大數據怎麼運用飛行員

A. 航空公司為什麼要進行數字化轉型

包含了兩方面意思：

一是對於新成立的航空公司，則是在創建伊始就必須數字化建設和運營的思路，以避免和傳統大型的航空公司在相同的賽道以相同的方式的進行比賽。

否則新航空公司在成本控制、市場開拓、合作方式以及運行安全方面毫無任何競爭優勢，只能通過地方政府政策支撐偏安一隅，無法走向開放競爭的市場，想要避免虧損幾乎毫無希望；

二是對於中大型的航空公司，由於航空業的封閉性，市場環境、IT系統高度同質，除去僅有的航線網路差異之外，幾乎沒有特別的個性差異，並且在主要環境因素都取決於外界的情況，可以創新的條件實際非常有限。

這都決定了必須要通過重新整合資源、重新定義角色、重新梳理流程來實現。而現實情況，幾十年來依賴的資源、角色和流程都是固化現有IT系統中，不打破現有系統的束縛幾乎無法有效實現大規模的創新，就連「微創新」也是舉步維艱的。

那麼什麼樣的航空公司需要數字化轉型

簡單說什麼樣的航空公司都需要數字化轉型。

如果這個產業的新進入者帶著互聯網科技的優勢來進行競爭，並且頭部大企業開始通過數字化提高競爭效率的時候，從效率上不轉型的企業可能就會處於巨大的劣勢。

所以形勢逼迫了所有的市場參與者都必須在提高效率，降低成本的道路上尋求新的突破，而不能在原地踏步故步自封而被市場淘汰。

• 從經營的角度，從全流程的數字化監控可以有效降低成本的無謂消耗；

• 對於材料庫存的提高數字化管理水平也能有效降低提前采購和庫存帶來的資金壓力；

• 對於生產運行過程中產生的數據及時收集分析也可以及時有效地調整業務流程；

這每一項進步都將給企業帶來巨大的競爭優勢。而坐等競爭對手優化流程，節約成本，釋放資金壓力而毫無作為的企業在競爭中一定會一敗塗地。

B. 如何看待ai技術在航天事業中的應用

探月工程首任首席科學家歐陽自遠就AI技術在中國航天的應用發表觀點。他在對談中表示，人工智慧以後必然會越來越多的滲透到、利用在航天技術方面，使航天技術擁有更精確的感知能力和更簡便的控制能力。而且快速的能夠實現目的。我認為中國的深空探索已經取得巨大的成就，未來AI一定會與航天事業深度融合，發揮巨大的作用。

二、總結

總的來說，各個領域都在積極探索AI技術的潛力，並利用人工智慧應用於航空領域智能化、保障航空安全、提高運營效率等多個領域之中。雖然目前從技術層到應用端，都存在很多問題和風險，但可以預見，日趨成熟的AI將會為航空事業帶來真正意義上的變革。

C. 大數據技術在軍事領域有什麼應用

在軍事上，用小數據時代的理念和技術，很難與大數據時代的思維和技能相對抗。面對大數據時代的軍事機遇和挑戰，要麼主動進擊，要麼被動跟進，難以置之度 外。其間的取捨與成敗，首先有賴於思維變革，其要求全體軍事人員尤其是指揮員，更加具備基於體系作戰的系統思維、基於數據模型的精確思維及基於對戰爭進行 科學預設的前瞻思維。
大數據創新了軍事管理方法，且這種創新是全方位的--除了可以提高包含閱兵在內的軍事訓練水平，還可以：
1.提高軍事管理水平
管理大師戴明與德魯克都曾提出：「不會量化就無法管理」。數據的根本價值之一，就是可作為管理依據。大數據應用的特點是強調分析與某事物相關的總體數據， 而不是抽取少量的數據樣本；大數據關注事物的混雜性，而不追求事物的精確性；大數據注重事物的相關關系，而不探求其間的因果關系。
將大數據應用於軍事領域，意味著軍事管理將更加剛性，基本不受人為因素的影響，且更加自動化。所以說，大數據強軍的內涵，本質上是軍事管理科學化程度的提 高，即與小數據比起來，由於有了大數據，軍事管理活動量化程度更高了，工具更加先進了，邊界更加寬廣了，管理質量、效率會隨之更高。
2.豐富軍事科研方法
通常人們研究戰爭機理、找尋戰爭規律的方法有三種，又稱為三大範式：實驗科學範式，在戰前通過反復的實兵對抗演習來論證和改進作戰方案；理論科學範式，採用數學公式描述交戰的過程，如經典的蘭徹斯特方程；計算科學範式，基於計算機開發出模擬系統來模擬不同作戰單元之間的交戰場景。
但是，上述研究範式只能使人們感知交戰的過程和結果，並未有效提高對海量數據的管理、存儲和分析能力。
以大數據為核心技術的數據挖掘模式被稱為第四戰爭研究範式。人 們可以有效利用大數據，探尋信息化戰爭的內在規律，而不是被淹沒在海量數據中一籌莫展。大數據研究範式由軟體處理各種感測器或模擬實驗產生的大量數據，將 得到的信息或知識存儲在計算機中，基於數據而非已有規則編寫程序，再利用包括量子計算機在內的各種高性能計算機對海量信息進行挖掘，由計算機智能化尋找隱 藏在數據中的關聯，從而發現未知規律，捕獲有價值的情報信息。
例如，在第一次海灣戰爭前，美軍就利用改進的「兵棋」，對戰爭進程、結果及傷亡人數進行了推演，推演結果與戰爭的實際結果基本一致。而在伊拉克戰爭前，美 軍利用計算機兵棋系統進行演習，推演「打擊伊拉克」作戰預案。隨後美軍現實中進攻伊拉克並取得勝利的行動，也和兵棋推演的結果幾乎完全一致。
作戰模擬早已經從人工模式轉變為計算機模式，再加上大數據，戰前的模擬推演，從武器使用、戰爭打法到指揮手段，都可以清晰地顯現，是非常好的戰時決策依據。一旦發現作戰計劃有問題，可以及時調整，以確保實戰傷亡最小並取得勝利。
3.加速型武器裝備面世
大數據在武器裝備上的廣泛應用，意味著武器裝備建設將從重視研發信息系統到重視數據處理與應用的轉變，從注重信息系統的互聯互通到注重信息系統的透明性互 操作的轉變。當前武器裝備的信息化程度越來越高，裝備體系內各個節點之間的信息共享也越來越方便、可靠，但由此也帶來了一些突出問題，如原始信息規模過 大、價值不夠高、直接提取所需信息的難度增加等，從而使得武器裝備體系在信息獲取效率上大打折扣。在這種背景下產生的大數據為解決上述問題提供了有效方 法。
需要說明的是：大數據應用不僅意味著人們要以創新方式使用海量數據，還意味著人們要採用人工智慧技術來處理自然文本和進行知識表述，以替代目前依賴專家和技術人員昂貴而又耗時的信息處理方式。
大數據與人工智慧是一而二、二而一的關系。受益於大數據技術，武器裝備體系將從戰場上的信息使用者升級為高度智能化和自主化的系統。其具體流程為：經 過智能處理後的高價值信息進入戰場網路鏈路後，與戰場網路融為一體的武器裝備體系能實時自動感知面臨的有關威脅，各裝備節點自動感知包括我情和敵情在內的 戰場態勢，在作戰人員的有限參與下高度自主地分解作戰任務，確定作戰目標和行動方案，經過適當的審批流程後執行相關的作戰行動。
在這方面走在前列的仍然是美軍。美軍大數據研究的第一個重要目標是通過大數據創建真正能自主決策、自主行動的無人系統。這一點已在無人機領域實現。美軍希 望無人機可以完全擺脫人的控制而實現自主行動。美軍2013年試飛的X-47B就是這一系統的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下自動在航母上完成起 降並執行作戰任務。
4.提升情報分析能力
19世紀初，軍事戰略家克勞塞維茨以人的認知局限為由，提出了「戰爭迷霧」概念。顯然，「戰爭迷霧」即「數據迷霧」。信息戰首先得消除「戰爭迷霧」。信息 戰是體系對體系的戰爭，而這一體系是一個超級復雜的巨大系統，僅諸軍兵種龐雜的武器裝備和作戰環境數據，就足以大到使普通的信息處理能力捉襟見肘；而敵我 對抗的復雜化，更是讓數據量呈爆炸式增長，從而帶來比傳統戰爭更多的「數據迷霧」。可以說，信息化戰爭的機制深藏在「數據迷霧」中。
消除「戰爭迷霧」會提高指揮員的情報分析與軍情預測能力。過去，由於可以掌握的數據不足，戰爭的不確定性很高，指揮員很容易陷在「戰爭迷霧」之中。而大數據最重要的價值之一是預測，即把數據演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。
具體而言，未來完全可能依託大數據分析處理技術和建構模型，通過數據挖掘模式，從海量數據中挖掘出有價值的信息，及時准確掌握敵方的戰略企圖、作戰規律和 兵力配置，真正做到「知己知彼」，使戰場變得清晰透明，從而撥開「戰爭迷霧」，達成運籌於帷幄之中、決勝於千里之外的作戰目的。
對此趨勢，很多國家及其軍隊都極為看重。例如，美軍明確提出，要通過大數據將其情報分析能力提高100倍以上。如果這一目標實現，那麼在這一領域其他國家 與美軍的差距，將難以用簡單的「代差」來描述。美軍通過多年的發展，已擁有全球最先進的情報偵察系統，因為對海量情報數據的分析，曾是美軍情報偵察能力的 瓶頸，而大數據正好能夠幫助美軍突破這一瓶頸。
大數據時代，往往不要求准確知道每一個精確的細節，只需了解事物的概略全貌即可。通過相關數據信息的大量積累，而不是對某個具體數據的精確分析，大數據技 術可以為我們提煉出事物運行的規律，並判斷其發展趨勢。例如，2011年美軍擊斃本·拉登的「海神之矛」行動，就有賴上千名數據分析員長達10年數據積累 的支撐。換言之，是大數據抓住了本·拉登。
5.引領指揮決策方式變革
管理的核心是決策。大數據帶來的重要變革之一，是決策的思維、模式和方法的變革。建立在小數據時代基於經驗的決策，將讓位於大數據時代基於全樣本數據的決策。
決策是進行數據分析、行動方案設計並最終選擇行動方案的過程。軍事決策建立在對敵情的正確分析預測之上，其目的是通過合理分配兵力兵器，優選打擊目標，設計完成任務的最佳行動方法與步驟。
以往的戰爭，做出作戰決策時缺少足夠數據支持，甚至數據本身的真實性、准確性也難以保證。目前信息化條件下的戰爭，各種條件都變成了數據，這就要求指揮人 員必須掌握分析海量數據的工具和能力。以往，指揮人員更多的是依靠經驗進行相對概略或粗放式決策。大數據的出現必將要求指揮人員以全新的數據思維來進行指 揮決策。這種決策將有幾個特點：
一是准確。只要提供的數據量足夠龐大真實，通過數據挖掘模式，就可以較為准確地把握敵方指揮員的思維規律，預測對手的作戰行動，掌控戰場態勢的發展變化等。
二是迅速。大數據相關技術所提供的高速計算能力有助於指揮員更加迅速地設計行動方案。
三是自動化。針對特定的作戰對手和作戰環境，大數據系統可以自動對己方成千上萬、功能互補的作戰單 元或平台進行模塊化編組，從而實現整體作戰能力的最優化；面對眾多性質不同、防護力不同且威脅度各異的打擊目標，大數據系統可以自動對有限數量、有限強度 和有限精度的火力進行分配，以收獲最大作戰效益。
在大數據時代的戰爭中，軍事專家、技術專家的光芒會因為統計學家、數據分析家的參與而變暗，因為後者不受舊觀念的影響，能夠聆聽數據發出的「聲音」。
總之，基於數據的定量決策將和基於經驗的定性決策同樣重要，基於經驗的決策將很大程度上讓位給全樣本決策，基於大數據的決策手段將從輔助決策的次要地位上升到支撐決策的重要地位。
對此，美軍的認識是最到位的。美軍發布的《2013-2017年國防部科學技術投資優先項目》就將「從數據到決策」項目排在了第一位，凸顯了大數據對其指揮決策方式的巨大影響。
6.優化作戰指揮流程
網路日益普及的情況下，信息的流通與共享已不是難題，人們開始關注對信息的認識，及將信息轉化為知識的能力。
與之相適應，軍事信息技術也從關注「T」（Technology）的階段，向關注「I」（Information）的階段轉變；從建設指揮自動化系統 （C4ISR），即指揮、控制、通信、計算機、情報及監視與偵察等信息系統，整體管理「戰場信息的獲取、傳遞、處理和分發」的全信息流程；發展至重視大數 據處理應用，綜合集成數據採集、處理平台和分析系統，統一優化管理「戰場數據採集、傳遞、分析和應用」的全數據流程。即通過對海量數據進行開發處理，大幅 度提高從中提取高價值情報的能力，從而實現對戰場綜合態勢的實時感知、同步認知，進一步壓縮「包以德循環」（OODA Loop），即觀察-調整-決策-行動的指揮周期，縮短「知謀定行」時間，提高快速反應能力。
隨著數據挖掘技術、大規模並行演算法及人工智慧技術的不斷完善並廣泛應用在軍事上，情報、決策與作戰一體化將取得快速進展。在武器裝備上，將特別注重各作戰 平台的系統融合和無縫鏈接，以保證戰場信息的實時快速流轉，縮短從「感測器到射手」的時間差，實現「發現即摧毀」的作戰目標。
比如近幾年迅速發展的無人機作戰平台，其本質就是一個智能系統。其可以成建制地對實時捕獲的重要目標進行「發現即摧毀」式的精確打擊，還能通過融合情報的 前端和後端，使數據流程與作戰流程無縫鏈接並相互驅動，構建全方位遂行聯合作戰的「偵打一體」體系，從而實現了體系化的「從感測器到射手」的重大突破。
7.推動戰爭形態的演變
大數據可以改變未來的戰爭形態。美軍一直追求從感測器到平台的實時打擊能力，追求零傷亡。
由大數據支撐的擁有自主能力的無人作戰平台，將使得這些追求成為可能。例如，目前全世界最先進的無人偵察機「全球鷹」，能連續監視運動目標，准確識別地面 的各種飛機、導彈和車輛的類型，甚至能清晰分辨出汽車輪胎的類型。現今，美空軍的無人機數量已經超過了有人駕駛的飛機，或許不久的將來，美軍將向以自主無 人系統為主的，對網路依賴度逐漸降低的「數據中心戰」邁進。
無人機能否做到實時地對圖像進行傳輸非常關鍵。
目前，美國正使用新一代極高頻的通訊衛星作為大數據平台的支撐。未來，無人機甚至有可能擺脫人的控制實現完全的自主行動。美軍試驗型無人戰斗機X-47B就是這一趨勢的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下，自動在航母上完成起降並執行作戰任務。
總之，基於大數據的實時、無人化作戰，將徹底改變人類幾千年來以有生力量為主的戰爭形態。
8.引導軍事組織形式變革
大數據即大融合，它有望打破軍種之間的壁壘，解決軍隊跨軍種、跨部門協作的問題，真正實現一體化作戰。
就組織形態而言，扁平結構、層次簡捷、高度集成、體系融合應該更符合大數據時代的要求。軍事方面的相關趨勢有：
（1）網狀化。軍隊的指揮體系逐步發展為「指揮網」，原先的「樹狀結構」變為 「網狀結構」。一個師的指揮系統一旦被打垮，師以下各級可通過「網」與上級或其他作戰單元聯系。這就改變了傳統軍事指揮體系由「樹干、樹枝、樹葉」編成的 組織形態，避免了機械化戰爭時期「打斷一枝、癱瘓一片」的指揮弊端，有效提高了局部戰爭中的指揮效能。
（2）小型化。發達國家的陸軍多由軍、師、團、營體制向軍、旅、營制轉變，使作戰集團更加輕便靈活，機動性更強。 根據部隊的不同功能優化組合，基本作戰單位不需要加強補充就能實施多種作戰，從而全面提高應對多種安全威脅，完成多樣化軍事任務的能力。將營作為基本戰術 「模塊」，將旅作為基本合成單位，以搭積木方式進行編組，戰時根據需要臨時編組，看迅速生成擔負不同作戰任務的部隊。
世界各主要國家都非常重視軍隊組織形態變革，並致力於發展新興軍兵種，及時設計和建設新型部隊。
2009年，美國國防部宣布組建網路戰司令部。2013年3月，美國網路戰司令部司令亞力山大宣布，美國將增加40支網路戰部隊。美國、俄羅斯等國都在積極籌劃或正在建設能在太空進行作戰的「天軍」部隊、「機器人」部隊。
隨著新興軍兵種的建立，軍隊的組織形態將出現新面貌，未來戰爭的觸角不斷延伸，網路、電磁頻譜領域的爭奪方興未艾，太空不再是寂寞世界，天戰也不再遙遠。
（3）一體化。軍隊信息化必然要求一體化，信息化程度越高，一體化特徵越明顯。適應新形勢下強軍目標的要求，我軍必須對戰鬥力要素進行一體化整合，推進武裝力量一體化、軍隊編成一體化、指揮控制一體化、作戰要素一體化，提高整體效益。
9.大數據將使體系作戰能力大幅提升
從作戰手段角度看，大數據及其支撐的新型武器裝備的應用，將豐富軍隊的作戰體系；從作戰效能角度看，大數據下的作戰行動循環（包以德循環）所耗時間將大為縮短，更符合「未來戰爭不是大吃小，而是快吃慢」的制勝規律。相關變革的結果，將是軍隊體系作戰能力大幅提升。
10.提升軍隊的信息化建設水平
大數據給了各國軍隊（尤其是像我軍這樣的信息化發展水平參差不齊的軍隊）一個契機，可以牽引、拉動自身的信息化建設向更高層次發展，同時拉齊整體水平，因為大數據意味著「整體」。
具體來說，應以提高決策速度、反應速度和聯合作戰能力為目標，以數據為中心，以搜索分析處理數據為中樞架構，自上而下建設軍事「數據網路」；加快組建雲計 算中心，把對大數據分析處理作為軍事信息化建設的重中之重，努力建構精確分析處理大數據的硬體系統、軟體模型，實現大數據「從數據轉化為決策」的智能化和 瞬時化。
同時，也要抓好末端的單兵及單件武器裝備的數據採集、存儲設備設計，從而為海量數據的挖掘和整合奠定基

D. 5G大數據時代來臨了，而你還不懂數據分析OUT了，學會它只需三

我們已經進入了5G時代，大數據運用隨處可見，5G時代的到來，加速了數據分析的運用。

現在已經不是數據真的有用沒用的時代了，而是要如何運用數據分析的時代了。

可是你懂得數據分析嗎？會運用數據氏肆檔來幫助你嗎？

如何通過分析多種數據關系，提取對自己有用的信息來鎖定問題的關鍵原因呢？

如何通過數據來反映客觀事實，增強自己的說服力呢？

作為大數據時代的一員，學會數據分析已經成為新時代的標配。

來自日本柏木吉基創作的殲亂《 如何用數據解決實際問題 》則很好的給出了答案。

2014年，柏木吉基創立數據&故事公司，曾為眾多日本頂級企業提供高水平的數據分析培訓，其方法簡單實用和卓見成效而廣受好評。

而本書中介紹了一整套簡單實用又立竿見影的方法和流程，讓你輕松掌握數據分析與解決問題的能力。

如何用數據解決實際問題

那為何我們迫切的需要掌握這種用數據解決實際問題的能力呢？

1、在面對新事物層出不窮的當今社會，我們已經無法僅僅憑個人或組織的既往經驗來判斷和解決所有的問題，我們必須要通過數據分析後才能呈現出問題，以便進一步來解決。

2、隨著全球化的發展，業務逐漸走向多元化，並不斷擴大，從業務的整體來看，個人所能掌握的知識是極其有限的。

3、只有學會數據分析，我們才能有目的去收集和整理數據，並對數據進行加工和分析，從而從其中提煉有價值的信息，為更好的做決策提供參考。

那如何掌握通過數據來解決實際問題的能力呢？

1、解決問題，你需要「流程」

解決問題應該先從明確目的開始。我們在做好前期的"數據整理'後，應該先去了解其關鍵部分，即從廣闊的視角出發到聚焦於關鍵點，找到問題的關鍵才是「數據分析」的開始。

數據分析前要明確目的

開端決定了結論的質量，對所有問題來說，最初的「問題定義」都決定了後面工作的成敗。

當分析者只關注了代表結果的數據，而沒有具體考慮分析的目的或問題，那他接下來就不知道該如何做，就無法實現「改進結果」「解決問題」的目的。

只有關注數據分析的目的，是針對"原因是什麼，需要採取哪些行動「等問題得出結論，只有這樣才能真正在工作中，提高工作效率。

數據分析需要」假設「

數據分析需要「假設」

我們既然採用了數據分析這種科學的研究方法，就應該盡量客觀地提出假設。

確定目的或問題後，我們才能決定假設、方法、所需數據等具體內容。我們需要通過「WHAT型假設」對分解和比較數據來鎖定問題的關鍵原因。在「鎖定關鍵原因」時，還需要通過「WHY型假設」來列舉出候補原因。

思考問題之外的問題

我們從不就事論事，只看問題本身，我們會留意「問題之外的問題」，試著從高出自己一兩個級別的水平進行思考。

思考之外的問題

舉例而言：汽車銷量下滑，怎麼辦？解決問題先從明確目的開始，就是明確汽車計劃銷量與現實之間的差距，在定量把握問題的同時，把握大致的現狀。汽車銷售額自一年前開始逐漸減少，與上一年度的月平均銷售額相比，本年度最近一個月降低了大約15%。這意味著與本年度計劃相比，全年預計將有約10%的目標無法實現。「也就是說，首先需要確定，用「銷售額」作為衡量汽車銷量減少程度的指標。為了確認這就是「問題」，還需要明確現狀與計劃之間的差距，即從最開始就要明確沒有達到計劃的「現實」與「計劃」之間的差距。接下來，我們才可以決定假設具體的問題來討論如何做、做什麼、需要改進多少的問題。

2、分解數據，找到「問題的關鍵」

在明確目的或問題、大致把握現狀之後，進入提出假設、確定問題關鍵的階段。那麼，具體應該如何找到「雹培問題的關鍵」呢？

學會把握數據的視點的問題，在很多情況下可以通過「趨勢」和「快照」兩個視點來解決。

「趨勢」視點可以捕捉一段時間內的變化，通過觀察過去的數據變化，來預測將來的動向，重點挖掘問題的關鍵和原因所在，找到所需信息的概率就會增加。

「快照」視點是截取某個期間的情況。用指標體現該期間的大小、比例和分布情況等，可以輕松地把握大致情況，從而確定該因素對問題的影響程度。

運用「趨勢」和「快照」的視點把握了數據的整體情況之後，可以運用相同的視點找到問題的關鍵。

對較大范圍的數據，即使進行比較也很難找到差異。此時需要運用「四則運算」來分解數據，使其變得更為詳細和具體。這種方法叫作「WHAT型假設」。

WHAT型假設

將較大變數分解為具體指標，我們從需要考慮從何種維度對該指標進行比較，才能找到問題的關鍵。

應用最廣、最具代表性、最便於計算的統計指標要算平均值。平均值能夠作為體現數據「大小」的代表值或標准值發揮作用。平均值這個指標用途廣泛、非常便利。

對於想了解每月變化的人來說，使用平均值能剔除那些過剩信息，為實際工作帶來很多方便。

平均值不能代表總體，它受到離群值得影響，而且，數據波動越大，離群值就越多。

如果以平均值為中心，所有數據都大致均等地分布在其左右兩側，那麼中位數的值必然會接近平均值。相反，如果受離群值的影響，平均值在所有數據中的位置較偏，那麼中位數與平均值之間就會出現較大差異。

平均數和中位數的優缺點

舉例：對「新車銷售總額」這個問題進行分解，通過四則運算，來找到「問題的關鍵」。用「WHAT型假設」進行分解。左端的「新車銷售總額」是代表最根本問題的指標，可以分解為「新車銷售數量」與「平均單價」的乘法。分解「銷售總額」的構成要素，可以使分析者看到更為具體的內容。從新車銷售數量和平均單價兩個方面，可以比只看銷售挖掘得更為深入。僅根據新車銷售數量的變化，還無法找出「問題的關鍵」。因此，還需要將新車銷售數量分解為「本品牌首次購買數量」與「本品牌內再次購買數量」的加法。如果進一步分解能體現出數據特徵的差異，可以繼續分解，從而提高分析的准確度。可以將「本品牌首次購買數量」，分為「從其品牌流入」的用戶和首次購車的用戶。將「曾經買過本品牌產品分解為再次購買時仍然選擇了本品牌產品的用戶和轉為購買其他品牌產品的用戶。

3、採用交叉觀點，鎖定「原因」

關注兩種以上數據之間的關聯程度，就可能獲得僅從一種數據中絕對無法得到的信息。換句話說，就是將視野從一維的數據，擴大為關注2個維度，有意識地轉換思路和視點。

」相關系數「可以表示相關程度，計算相關系數的方法叫作」相關分析「。相關系數越接近1，正相關的程度越高。相關系數為0，表示兩個數據沒有任何關聯，互相獨立。

相關系數的優勢

（1）能夠立即得出答案

比如運用EXCEL的XXX函數，立刻就可以得出相關系數，對每天忙於日常業務，需要在短時間內找到答案的一線工作人員來說，相關系數可以節約時間的特點極其重要。

相關系數

（2）簡單易懂，更容易得到對方理解

相關分析的結果介於-1至+1之間，對任何人來說都很易於理解，而且無須向對方解釋「相關」的含義及分析結果的意義。

（3）能夠分析單位不同的數據

兩種數據單位不同，無法進行四則運算，或者單純用數值進行比較，但做相關分析就完全沒有問題。

（4）為回歸分析等進一步分析做鋪墊

將數據的相關關系寫成公式，就可以通過「回歸分析」做出更為具體的預測或指定計劃方案等。

相關分析可以單獨運用於實際業務，也可以為其他深入分析做准備。

找到相關分析的著眼點

相關分析的著眼點

在解決問題的實際工作中應用相關分析的兩種模式：

第一種模式通過相關分析，找出對最終目標具有密切影響的原因。

例如：針對「銷售額」這個最終目標找出「顧客滿意度」「降價」「產品魅力」等可能影響該目標的因素，觀察這些因素與其相關程度的高低。

第二種模式是在某個業務流程中找到瓶頸。

業務流程中包含金錢、信息等的流動，理想的狀態是所有要素暢通無阻地抵達最終輸出，但某個環節出現停滯，預想的輸出就無法實現。

比如：面對「計算機銷售為取得預想業績」的問題，需要在實現「銷售台數」這一最終輸出的流程中，找出問題所在，並採取適當的措施。

鎖定原因也需要」假設「

（1）尋找接近結果的原因

舉例：針對提高銷售額的目的，將「營銷費用」作為原因的話，銷售額和營銷費用需要通過「來店人數」才能具有關聯。三者之間是「銷售額---來店人數---營銷費用」的鏈條結構。但是影響銷售額的不只有來店人數，而營銷費用和銷售額沒有直接的關聯。

（2）選擇能夠採取對策的原因

從理論上找到很多原因，並斷定其與要實現的指標具有高度相關，在建立假設時就要設想「假設得到驗證，就能採取哪些對策」。

舉例車型B客戶忠誠度下降

舉例：通過建立WHY型假設，關注影響客戶忠誠度的要素車型B的客戶忠誠度下降，影響了銷售數量和銷售額。那麼為什麼會出現這種情況呢？可以通過關注客戶忠誠度與其他數據之間的相關關系來鎖定原因。從「用戶再次購買時為什麼選擇其他公司產品」的疑問開始，最終將問題歸納為「售後服務」「產品」和「價格」3個關鍵詞。總結關鍵詞，可以便於檢查是否有遺漏或缺失。

隨著「大數據時代」的到來，數據已經滲透到每一個行業和所有業務職能領域。作為商業人士的我們應該掌握數據分析的本領。 歡迎讀原書《 如何用數據解決實際問題 》， 輕松教你實現數據與實際問題的深度融合。

E. 在現代社會，大數據的用處有哪些

近年來，世界各國都會經常發生飛行事故，但是盡管如此，有了大數據之後，飛機反而是地球上最安全的交通工具。經過一項數據統計，如果乘客乘坐的是西方飛機製造商生產的飛機，其遭遇航空事故的概率低於530萬分之一，通俗來講，即使一個人天天坐飛機，也需要乘坐14000年，才會遇到一次航空事故，可見這個概率是極低的。大數據為航空提供自動化操作，很好的服務於飛行員。從一定程度上也可以降低飛行事故的發生概率。除此之外，大數據可以降低企業的預算成本和運營成本，甚至可以通過大數據來計算員工的薪酬，通過大數據來提高信息考核的辦事效率。

F. 飛機為什麼經常發生撞鳥事件，大數據分析得出什麼答案

飛機經常發生撞鳥事件的原因還是在上升和下降的過程中無法避免大自然中會有鳥類存在。雖然飛機場已經遠離市區了，而且飛機在飛行的過程中也會保持一定的高度盡量避免會遇到鳥類，但是飛機在起飛和降落的過程中難免會遇到鳥類，更何況自然界中還有不少的鳥類飛行的高度還是很高的。

但是一旦當飛機要達到目的地的時候就會逐漸的降低飛行高度，在這樣上升和下降的過程中，就可能會進入了有鳥兒飛行的區域，那麼一旦碰到了有鳥兒的撞擊，飛機就會受到非常慘烈的撞擊和損傷，畢竟高速飛行的狀況下有兩個事物發生了碰撞，沖擊力肯定非常的大。因此撞鳥事件也是困擾飛行的一個很重要的問題。

G. 大數據在日常生活中有哪些應用

大數據技術滲透進入我們每個人的日常生活消費之中，它提供了光怪陸離的全媒體，難以琢磨的雲計算，無法抵禦的模擬環境。大數據依仗於無處不在的感測器，通過大數據技術，人們能夠在醫院之外得悉自己的健康情況;而通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒;通過對城市交通的數據收集處理，大數據技術能夠實現城市交通的優化。

隨著科學技術的發展，人類必將實現數千年的機器人夢想。事實上，今天人們已經享受到了部分家用智能機器人給生活帶來的便利。比如，智能吸塵器以及廣泛應用於汽車工業領域的機器手等等。目前，科學家研發出的智能微型計算機只和雪花一樣大，卻能夠執行復雜的計算任務，將來可以把這些微型計算機安裝在任何物件上用以監測環境和發號施令。

在大數據時代，人腦信息轉換為電腦信息成為可能。科學家們通過各種途徑模擬人腦，試圖解密人腦活動，最終用電腦代替人腦發出指令。正如今天人們可以從電腦上下載所需的知識和技能一樣，將來也可以實現人腦中的信息直接轉換為電腦中的圖片和文字，用電腦施展讀心術。

大數據技術的發展有可能解開宇宙起源的奧秘。因為，計算機技術將一切信息無論是有與無、正與負，都歸結為0與1，原來一切存在都在於數的排列組合，在於大數據。

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