決策)。行動決策會受到決策者價值取向的影響。

利用大數據進行決策，人為的經驗還是不可或缺的，權值的設定，參數的調整，初值的設定等這些都是經驗得來的，但是即使是這些經驗，也不能太過依賴，因為數據在變化，世界在變化，以前正確的下一秒隨時錯誤。總的來說，數據與人為經驗相結合，互為促進，至於之間的尺度，估計只能在接觸到該行業多年後才會有所想法吧，現在還是太年輕……

隨著科技的發展。智能設備越來越普及，數據也無處不在，谷歌等都差異數據共享，建立人人都可以利用的資料庫，然而，一些惡意黑客當然也會因此入侵，獲取用戶數據，對人們生活帶來很多干擾及安全隱患。

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H. 大數據所帶來的四種思維方式的轉變

隨著近年來大數據技術的快速發展，大數據所創造的價值深刻改變了我們的生活、工作和思維方式。大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：

事實上，大數據時代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個方面。大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。

以下將介紹大數據技術所帶來的四種思維方式的轉變。

社會科學研究社會現象的總體特徵，以往的采樣方法一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。

在大數據時代，隨著數據收集、處理、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從之前的樣本思維轉向總體性思維，從而能夠更加直觀、全面、立體、系統地認識總體狀況。

在大數據時代之前，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」的現象，導致數據的准確性大大降低，從而造成分析的結論與實際情況背道而馳，因此，就必須十分注重數據樣本的精確思維。

然而，在大數據時代，得益於大數據技術的突破，大量的結構化、非結構化、異構化的數據能夠得到儲存、處理、計算和分析，這一方面提升了我們從海量數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。

在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯性思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。

在大數據世界未出現時，人們往往執著於現象背後的因果關系，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在關聯關系。數據量小的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的關聯關系。而在大數據時代，人們可以通過大數據挖掘技術挖掘與分析出事物之間隱蔽的關聯關系，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和預測未來，而建立在關聯關系分析基礎上的預測分析正是大數據的核心議題之一。通過關注線性的關聯關系及復雜的非線性關聯關系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的數據之間存在的某些聯系，還可以掌握以前無法理解的復雜技術和社會動態，關聯性關系甚至可以超越因果關系，成為我們了解這個世界的更好視角。

在大數據時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數據帶來的深刻洞見。

不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「智能機器人」技術研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到信息社會以來，人類社會的自動化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智能化水平仍不盡如人意。但是，大數據時代的到來，可以為提升機器智能帶來契機，通過機器學習可以從數據中獲取有價值的學習數據，大數據將有效的推進機器思維方式由自然思維轉向智能化思維，這才是大數據思維轉變的關鍵所在、核心內容。

眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在於它能夠對周遭的數據信息進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大數據時代，隨著物聯網、雲計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大數據系統也能夠自動地搜索所有相關的數據信息，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智能思維能力和預測未來的能力。「智能、智慧」是大數據時代的顯著特徵，大數據時代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。

大數據開啟了一個重大的時代轉型。大數據技術正在改變我們傳統的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。大數據時代將帶來深刻的思維轉變，大數據不僅將改變每個人的日常生活和工作方式，改變商業組織和社會組織的運行方式，而且將從根本上奠定國家和社會治理的基礎數據，徹底改變長期以來國家與社會諸多領域存在的「不可治理」狀況，使得國家和社會治理更加透明、有效和智慧。

I. 什麼是大數據時代的思維

什麼是大數據時代的思維

一百多年前，汽車行業是第一個真正引入大規模生產概念的行業。那些以前買不起車的美國工薪階層，突然承擔得起汽車這個富人的專屬玩具了。福特T型車讓成千上萬美國家庭擁有汽車。但大規模製造也有其局限性，福特先生說過，你可以買到各種色彩的車，但紅色、綠色都不可能，只能是黑色。大規模生產讓數以百計的人買得起商品，但商品本身卻是一模一樣的。

我們面臨這樣一個矛盾：手工製作的產品漂亮無比卻非常昂貴；與此同時，量產化的商品價格低廉，但無法完全滿足消費者的需求。

我認為下一波的改革是大規模定製，為大量客戶定製產品和服務，成本低、又兼具個性化。比如消費者希望他買的車有紅色、綠色，廠商有能力滿足要求，但價格又不至於像手工製作那般讓人無法承擔。

因此，在廠家可以負擔得起大規模定製帶去的高成本的前提下，要真正做到個性化產品和服務，就必須對客戶需求有很好的了解，這背後就需要依靠大數據技術。

數據能告訴我們，每一個客戶的消費傾向，他們想要什麼，喜歡什麼，每個人的需求有哪些區別，哪些又可以被集合到一起來進行分類。大數據是數據數量上的增加，以至於我們能夠實現從量變到質變的過程。舉例來說，這里有一張照片，照片里的人在騎馬。這張照片每一分鍾，每一秒都要拍一張，但隨著處理速度越來越快，從1分鍾一張到1秒鍾1張，突然到1秒鍾10張後，就產生了電影。當數量的增長實現質變時，就一張照片變成了一部電影。

讓我來告訴大家，美國有一家創新企業Decide.com。它可以幫助人們做購買決策，告訴消費者什麼時候買什麼產品，什麼時候買最便宜。預測產品的價格趨勢。這家公司背後的驅動力就是大數據。他們在全球各大網站上搜集數以十億計的數據，然後幫助數以十萬計的用戶省錢，為他們的采購找到最好的時間，提高生產率，降低交易成本，為終端的消費者帶去更多價值。

在這類模式下，盡管一些零售商的利潤會進一步受擠壓，但從商業本質上來講，可以把錢更多地放回到消費者的口袋裡，讓購物變得更理性。這是依靠大數據催生出的一項全新產業。這家為數以十萬計的客戶省錢的公司，在幾個星期前，被ebay以高價收購。

再舉一個例子，SWIFT是全球最大的支付平台，在該平台上的每一筆交易都可以進行大數據的分析。他們可以預測一個經濟體的健康性和增長性。比如，該公司現在為全球性客戶提供經濟指數，這又是一個大數據服務。

大數據有三大特點: 更多，更亂，但內部有關系可循。

如果拍一張照片，我需要對著某一個人，好比說拍陳部長的照片，如果焦點只對准他，那其他的人物在照片里就會模糊掉。我會得到陳部長的所有信息，但是其他觀眾的信息就過濾掉了。我們採集信息的時候也要做決策，到底要回答什麼問題，採集什麼數據，因為一旦數據採集完畢，就無法重新問另外的問題。

但今天我們已經擁有全新的照相技術了，一張照片里可以把對角所有事物，包括所有的數據、光線都會被拍攝進去。這樣，我任意點一個地方，它都能變得清晰。

為什麼要這么做呢？方便決策。

我可以在照片生成之後再決定我究竟要什麼，因為這些數據包含所有的答案。不要把自己限制於眼前的問題，要為有前瞻性，把其他有可能出現的問題也給囊括進去。這是一個非常創新的辦法，同時很清晰地告訴我們大數據能夠做什麼。我可以跟大家分享一個秘密，如果你把照相機拿出來仔細看，可以看到這是中國製造。

在擁有如此多的數據以後，接下來我們面對的數據質量問題。

為了避免混亂，我們需要找到數據之間的關聯性。

舉個實際生活中的例子，大約20年前，亞馬遜剛成立時，傑夫·貝索斯讓50個書評員來為他賣書，他意識到不僅僅可以請人來寫書評，還可以用數據技術來提供圖書推薦。起初他使用的是小數據，不是大數據，把客戶進行分類，比如說有人對中國旅遊或者是對園藝感興趣，系統會自動提供推薦。他的同事告訴他，剛剛開始使用這個數據推薦時，使用體驗並不好；在進一步分析後，亞馬遜決定不對人進行分類，而是對用戶的需求分類。這個做法做法非常成功，以至於到今天，推薦系統為亞馬遜帶去30%的銷售收入。

這就是數據收集和再處理。亞馬遜有交易數據，每買一本書就是一個交易，然後對這個數據進行分析。但今天我們已不再滿足於交易數據了，轉而收集起溝通數據。你看了某一個書評、某一個交流會給商家更多的信息和細節。

同時，大數據也重構了傳統零售業，是未來零售業變革的催化劑。比如使用谷歌眼鏡，消費者不需要屏幕了，因為下一代的眼鏡會更好地理解消費者看到什麼，知道如何更好地抓住人們的視線。對於零售商而言，消費者眼中看到的信息是極具價值的資產。賣家就可以了解大家在看什麼樣的廣告，什麼樣的產品，在路過櫥窗時究竟看了一些什麼。

數據的產生和收集本身並沒有直接產生服務，最具價值的部分在於：當這些數據在收集以後，會被用於不同的目的，數據被重新再次使用。

大數據的一大優點就是數據可以被重復使用。比方說這家公司實時車輛交通數據採集商Inrix，該公司目前有1億個手機端用戶。Inrix可以幫助你開車，避開堵車，為司機呈現路的熱量圖，紅的就表面堵車。如果只提供數據，這個產品沒什麼特色，

但值得一提的是，Inrix並沒有用交警的數據，這個軟體的每位用戶在使用過程中會給伺服器發送實時數據，比如走的多快，走到哪裡，這樣每個客戶都是探測器。

這里還有更大的秘密，Inrix可以重復使用數據。比如它了解到周末堵車時，哪裡有堵車哪裡有更好的銷售，他們就可以把這樣的數據提供給投資公司，投資公司根據這些數據對零售業再投資，這樣的服務以前是從來不存在的。

那麼，大數據可以如何為創新企業所用？

你覺得之前成立新公司需要大筆資金，但事實並非如此。Inrix一開始並沒有錢，如果你想在大數據時代獲得成功，你已經不需要大的生產基地，大的倉庫了。你只需數據，只要擁有數據，對其進行分析就可以了。有雲存儲的話，這個成本就更低。Inrix在成立之初根本沒有伺服器和電腦，他們只是租用了雲服務，也不需要很多的啟動資金，他們只是有這樣一個產品想法。

大數據時代的思維方式是：每天早上起來想一下，這么多數據我能用來干什麼，這些價值在哪裡可以找到，能不能找到一個別人以前都沒有做過的事情。你的想法和思路，是最重要的資產。

大數據的思維方式也可以幫助政府為大家提供更好更有效的服務，好比說我們可以通過大數據來確定哪些地方會有火災。以前防火檢查員只有13%的時間可以准備預測，現在他們找到火災隱患的概率達到了70%，比以前提高了6倍。將效率提高6倍是一個巨大無比的進步，未來的公共服務業可以由此獲得更多便利。

Target是一家非常大的美國零售公司，他們已有大數據的分析。

有一天，一個電話打進來，是一位非常生氣的客戶，這個客戶說公司送給他17歲的女兒一個折扣券，這個產品是尿布或者是避孕葯，這位客戶說：「我17歲的女孩子根本不需要，我需要你來道歉。」幾天以後，客戶自己跑來道歉，他說你說的很准，我的女兒真的懷孕了。因為懷孕的女性會有不同的生活習慣，會買不同的東西，我們自己有時候都不知道他們已經懷孕了，而Target反而知道了。

這家公司就用這些信息為客戶推薦產品，然後給折扣券。為什麼要講這個例子呢？因為美國很多客戶感到緊張，Target有這樣的能力來了解他們的生活中究竟發生了一些什麼。

這意味著大數據的另一個關鍵點，要提高客戶對你的信任。

舉個例子，大數據時代美國運通有這樣一個功能，你給他們打電話的話，他們會知道你是誰，好比說你的電話號碼跟你的姓名相關。如果在電話里說：你好嗎？維克托先生，我能為你做什麼，這會嚇著客戶，因為他不知道為什麼你知道他的名字。營造信任很重要。我相信你的過程中，也希望你們相信我，所以我們做大數據分析的時候，客戶需要能夠信任服務供應商，而服務供應商也需要表現出來為什麼他是值得信任的。

這樣一個信任也不應該被打碎，企業應該要知道哪些事情可以做，哪些事情不能做，客戶的信任將是最珍貴的資產。

什麼樣的服務行業會從大數據中獲益？

其實所有的服務行業都可能從中獲益，即便是你覺得和大數據沒有關系的也可以從中獲益，好比說醫療服務、教育、學習。

我正在寫一本新的書，明年的上半年會出版，還是大數據以及相關的服務業。明年你就知道了，這本書裡面會提到大數據對服務業很重要，因為服務業將會面對巨大的改變，這不僅僅是效率，大數據會為各行各業帶來效率，而大數據對於服務業來說不僅僅是效率，我們更多看到將是創新。我們會有越來越多的創新想法，來提供新的產品和服務，這樣的話可以讓經濟更好地發展，我們以前是從來沒有看到過的。

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J. 如何理解大數據時代的思維轉變

大數據是一種狀態。在這種狀態中，我們面對的數據是海量的。因為現代科技的發展，我們有了對海量數據存儲和處理的技術，而且這些技術還會不斷發展完善。更重要的是我們對各種數據的處理方法和態度都發生了轉變，我們開始積極地發掘並利用各種數據。在這個時代，數據已經成為一種非常重要的資源。