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Ⅰ 《决战大数据（升级版）大数据的关键思考》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《决战大数据（升级版）》（车品觉）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：决战大数据（升级版）

作者：车品觉

豆瓣评分：7.9

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2016-4

页数：310

内容简介：

 在数据无限的时代，我们如何利用大数据实现商业大洗牌？传统行业又该如何通过挖掘隐藏在大数据背后的信息，冲出层层危机，实现行业质和量的飞跃？企业如何才能实现数据化运营，在大数据时代站稳脚跟？大数据实践的先行者、阿里巴巴集团前副总裁车品觉倾力新增8万字纯干货，倾情解读企业在大数据时代顽强生存的答案！只有稳抓趋势中的观战重点，才能在海量数据中挖掘商机！

 随着智能手机的大范围普及、物联网浪潮以及人工智能技术的爆发式发展，大数据在收集消费者全渠道行为、触发商业机遇等方面发挥了越来越重要的作用。而《决战大数据》一书恰恰洞悉了大数据时代商业发展的本质。同时，车品觉根据其在阿里巴巴的多年经验，通过丰富的案例和通俗易懂的语言，从“养数据”到“用数据”，深入浅出地向我们揭开了阿里巴巴数据化运营和运营数据的神秘面纱。通过《决战大数据》一书，车品觉告诉我们，在数据无限的时代，拥有数据化思维，才能改变商业的未来。

作者简介：

车品觉

畅销书《决战大数据》作者

红杉资本中国基金专家合伙人

全国信标委大数据标准工作组副组长

 阿里巴巴集团前副总裁，首任阿里数据委员会会长；拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有独到的见解。亲自领导阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果，包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架，开发智能化的数据产品，成立了驱动集团数据化的运营团队，成功发起了公共与专有数据资产管理体系，还发布了数据安全规范等。

Ⅱ 如何快速成为电商运营高手

现在各个电商平台上的细节运营点，不太一样，但是大体运营思路都一样的。

记住一个公式：销售额=店铺流量*转化率*客单价。题主就围绕着这个公式，展开在电商方面的学习就可以了。

其实实体店也适用这个销售额的公式的，但是，对于实体店我们有很多数据不方便统计。

一个好的电商运营，最基础的，应该是能够让店铺取得更高的销售额，接下来我从这个公式出发，聊一下，如何能做到更高的销售。

首先店铺流量：大概可以理解为，每天访问店铺的人数(像UV跟PV有一点点小区别的，前期不用分那么细)。

首先你需要知道作为一个电商如何能够获取更多的流量。我以我比较熟悉的淘宝平台举例，像流量来源包括：自然搜索、首淘推荐、活动流量(比如聚划算、周年庆、新风尚……)、付费流量(直通车、钻展、淘宝客)。从2019年开始又有了”私域流量”的名词，就是通过做自媒体积累自己的粉丝群，然后往网店内引流。还有很多其他的流量。

其次，转化率：购买了产品的人数，和店铺访问量的比值。就好比是店铺来了100个访客流量，然后有5个人购买成交了，此时店铺的转化率就是5/100=0.05。

就是好不容易让顾客来访问店铺了，顾客就有可能产生成交购买，这个时候，作为运营就需要提高店铺的转化率，尽量让更多的人购买。

影响店铺转化率的因素很多，比如商品价格、客服态度、产品性能质量、店铺或者平台活动、竞争对手……太多方面了，需要具体问题具体分析了。

最后就是客单价了：就是一个顾客，在店铺里消费了多少钱。这个指标一般跟店铺的产品搭配、客服推荐等有关系。

综上所述，运营最基础的工作，是需要提升店铺的销售额，充分理解好影响店铺销售的公式：销售额=店铺流量*转化率*客单价。

然后店铺平时运营的时候，哪里有需要提升的地方，就在哪里花的精力大一些，流量低了就想办法提升流量；转化率低了，就分析是哪里有问题；客单价低了，就想办法提升客单价。这里可以拿自己店铺的数据，跟所在行业的均值对比就可以了。

淘宝规则变得越来越全面，系统，想要快速成为电商高手，一定要系统的学习，再结合实操总结反思，没有人可以一蹴而就。

我作为一个十余年电商卖家，也会遇到各种各样的问题，我通常都是和圈子里的top卖家一起研究，拥有很多独创的玩法，有趣有效，值得淘宝中小卖家学习、参考。

我研发了一套“ 手把手跟我操作，20天让你成为运营高手 ”的计划，分享给你们

最近操盘的店铺数据：

第一天：了解平台规则，搭建运营思维框架

第二天：如何选择货源，判断产品能不能做

作为一个淘宝准卖家，教你如何挖掘蓝海、产品细分市场，迅速判断产品竞争力

第三天：产品如何获取流量和排名

分析店铺为什么没有流量，如何打开流量入口

第四天：产品、店铺布局，店铺装修

做好店铺、产品定位布局，可以让你从无从下手到思路清晰

第五天：如何制作高流量标题

很多新手卖家为了图省事，直接复制别人的标题，你在敷衍平台，平台也会敷衍你，一个好的标题可以为你带来更多的流量

第六天：如何设计高点击主图

通过眼前一亮的主图，为你带来更多的点击

第七天：打造高转化的详情页

格式化、标准化的详情页制作思路，提高产品转化率

第八天：产品上下架

新品新店没有权重，把握好上下架节点，抢占流量高地

第九天：如何提升产品权重

教你利用人工补单，快速增权

第十天：深度解析，为什么你刷单没有效果

刷单容易被抓的五个因素，已经规避的方法

第十一天：客服话术优化

客服也是承担了一部分的销售工作，我整理了一些客服话术模板，可以私信我，即可获取

第十二天：如何应付中差评

一个中差评让好不容易提升的权重回落，从而影响排名和销量

第十三天：利用生意参谋诊断店铺

利用生意参谋的后台数据，分析自己的运营情况，查漏补缺，提升优化

第十四天：如何参加淘宝活动

参加淘宝活动的注意事项，以及怎么做才有效果

第十五天：玩转超级推荐，获得流量红利

利用超级推荐，获取更多的首页流量

第十六天：直通车付费推广技巧

很多人说开车没效果，或者是ROI很低，想要弯道超车一定要掌握技巧

第十七天：如何玩转淘金币

淘金币的流量渠道入口很大，可以报活动也可以通过消耗金币买入流量，淘金币会优先给予展现，中小卖家们一定要充分利用好

第十八天：如果选择爆款

爆款不是你想爆就能爆的，怎么判断一个产品具有爆发潜质，最终还是要看数据

第十九天：无货源店群玩法

无货源店铺有两个核心，店铺资源和操作技术

第二十天：淘宝直播带货新玩法

淘宝直播正在“风口浪尖”，要如何迎风起飞打通内容流量，这是众多商家必须要掌握的一大利器

第二十一天：玩转淘宝群，培养种子客户

淘宝群对于卖家而言，不仅仅是一个圈粉工具，粉丝积累下来之后，最重要的一个点就是做好自己店铺的私域运营，为后期的回购、老客户维护都有很大的帮助。

你这提到三个关键词，快速；运营；高手。只能告诉你我用了10年至今还在电商运营路上奔跑，快速成就很难，需要天赋和勤奋，还要有机会。

选择大于努力，机会大于勤奋，快速大于观望。

09年我认识巨型一号老板周总，他要做官网，看到他的丝瓜水产品眼前一亮，这个化妆水很有特色比较适合网络销售。当时价格100多一瓶，我告诉他要做平价，走活动型产品，让别人帮你卖，他立马买磨具上了配方型丝瓜水30多一瓶，正赶上聚划算好时候，9.9瓶14年一个店一场活动曾经卖了6.8万瓶，整个驻马店邮政发货瘫痪了。后来告诉他可以开发洗面奶，第二天就去广州买灌装设备，在后来告诉他开发微商产品压缩面膜和面膜等，都是自己马上生产，都赶上了趋势和电商红利期，现在在纳斯达克上市，年利润几千万。

我敬重周总的是一个高中生，电脑都不会操作，但是就是想法简单敢往前冲，哪怕一瓶赚1元，卖100万瓶就赚100万。所以我一直总结说，怎么做好电商呢，我会说要学农民，马上行动，快，靠规模赚大钱，靠口碑做推广。

现在电商平台很多，不断涌现新玩法，2015年前是天猫，前两年是抖音，今年是腾讯直播。所以只要聚焦在一个平台，一个爆款品类，做精做细，不断进步，做到领先，你就是这个领域的电商运营高手。

高手唯快不破，学习李小龙截拳道，洞悉别人招式，能后发致人，破解高手玩法套路，找出漏洞，自己创新提高，就是高手。

向实战学习，找个好老师少走很多弯路。

祝愿你早日成为运营高手。

电商运营高手速成是不可能的，要想自己提升的运营能力进步很快，必须去正确的学习和实践。先熟悉营销和商业规则，多看看经典的营销、市场、管理类书籍；然后积极经营店铺实践，投身到网店运营的实践，多请教，多总结复盘。拜访身边电商运营的前辈，就算是花钱。在自己没有形成方法论之前，不要去参加任何形式的电商培训。平台的培训内容都差不多，学习一个就可以了。电商运营所涉及的内容很广，推广，策划，活动，市场服务，都是必需学会的技能。一定要快速学习，因为要学的东西有很多，而且很多的技能都是在理论结合实战中学会的。

学习是唯一通往高手的路。
详细看视频

首先你需要知道作为一个电商如何能够获取更多的流量。我以我比较熟悉的淘宝平台举例，像流量来源包括：自然搜索、首淘推荐、活动流量(比如聚划算、周年庆、新风尚……)、付费流量(直通车、钻展、淘宝客)。从2019年开始又有了”私域流量”的名词，就是通过做自媒体积累自己的粉丝群，然后往网店内引流。还有很多其他的流量。

电商运营高手无法速成，但掌握正确的学习和实践的姿势会对自己提升运营能力进步很快。

首先，了解和熟悉营销和商业规则，静下心去看经典的营销，市场，管理类书籍；

其次，是积极参与店铺实践，加入到天猫店铺运营的环节中来，多问，多总结复盘，把自己的姿态放低。

最后，多拜访身边电商运营厉害的人，哪怕是付费。在自己没有形成方法论之前，不要去参加任何形式的电商培训。平台的后台有很多官方筛选的培训内容可以看，不要被电商培训割韭菜。

推荐自己运营过程中看过的书

特别提醒，任何（天猫，京东，淘宝电商运营人员写的书都不要看，平台官方的除外）

一、运营营销相关

《ebay中国实践之启示》- 我的运营启蒙书

《品牌的技术与艺术》-品牌、定位

《消费者行为学》：迈克尔.所罗门

《启示录-打造用户喜爱的产品》 作者-marty cagan

《供应链管理香港利丰集团的实践》

《决战大数据》作者 车品觉

《7-11零售哲学》

《7-11零售心理战》

《市场营销》原理与实践 作者 科特勒

《影响力》-罗伯特.西奥迪尼

二、--“管理方面”

1，《卓有成效的管理者》德鲁克

2，《管理的实践》 德鲁克

3，《商业的本质》 杰克韦尔奇

4，《赢》杰克韦尔奇

5，《原则》作者，瑞.达利欧

三、---提升格局

1，《全球通史》上下册

2，《 历史 深处的忧患》琳达

3，《总统是靠不住的》琳达

4，《巨流河》 齐邦媛

5，《邓小平时代》 傅高义

6，《毛泽东选集》1-4卷

四、--商业逻辑

1. 基础的商业知识，主要是指包括但不限于会计，金融，经济学，营销等在内的基础课程教材，个人觉得非常优秀的教材（但不失可读性）有：

曼昆的《经济学原理》

Ross的《公司理财》

Kotler的《市场营销》

米什金的《货币金融学》

David Young的《Corporate Financial Reporting and Analysis》

2. 思维方式和做事方法，主要指的是形成思考和分析问题的框架，怎么养成良好的工作习惯，在那几本大部头以外，个人觉得不错的有：

《金字塔原理》

BCG on strategy

Porter的三本书

HBR 10 must reads on Strategy （其实好几本战略

1、自己要啃学习并且要与时俱进。

2、要创新，思路要前卫。

3、做到别无我有，别有我优。

电商运营现在没有官方认证的等级，从我个人10年的运营经验对运营的简单理解：

初级运营：会上架宝贝，会SD，会基本的推广设置和报名活动等操作。这等级的运营在一家公司的月薪在6000-10000左右。

中级运营：除了初级运营的操作，会选款，会针对店铺进行布局，打造爆款。这种运营年薪应该在20-30万左右。

高级运营：也就是所谓的运营高手，能对产品卖点进行挖掘，对产品市场的未来能预测，可以配合生产，设计进行制定产品方案。这种运营年薪至少50万以上，而且必须给股份，不过即使这样也未必留得住。

运营高手已经不是纯粹的运营，他是运营+市场+产品。要成为运营高手除了运用经验以外对产品有很深的理解和研究，而且对市场预测有很好的天分。这种高级运营不仅仅是经验的积累还要一定的天分。所以快速成为电商运营高手是比较难的。

电商运营是入门容易做精难，很多有十几年运营经验的人都不敢说自己是运营高手。不过可以往中级运营的能力努力。

1.要想成为电商运营，最快的学习方法是去一家电商公司以运营助理的方式工作。在选择运营公司优先选择成规模的电商公司，不建议去电商代运营公司。成规模的电商公司，他们从选品，到运营，以及后面的营销已经系统化了，虽然你进去只能接触某一块，但是用心了解每一个环节还是能学一些东西。如果进入小公司或者代运营公司是接触不到电商运营的整体流程或者接触的店铺比较杂乱无法深入运营。

2.如果不想辞职学习运营，可以先开一个网店，建议优先考虑淘宝店。淘宝店铺是比较成熟的电商体系。首先可以先通过淘宝大学免费视频课程，了解一些运营的基础知识。然后通过操作店铺和有经验的运营学习沟通，提升自己的运营能力。

1、大量学习，尤其跟顶级同行学习。假设做电子产品销售， 首先研究100个淘宝顶级电子产品卖家案例，同时再分组研究淘宝、天猫排名前100名皇冠或金冠店的成功方法，分店铺设计、产品描述、照片拍摄、经营项目、价格、标题、客服等专题详加研究。

2、编练组成小组，各小组分别研究专题。比如有小组专门跟阿芙精油的客服聊天，聊完15天再总结，把客服最优秀的回答方法提炼出来，该小组就单爆这个，他们将快速成长成为顶级淘宝客服，他们先跟顶级同行学习，再总结提炼，最后实践。三招齐下速成就容易实现。

①摄影组：再比如有个小组专门跟天猫前100名大店（不同行业）去学照片拍摄，从构图到拍摄角度，基于2000张顶级产品照片的研究，什么门道琢磨不出来。

还要网络国外同类产品照片，模仿借鉴国外顶级创意，拿到新品就能拍出客户喜欢、瞬间打动客户的照片，不要闭门造车，要快速跟顶级高手学习。

专门研究版面设计的小组，将3000个优秀版面设计全部截屏下来，供设计组参考。

②技术组：专门研究淘宝标题优化、关键词设置、流量增加、提高转化率、开直通车、做钻展、天天特价等，该小组专门学淘宝各类技术，需要大量听免费课或看大量文章，比如去跟淘宝大学和淘宝论坛学习。

③文案组：不限行业看500篇淘宝故事，从500篇故事里提炼淘宝经验、诀窍，还要专门研究成功与失败的文章，重点研究经营失败的文章，研究完再总结、提炼、集体讨论。（淘宝论坛、派代网、网络都有）

站外推广还要分别研究：微信怎么做？微博怎么做？QQ空间怎么做? 论坛怎么做？网络怎么做？各个阵地分别研究。

⑤公关组：该小组专门认识并请教论坛版主、淘宝牛人，这点非常重要！应该有牛人带路少走300天弯路。

⑥售后组：售后包括很多项目，比如为客户赠送小礼品，要有专门小组去研究。举例：甲买烟，烟29元，但他没火柴，跟店员说：“顺带送盒火柴吧。”店员没给。乙买烟，烟29元，他也没火柴，跟店员说：“香烟便宜一毛吧。”完后，他用这一毛钱买了火柴。

这是哲学上的“心理边际效应”，店主拒绝甲的要求，是因为在香烟上赚到钱，但火柴没赚，赚钱感觉指数为1，所以甲索要无果。

店主同意乙的要求，是因为香烟和火柴都赚到钱，赚钱指数为2，所以乙如愿以偿。同样，顾客很喜欢买一送一，他们认为赠送东西肯定有赚，这是心理边际效应在作怪，在淘宝广泛运用。

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书名：决战大数据

作者：车品觉

豆瓣评分：7.3

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2014-3-1

页数：236

内容简介：

[内容简介]

 大数据时代的来临，给当今的商业带来了极大的冲击，多数电商人无不“谈大数据色变”，并呈现出一种观望、迷茫、手足无措的状态。车品觉，作为一名经验丰富的电商人，在敬畏大数据的同时，洞悉到了数据时代商业发展的更多契机，他创新了数据框架的建立和使用，重新量化了数据价值的指标，并挖掘了在无线数据和多屏时代下商业发展的本质……在他看来，改变轿者思维方式，即可改变数据和商业的未来。

 《决战大数据》将视角投入到“大数据实践”的领域，对数据收集、数据化运营、运营数据、无线数据、数据盲点和噪音、数据分类和数据价值、养数据、多屏时代等大数据应用的热点问题做出了详细的解答，对当今的大数据进行了多角度思考辩弊，并提出了做好“个人大数据管理”的前瞻性建议，创建了一个数据化运营和运营数据的闭环系统。同时，《决战大数据》首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱，解密了其数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧，对于当今的绝大多数电商企业来说十分有借鉴意义。

 《决战大数据》是继经典畅销书《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅新作。

[编辑推荐]

 大数据实践的先行者、阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长车品觉首部个人专著：拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考方式，对电子商务未来趋势有独到见解，曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、eBay等多家著名跨国公司任总监。

 继《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅之作，引领“大数据实践”风潮：《决战大数据》为数据人拨开大数据时代的层层迷雾，对数据化运营和运营数据的热点问题做了详细的解答，为现代商业的发展提供了数据应用的前瞻性建议和商业新范本。

 聚焦阿里巴巴的大数据实践，首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱：解密了阿里巴巴大数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧，还原最真实的阿里巴巴。

 首度提出“数据化思考”新思维，改变思维，决胜数据化未来：作者认为大数据时代更多地改变了人类的思维模式，只有掌控大数据背后真正的思维变革才是决胜未来商业的关键。

 洞悉大数据与个人、商业与个人的内在联系，指出了“个人大数据管理”的重要性：无论是电商管理层，还是数据分析师，每个人都要有完善的个人大数据管理模式，以避免数据收集和使用中出现信息不对称的断层。

 最接地气的大数据著作，既是商业人和电商从业者的案头必备书，也是管理层的决策宝典：作者列举了大量国内领先电商和自身经历的经典“数据分析实例”。内容深入浅出，语言通俗易懂。对当今国内的绝大多数企业来说，更有针对性、借鉴性、实操性，也更接地气。

 国内8大顶尖电商和投资人强力推荐，迄今为止最有重量的数据实践之作：eBay 大中华区CEO林奕彰、唯品会创始人沈亚、红杉中国董事总经理刘星、 大众点评网CEO 张涛、安客诚全球副总裁程杰、京东集团高级副总裁徐雷、 桔子水晶酒店集团创始人吴海、LinkedIn商务分析部总监张溪梦等联袂推荐。

携帆族 图书个人所得全部捐献给“桑珠助学”和雪谦寺重建。

 湛庐文化出品。

作者简介：

车品觉

国内大数据实践先行者、数据观察家。现任阿里巴巴集团商业智能部副总裁、数据委员会会长。

拥有多元化与国际化的教育背景：生于香港，在美国、英国、澳洲等地接受西方教育，曾于新南威尔士大学、斯坦福大学、INSEAD商学院及清华大学经管学院等世界一流学院进修。

拥有丰富的数据实战经验与独特的数据化思维：曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、易趣等多家著名跨国公司任总监职务。对电子商务未来趋势有独到见解，是一名未来趋势观察家和实战型培训师。

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《决战大数据：驾驭未来商业的利器》是车品觉编写的一本书，2014年4月由浙江人民出版社出版。

Ⅳ 经验分享 “大数据”关键七问

经验分享：“大数据”关键七问

本文为《大数据的关键思考》一书作者车品觉针对台湾企业运用大数据时可能遇到的问题，所提出的看法与建议。

问：对很多人来说，大数据只是个流行词，谁会需要大数据?

答：任何可以成为流行词的东西，肯定是社会对它充满巨大的期望和想像。大数据也不例外。建议企业在考虑使用大数据之前要从当前的问题着手，然后思考：

1.理解业务中有没有一些决策做得不好，使用数据可以解决吗?

2.在营运的工作流程中，有没有错误可以利用数据快速纠正呢?

3.数据是否有可能帮助提升产品或服务的品质?甚至直接成为创新的元素?

以上几个问题，是希望大家明白大数据的运用和你对业务是否有深入理解相关。从这个角度去看，数据化营运无孔不入，跟谁都有关系。然而在使用数据之前，企业还要关注一些基本功，数据平台的软、硬体支援、如何做好数据的加工准备(包括新旧数据整合)、提炼数据到解决问题的能力。如是，才有资格谈大数据。所以，中小企业都应该用数据去认知自己哪些做得好或者不好(数据化营运)，数据作为一个工具，可以帮助中小企业去了解自己，也可以优化业务。但是经营的本质还是取决于创始人的方向与管理，大家不能本末倒置，一昧期待透过大数据就能解决企业的所有挑战。

问：台湾的中小企业可以如何应用大数据?

答：大数据的力量来自分享、整合和产品化。例如，Google地图之所以能告诉你前面的路塞车，其实是有赖于每个使用 Google地图的位置分享。所以我认为政府的推动，可以让小企业减少得到数据的门槛、增加业界的数据共用，这样就更有利于让小企业也享受到大数据的科技。从产业链来看，小公司联盟，把数据统一，用数据来解决一些业内彼此都不能解决的问题。

问：台湾大多是中小企业，相较于大公司，中小企业做大数据的方式、思维有何不同?

答：不管是中小企业还是大企业，在运用任何一种新科技的时候必然要量力而为。而中小企业和大企业的区别，在于中小企业的资源肯定没有大企业那么多，所以，中小企业不容易像大公司一样有庞大的数据团队。因此，中小企业在运用数据的时候一定要有更稳妥的方法，注重使用数据的效益，可以尝试从小专案着手再逐步拓展。

问：在资讯泛滥的环境，数据愈来愈容易收集，但也代表「噪音」愈多。企业该如何找到核心数据并成功应用?

答：根据过去的经验，我认为初期不要贸然就开始一个非常大的大数据项目，而应该是要从小处开始。数据比较适合以小、具体、容易评估效果作为起点的专案，以此锻链自己收集、加工、使用数据来做决策，以及衡量这个数据价值的能力，即以小知大。从小的场景开始，用数据在商业场景中不断优化。

问：您曾提到大数据的应用讲求跨界和创新，在实践大数据的过程中，最困难的地方为何?

答：大数据应用讲求跨界和创新，更准确地说，大数据的价值来自可以从多角度来看同一件事，全景观察可以减少误差及创造新的机会。但并不是要求你能够认知到全部外面的世界，而是能让其他人的数据为你所用。大数据实践中最困难的地方在于你对自身的理解，再加上，隔行如隔山，外部整合回来的数据可能很有价值但同时也有很多噪音，大家并不完全清楚数据的来源和定义。

问：成为一名杰出的数据部门主管应具备哪些关键能力?

答：据我的观察，目前非常缺乏一种数据管理人才：对业务要有足够的理解、明白数据能为业务起什么作用、了解技术更新对价值产生的关系、数据收集到加工、新数据与历史的整合、使用数据的便利性等等。其中，对业务和商业的理解，绝对是成为数据主管所需要的基本条件，但若是想达到杰出的程度，肯定要懂得如何在人才匮乏的大数据行业中吸引和保留住人才的眼光和能力了。

问：如何培养对大数据的敏锐度?

答：当在公司遇到业务问题时，问问自己：现在拥有的数据能帮我解决问题吗?假定所有数据可以获取，我需要什么数据来解决问题?要怎么做才能更容易获取需要的数据呢?举例来说，我过去看到路上的交通状况时曾经想过，大城市里的计程车服务会不会有可能改善?我那时想着，如果计程车上有个灯能显示过去客户对他的评价，那么司机为了保持住好评价，应该会提供更好的服务水准，这就是数据可能解决的一个简单例子，下一步才是如何设计一个容易的方法让顾客去评价，而现在的叫车软体就是一个很好的实现案例。这是训练数据敏感度的好方法，也是过去10年我个人一直在用的方法──透过周遭事物训练数据敏感度，让数字「说话」。

以上是小编为大家分享的关于经验分享 “大数据”关键七问的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅵ 大数据时代,科技走到了宗教尽头

大数据时代,科技走到了宗教尽头

这是一个人人都言“大数据”的时代，然“大数据”存在于何处？影响于何处？难免，普通大众被席卷而来的“大数据”之潮迷乱了眼睛，搅乱了思绪。正是在这样的时刻，笔者认为尤为重要的是保有敬畏之心与清醒的思维，认识到“大数据”的局限性。

渗透时刻，无处不在的大数据

大数据可能是时下最吸引眼球的话题之一。从通过鲜花与安全套销量比分析不同城市的浪漫指数到发现深处内陆的新疆人民反而比基尼销量第一，从为节能减排做贡献到德国国家队利用大数据技术搜集球员信息征战世界杯到根据敌方机场起降信号，一分钟内分析出起降批次，战斗机型号等细节，再到获得获第86届奥斯卡金像奖最佳原创剧本奖的《她》，剧本内主角和人工智能系统之间感情逐渐加深直到爱上彼此，大数据给人带来无尽遐想，带来无限精彩的可能。

就像马云所说的那样，人类已经从IT时代走向DT时代。阿里巴巴集团数据委员会长车品觉在他的著作《决战大数据》里面也强调了两个重要观点：其一，大数据彻底消除了“样本偏差”（sample bias）。“样本跟大数据不同。大数据相信全量数据，而非样本；是分析得出，而不是抽样获得”；其二，大数据时代的相关性分析可以创造以前无法想象的场景。极端情况下,线上数据的积累,可以形成个人的”线上人格”,影响乃至控制人的线下行为。

傲慢是罪，保持一颗敬畏之心

大数据前景如此美好，竟让我无言以对。然而，傲慢是罪。“智慧果”让人类拥有了智慧，但同时也让离开伊甸园的人类从此无法摆脱傲慢的原罪。从“通天塔”到在“地上建立天国”，失去敬畏之心的人类往往给自己造成巨大伤害。大数据时代，同样应该保持一颗敬畏之心，认识到以下三点。

一、样本偏差始终存在，大数据没有超越统计学

什么是样本偏差？这方面最精彩的例子来自二战。其简化版本是，英国皇家空军苦恼于德军凶猛的防空炮火，想通过加强飞机装甲降低战斗机损耗率。但受制于飞机载重，只能在部分部位加强装甲。为此，他们求助于一位统计学家。在仔细观察成功返回机场飞机上的着弹痕迹后，专家给出了出人意料的结论：在没有着弹痕迹的部位加装装甲。面对质疑，统计学家只回答了一句话。“那些部位着弹的飞机都坠落了”。可见，统计学永远是个手艺活，没有两把刷子是要害死人的。

本质上来说，统计学就是用部分推测整体，用过去预测未来的理论体系。其最大的弱点在于部分推测整体时，样本偏差会让结论失效。那么，在大数据时代，是否真的来到了天堂，没有样本偏差的困扰了？答案显然是否定的。从现象上来看，即使在大数据时代，数据与应用场景也会有严重割裂。拿情人节鲜花和安全套比率这个例子来说，基于“你懂得”的原因，很多安全套消费发生在线下，线上无法获取该数据。因为技术手段或商业模式本身的限制，线上系统能采集到的数据只是完整场景中的一部分，不是全部数据。再比如新疆人民比基尼销量第一的例子。数据分析人员如果不能意识到真实场景中，新疆的比基尼销售量主要集中线上（线下传统渠道销量很少或者基本没有？）但其它省份比基尼销售主要在线下（线上销量占比8%~10%）就会得出错误的结论。同时，在新疆，淘宝天猫的网上销量基本代表了真实的网上销量。但在北上广这些一线城市，京东的线上销量已经和淘宝天猫相当，只考虑阿里系的数据，会严重低估真实销量。

从理论上分析，数据与应用场景的割裂本质上就是样本偏差。因为技术或者利益的原因，大数据时代搜集的数据也不能完全覆盖应用场景的各个环节，所取得的数据仍然是部分，不是全部。最后，从哲学层面来说，即使以后技术有了长足的进步，解决数据与场景的割裂问题，同时也有了完美的商业模式可以让竞争对手乐意互相分享数据，样本偏差仍然会存在。其核心在于，人类虽然有能力认识客观世界的所有规律，但客观世界本身并不是静止的，而是在不断运动当中。过去的数据，一定不能体现客观世界未来的发展规律。“刻舟求剑”的理念不符合实际。从这个角度上来说，“黑天鹅”事件的本质就是样本偏差。技术再先进，商业模式再精妙，也不能解决这个问题。所以说，即使在大数据时代，人们还是应该有敬畏之心，在这个时代，科技确实游走到了宗教边缘。

二、大数据结论是统计学意义上的整体性结论，并不是针对个体

任何基于统计学的理论分析和结论都是整体性的。阿西莫夫在他的著作《基地》里完美的阐述了这一观点。哈利.谢顿以银河系里2000万星球上百亿亿居民为研究对象，成功创建了心理历史学，并以此成功预测了银河帝国会经历长达三万年的黑暗野蛮时期和银河第二帝国的出现。但无法用该理论预测个体。所以它无法预言变异人骡的出现。若非第二基地的存在，整个复兴计划险些失控。《失控》也描述了类似的现象。深海里的鱼群作为一个整体，行为规律非常容易预测。但单个个体行为毫无规律，难以预测。淘宝/天猫的“千人千面”是大数据时代的重要尝试。其核心基于大数据，为淘宝/天猫客户展现个性化搜索结果。该项目核心细节并不为外人所知，但基于理论分析，可以做出合理的推测。首先，淘宝/天猫搜集的数据一定不是所谓的“全量数据”，现有条件下，很多与顾客购买兴趣相关的核心数据无法被搜集。其次，即使模型准确率能达到99%，对于一个上亿规模的平台来说，也有近千万的客户会有比较差的用户体验。基于此，“千人千面”个性化程度必须做合理化约束，否则，理想越美好，现实就会越骨感。

三、相关性始终不是因果，这方面应用陷阱和机会一样多

相关性分析是数据分析利器，同时又是最容易引入问题的地方。相关并不是因果。统计数据显示，冰淇淋销量上升时，水中溺死人数会迅速上升，两者之间呈现极强的正相关。那么冰淇淋消费会引起人溺死吗？答案显然是否定的。只是天气炎热会同时增加冰淇淋消费和人们水上活动的几率。一个更有说服力的例子是某个时期的统计数据显示，白酒价格和牧师收入之间有极强的正相关。难道牧师群体们一个个都是“酒肉穿肠过，佛祖心中留”？答案也是否定的，其真实原因只是因为通货膨胀同时导致了白酒价格和牧师收入水平上涨。在大数据时代，相关与因果的混淆可能导致的问题会远超以往。大数据时代，数据极为充分，计算能力极强，可以发现以往无法发现的相关性。这是大数据时代让人兴奋的地方。但同时，相关性与因果性的辨别难度极大提升。一旦判断失误，会引起极大的问题。譬如说，目前阿里小贷引以为豪的信用判别模型与自动放款。假设目前信用模型相关性失效，“即通货膨胀率长期稳定，白酒价格和牧师收入不再强相关”，那通过现有模型筛选的主体的真实信用等级会有极大风险，后果不堪设想。以上分析纯粹基于理论层面，并不指向某个具体项目，但随着大数据技术的进步，辨别相关性与因果性的难度会越来越大，风险也会越来越高。

这个世界最让人理解的就是它是不可理解的。这个世界最让人难以理解的就是它又是可以理解的。大数据时代，我们需要有一颗敬畏之心。傲慢是罪。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代,科技走到了宗教尽头的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅶ 《决战大数据：驾驭未来商业的利器》读后感

作者简介：车品觉，前阿里巴巴集团副总裁、首任阿里巴巴数据委员会会长。现任红杉资本中国基金任专家合伙人。是国内大数据、数据决策与分析领域的杰出人才。

数据分析的两大主要作用：要么验证某个想法，要么探索未来

《决战大数据：驾驭未来商业的利器》是品觉老师10年数据修行的经验分享，对于企业决策或者产品经理分析用户，提炼需求都非常有启发，以下为截取部分精华内容并结合自己的学习体会。

1.数据的本质是还原用户的真实需求

数据记录了用户在什么时间，访问了产品的哪个功能，访问路径是什么，停留时间是多久，最后离开是什么时间，最终是否有提交订单等。将这些数据串起来则可以还原用户当时的场景，剖析出用户的真实需求。此时，产品需要思考当前的产品是否满足了用户的需求，若是没有，如何改善。

2.活做数据，抓住数据的相关性

“活”做数据收集，从相关联的行业和业务中去收集能够为现在所用的数据。如，负责特价酒店的产品，可以收集这批用户在火车票、特价机票及门票等相关业务，从而获得不一样的启发。

3.数据分类，找到核心数据

不同的数据含金量不同，即使同样数据在不同的场景体现出不同的价值，具体分类可以参考以下：

（1）不可再生和可再生；

（2）基础、中间层和应用层

（3）按数据业务归属，分为各个数据主体

（4）隐私数据和非隐私数据

3.个人数据管理

（1）收集有效的数据源，并按重要性和时间长短进行分类；

（2）关键词标签是对数据收集后重要的整理

a越有效的标签就越能快速地调取数据

b注意知识范畴的培养

c 场景的标签，分为公司与人物，再加上世家

由时间链、共识面（公司、人物、来源）、知识体系（标签）和格式（内容）所构成的一张知识图谱是解码决策分析的依据。

以上，是对《决战大数据：驾驭未来商业的利器》简单的介绍，本书可以作为数据人入门读物，特别是其中关于数据收集（数据源）和数据整理（标签，构建知识图谱）具有很好的指导。

Ⅷ 开放与安全 大数据的“尴尬”博弈

开放与安全 大数据的“尴尬”博弈
手握大数据，你能做什么？
消费者，可以通过售后服务和投诉率等指标货比三家；商家，可以借助信息的公开透明和谐相处、良性竞争；投资者，可以分析数据准确找到自己想投资的项目……
有人说，数据就是生产力，在信息社会，它将成为核心资源；有人说，虽然它还没有被列入企业的资产负债表，但只是一个时间问题……
大数据，已然成为时下最火热的IT行业热搜词，随着数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据商业价值的被利用，其逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
只是，自古“忠孝两难全”，凡事皆难两全其美。当央视315晚会大力度曝光Cookie采集用户信息时，当人们因个人隐私被泄露而只能一声叹息时，“风光无限”的大数据遭遇了当头棒喝。福音还是灾难？一夜间，关于大数据的讨论多了些许忧心的成分，如何挖掘和使用数据？企业的道德底线瞬间被推上了审判的至高点……
大数据开放才是硬道理
“大数据时代，是三个和尚在一起才有水喝。”对于这一形容，阿里集团数据委员会的会长车品觉非常认同，在他看来，大数据行业本身非常考验技术和商业的同时，也需要很多其他的东西结合起来之后才能用在数据上， 亦即利用数据拿到更多数据，互惠互利。
为了更好地理解这一概念，在阿里媒体开放日上，车品觉和我们分享了一个典型的故事。
一个海员，因为意外要把他派到一个地方去收集一些航海工具。当时，他发现这个地方有很多航海日志，可以提炼出不少数据化的航海背景，于是，他收集这些东西放在航海地图上，以帮助将来出海的人做一些决策，而航海的人根据此地图行动后也必须要收集一些数据继续完善，不断反馈和纠正，在实践中提炼数据的敏捷性，这本诞生于100年前的航海地图就是我们今天追寻的大数据，它具有数据体量巨大、数据类型繁多、商业价值高和处理速度快等特点。
收集数据、应用数据，然后出现质量问题，层层反馈回去以建立更清楚的数据源。对于大数据而言，开放似乎才是硬道理；对于很多企业来说，大数据管理其实是补10年前管理理念上的课。眼下，移动互联网与社交网络的兴起更是将其带上了新的征程，但车品觉却表现出了谨慎保守的态度。
“孤立的部分不能构成整体，但处理开放最大的难题就是数据安全，开放是硬道理但安全也是重要的保障，在安全还没搞清楚之前，开放还需要等待。”在大数据行业践行多年的车品觉再三强调现在谈数据的开放还为时尚早。毕竟，数据越大，问题越大，数据安全问题亦自云计算概念普及之时已被频繁提上议程。
个人隐私遭泄露：数据开放的另一头是安全
网购时，包括家庭住址、电话等个人信息被商家一览无余之时也被不法企业廉价贩卖；安装手机APP，通话记录、短信记录、通讯录成了隐私信息泄露的三个高危地带……于是，各种陌生、欺诈电话应接不暇；个性生活、消费习惯更是被相关利益方了如指掌。小米科技CEO雷军更是发出“手机丢了，比电脑丢了还恐怖”的感慨，如是说，越来越开放的大数据已失去了重心？如何守住正义的最后这道防线成了商家必修的课题。
对于淘宝和阿里系，车品觉介绍称，从内部的情况来讲，个人很重要的信息我们称之为敏感信息，从敏感信息来讲，从收藏库到仓库是隐蔽的，你是工程师或者在内部开过店有你个人的隐私，内部安全把敏感数据隐蔽，不能让一般人看见这个数据，有些我们称之为机密性的数据就更严重一点，在仓库里面都看不见这些数据，这是隐秘性的。从应用来讲，要应用这个数据需要遵守PRD原则，经过内部的评审，看有没有侵犯到个人隐私，所以，从内部来讲对个人隐私方面还是相对保护比较多。
事实上，当前大数据面前有三座大山，一是数据质量作为底线：如果原材料不可靠，将无法加以利用；第二，平衡数据安全与开放，开放是硬道理，但开放最大的难题是数据安全。第三，落实数据化运营，只有当大量的员工懂数据，用数据来决策业务，才能说明这家公司开始启动数据化运营。
不可否认，数据开放本身会产生力量，适当的开放也会产生更多的想法，但如车品觉所言，开放不一定是获取数据，可能是创新想法的交换，这比获取数据更重要。
当前，挖掘用户的行为习惯和喜好、 帮企业做内部数据挖掘或优化、帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润……可以看出，虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已显现出来，诞生了新的商业模式的同时亦仿佛站在金矿上。
如何让它有可参考性？“伴有主观情绪在里面的数据需要清楚的告诉别人主观判断在哪里，比如我们看一些访谈，它会说，这个访谈是经过调查两千人后得到的结果，这种就是参考数据。”车品觉表示。
值得一提的是，无论如何，在隐私泄露这件事情上，消费者是需要被保护的弱势群体，商业也好，企业也罢，需要在开放与安全中把握好一个“度”，可以说，这是一个良心的判断。
阿里大数据还在路上
让数据获取、使用、分享、协同、连接、组合变得超级简单，这是大数据时代背景下我们的终极理想。只是，需要努力的是，我们暂未找到一个很好的盈利模式，包括走在前面的阿里。
“今天很多大数据公司还在投资，我们还看不清他的赢利点到底在哪里，最简单的是用数据去做一些数据产品，比如以前的数据魔方，或者今天的阿里金融，就是用数据生产一套新的东西出来，我相信这是今天比较容易能看见的。”车品觉说。
此前，阿里集团董事局主席马云提出了“平台、金融、数据”三步走的战略，继阿里集团架构调整、组建小微金融服务集团后，再次传出阿里金融让银行紧张的说法。
据介绍，阿里金融是针对中小企业在这个时代的融资需求应运而生，这个方案贯彻了透明、开放、责任与分享，它的第一职责不是帮助金融机构，帮助客户、帮助无数淘宝卖家才是阿里金融的责任所在。
“金融行业不紧张，我们的小微企业就很紧张，所以我觉得假如阿里巴巴集团能够让现有金融体系紧张一下，也是互联网企业对社会进步的重要贡献。”马云说。在他看来，任何一个领导者对企业成功的定义都不是挑战了谁，而是创造了谁，否则终有一天会倒下。
事实上，从酝酿到曝光，在不为人知的背后，阿里金融走了很多年，在数据安全的基础上，怎么体现出数据的价值？开放似乎也还只是一个构想。
“我们今天所走的路是很新的路，参照系的东西并不多，从国外的公司来讲，有我们这个数据量的公司也并不多，我们确实是要小心地一步一步去走这条路，我们都很相信，它会有非常大的价值，但是这个价值将来到底怎么体现出来，就要看后来这条路，我也没办法今天去判断它绝对的价值是怎么产生的，每一个做数据的人肯定都非常相信它的价值，包括我自己在内。”关于大数据的未来，车品觉总结道。
大数据的话题虽然很热，但真正的脚步离我们还很远；而阿里大数据，亦尚在路上。

Ⅸ 从入门到精通 互联网数据分析书籍清单

从入门到精通：互联网数据分析书籍清单
任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。一个完整的数据分析知识体系类似金字塔结构：最顶层是对数据价值的认知、业务理解，中间是数据分析方法论，而最底层则是数据分析的解决方案或者具体的操作方法。我把数据分析的推荐书籍划分成三个段位，便于大家渐进式学习。
数据分析入门版
入门版适合数据分析的入门者、对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生、经验尚浅的转行者。

入门版推荐书籍
《深入浅出数据分析》：O’Relly出版的HeadFirst（深入浅出）系列书籍之一，书中有大量的图片和有趣的案例组合。本书浅显易懂形象生动，可以使入门者对分析的概念有个全面的认知。
《谁说菜鸟不会数据分析》：本书详细介绍了数据分析的基本方法和过程，并且以Excel表格为例进行了案例阐述。同时本书还介绍了数据分析在职场的意义，可以帮助职场小白快速上手。
《赤裸裸的统计学》：作者年轻时是个追求学习的学霸，后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的地方。这也是本书的主旨，结合生活讲解统计知识，生动有趣。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。
同样类似的书籍还有《统计数字会撒谎》，这本书知名度要高点，通过揭露“虚假数字信息”来帮助大家理解背后的统计学原理。
数据分析进阶版
进阶版具有一定的行业针对性，要求分析者具备一定的数据分析常识和业务理解；适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理等人群。

进阶版推荐书籍
《精通web analytics 2.0》：Analytics将点击流网站分析工具与定性数据、测试与试验以及竞争情报工具相结合，从而推演出详尽的网站战略以及操作层方案。此书虽老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鉴意义，现在国内只能买到二手的旧书。
与此类似的有《网站分析实战》，是国内一本讲网站分析的书，没有上面经典，但胜在新出，很多案例和理念都有及时的更新。
《深入浅出统计学》：与上面的《深入浅出数据分析》同属于Headfirst系列书籍，运用充满互动性的真实世界情节，帮助读者快速了解统计方面的理论知识。
《数据化管理》：黄成明著，讲解在企业中应用数据的例子，读完受益匪浅，里面举的很多例子都很接地气。虽说偏向于零售业管理，但大道归一，可适用于很多行业，当时依据里面的理念规划了美团外卖面向BD的数据产品。
《MySQL必知必会》：这本也是我当年学习SQL的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮这个技能点。
《互联网增长的第一本数据分析手册》：我们公司的出的一本数据分析手册，全书以增长为主题。这本手册介绍了互联网创业企业增长方法论、互联网数据分析的常见方法（趋势、转化、留存、实时、分群、细查、热图）、细分行业（如SaaS、互联网金融、电商等）的应用。
数据分析高阶版
更高阶的数据分析相对来说专业性就强了，如涉及到企业内部数据治理，数据结合的业务分析，数据可视化等。当然，还有数据挖掘算法之类的更深入的东西，这块没有研究就不瞎推荐了。

高阶版推荐书籍
《决战大数据》：阿里巴巴前数据副总裁车品觉老师所著，讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得，所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”，字字珠玑，可堪借鉴。
《精益数据分析》：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。
《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》，华尔街日报负责商业分析的人做的可视化指南，精华且实用，我之前写过读书笔记《华尔街日报是这样做数据可视化的》，可供大家参考。
《数据仓库经典教程》：网上有人整理出来的资料，优点是简单明了，不像正常的数据仓库教材厚厚一本。
当然，数据分析是一门很深的学问，我也只是窥得冰山一角。要想做好数据分析必须具备多方面的技能：需要看清数据的价值并且懂业务，需要熟知数据分析的方法论，同时也要熟练掌握数据分析软件的操作。在学习上面数据分析推荐书籍的同时，不断在实践中加深自己的理解，用数据来驱动业务和客户增长。

Ⅹ 对于大数据存在多少偏见乃至误读呢

对于大数据存在多少偏见乃至误读呢
近几年，得益于资本追捧、企业造势、媒体推广以及公众往往跟风式参与，一些新概念或被引进、或被改造、或被提炼，其中代表性的有：大数据、互联网思维、“互联网+”、云计算、智慧城市、媒体融合、人工智能、IP、VR/AR等。其传播套路（流行持久度）大致为：今天你爆红，明日我当道，各领风骚真热闹。只是，在一阵阵浮躁、喧嚣与狂热的背后，这些新概念究竟有多少真正被正确理解了，而又有多少存在偏见乃至误读呢？
特别值得说说的，首推大数据。
对这个舶来的、随着2012年在有着“大数据商业应用第一人”之称的维克托·舍恩伯格那本全球级畅销书《大数据时代》隆重登场的新概念，先是在国内的互联网业界刮起一阵超级旋风，继而风靡了整个社会，由科技界的热门词变身为社会高频词，人人争说大数据，唯恐掉队落伍。说得更尖锐些，和绝大多数“新概念”一样，“大数据”已经成了许多闭门造车者竭尽全力宣扬的主题。这种现象与2005年盛极一时的Web2.0革命论如出一辙。那么，结果如何呢？在“中国互联网老兵”谢文看来，“一个概念，无论它可以抽象到多么高深的程度，其形成、演变、推广的过程往往却很实在、具体，充斥着不同社会力量的博弈。这个概念的对错与否、生命力的长短、对社会的影响往往不取决于概念本身，而在于它的社会价值”。因此他得出结论，“关于大数据，你知道的都不对！”
《大数据经济》是谢文的第二本书，距离上一部《为什么中国没出Facebook》已过去了五年。很难想象，自上世纪90年代中期留美归国后，就先后在中公网及其所属联众游戏网站、互联网实验室等知名企业担任CEO、董事等职务，曾担任和讯网CEO和雅虎中国总裁等职的业界大咖，频繁在各大纸媒撰文发表业界观察和产业心得的人，在出书这个举动上却如此“惜字如金”。但或许也正是如此，使阅读谢文作品成了一种智性训练和与智者的对话。在谢文冷静、平和的文字背后，体现了他作为中国互联网发展数朝元老的老练沉稳，这种面对汹涌浪潮波澜不惊的定力，除了来自专业理性的思考，便是长年累月、一以贯之的行业沉淀。
按照架构，《大数据经济》旨在向公众澄清有关大数据的一些谬误，正本清源、回归真相。而主体内容则收录了谢文从2012年上半年起至今陆陆续续写的一系列关于大数据现象的专栏文章。虽然每篇议题各有侧重、篇幅也长短不一，但核心绕不开以下几个论点：第一，时下，对大数据的概念界定实际上仍然模糊不清、模棱两可；第二，当前大数据实践都还属于摸着石头过河的阶段，这符合产业发展规律，大体来看，第一波创新尝试集中在网络业、制造业和公共服务业以及三者之间的融合互动上；第三，大数据是一种世界观、历史观、价值观、方法论；第四，数据服务将是未来，而数据共享与公开将是大数据蓝海的历史使命。当然，他更不否认接下来的第五点：大数据时代对社会现有结构、体制、文化和生活方式的冲击与变革远大于计算机时代和互联网时代。“现在正是大数据带来的大变革的前夜，面对这场势将席卷全球的社会大变革，主动比被动好，早动比晚动好，不动不是一个选择。”
仅就这些观点而论，谢文其实并不孤单，就拿国内来说吧，至少像《决战大数据》的作者车品觉、《大数据》和《数据之巅》的作者涂子沛等几位，都与他“英雄所见略同”。
此外，我们也看到了谢文的忧虑。在书中他忧心忡忡地指出，大数据是整个Web2.0革命的重要组成部分，世界网络业的领军公司，例如Google、Facebook、苹果和亚马逊已占据了先发的位置。我国网络业中哪家公司能急起直追，谁就是先行者，否则，就只能扮演受害者的角色了。至于未来的战略方向，谢文建议有识之士重视数据服务业，数据服务业和现有的相关产业的根本区别在于其商业模式是数据驱动型，是对大数据的深度分析加工，是对大数据的多重利用和深度利用，是对现有简单直接商业模式的增值服务。《大数据经济》提到，包括苹果公司和谷歌在内的世界巨头，都在不计成本地全方位增加生产和获取大数据，就是为了在走向数据服务业的过程中赢得先发优势，为未来的领先地位在下一盘很大的棋。
谢文为此毫不客气地批评国内公司一拥而上生产智能手机的现象：“如果自身没有成熟配套的操作系统、开放平台、云计算后台和数据分析加工平台，单兵突进只做手机，也许在某个时段能赚点钱，但从长远看是没有前途的。那些在手机首页集成点自己的服务，高呼抢占网络入口口号的伎俩，在滚滚而来的大数据洪流面前显得那么苍白无力。何不舍弃鸡肋，重新定位，发挥优势，争取不在大数据时代掉队呢？”商业、资本固然有“趋利性”的一面，也就是什么赚钱做什么，而谢文的洞见在于，“趋利性”与“趋势性”并不矛盾，而后者是谋定而后动，去做一些更长远、更深远的产业布局。很可惜，并没有多少人能意识得到这一层，而这恰恰也回应了他当年的“谢氏之问”——为什么中国没有Facebook？
客观地讲，由于《大数据经济》是谢文之前媒体专栏文章的结集，因而在时效性上多少有点欠缺，即便国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》也才大半年前的事，但互联网风向转变之快，已不是三五年为一个周期的“后浪推前浪”了。另外，本书还收录了其他非“大数据”主题的文章，议题从移动互联网创新到“互联网+”再到宽带战略、公司研究等等，内容难免显得有些繁杂。不过，鉴于谢文十几年如一日跟踪中国互联网产业的发展步态，锲而不舍地发些看似不合时宜的声音，他的作品仍被笔者列在必读范畴之内。至于媒体把他尊称为“中国的凯文·凯利”，则未免有些不着边际。谢文从来不输出技术哲学，也不信奉先验主义，他只是在持续不断地讲述常识。