直觉数据化,数据化abc第一步

什么是数字化？第一步:数据准备:(70%的时间)获取数据(爬虫、数据仓库)验证数据清理数据(缺失值、离群值、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集)使用python读取文件csv或txt便于操作数据文件(I/O和文件字符串处理，用逗号分隔)采样(。

人脑负责处理复杂信息和传递指令。为了应对每天纷繁复杂的信息，大脑会创造“捷径”来更高效地运作。这些捷径可以帮助大脑节省反应时间，但它们也更容易失去准确性，这被称为“认知偏差”。科学家发现，这些捷径有数百种形式，通过简化思维方式，可以更快地做出选择。但会让你忽略其他信息，做出错误的决定，逐渐影响你成为一个懒惰的思考者。神经心理学家TheoTsaousides分析了以下四种典型的认知错误，教你如何避免落入大脑的陷阱，从而影响你的判断。

一旦你坚信这个结论，你就越不可能找到相关证据。比如你认为大部分小企业都会失败，所以你不可能自己成立公司；如果你认为这个产品不值得消费者购买，你就永远不会成功营销它。当你对这些结论深信不疑的时候，它们就会成为影响你决策的关键因素。在这样的情况下，你应该问自己:有哪些事实支持我的信念？如果不是，你应该质疑原来的理论，而不是坚持己见。

全面教你如何建立数据分析的思维框架。目前还有一部分人还不能建立数据分析的思维框架。所以今天讲师就一步步教你怎么建立。大神路过请绕道，当然可以交流。有需要的小伙伴可以参考一下。曾经有人问我，什么是数据分析思维？如果说分析思维是一种结构性的体现，那么数据分析思维在其基础上增加了一个准则:不是我所想，而是数据证明。

数据证明是数据分析最直接的体现，靠的是数据导向的思维，而不是技巧。前者是引导，后者只是应用。作为个人，应该如何建立数据分析思维？首先，建立你的指标体系。在说指标之前，我们要把时间往前推几十年。现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句经典的话:如果你无法衡量它，那么你就无法有效地增加它。所谓衡量，就是需要统一的标准来定义和评价业务。

在2020年这个特殊的历史节点上，社会对“数字化”的渴望比以往任何时候都更加迫切。突发的全球性公共卫生事件打破了社会发展的正常秩序，人际传播成为病毒传播的主要方式。在这种情况下，最好的自我保护方式就是尽可能避免与他人接触。然而，一旦人们减少沟通和接触，经济增长这个当今社会发展最重要的指标就会停滞不前，甚至下降，这是个人、社会和国家都无法接受的。

第一步:准备数据:(70%的时间)获取数据(爬虫、数据仓库)验证数据清理数据(缺失值、离群值、垃圾信息、标准化、重复记录、特殊值、合并数据集)使用python读取文件csv或txt方便数据文件的操作(I/O和文件字符串处理，用逗号分隔。关键是随机性)存储和归档第二步:数据观察(发现规律和隐藏关联)单变量:点图和抖动图；直方图和核密度估计；累积分布函数、两变量:散点图、黄土平滑、残差分析、对数图、倾斜、多变量:假彩色图、镶嵌图、平行左手图第三步:数据建模、计算和估计(平衡可行性和成本消耗)、标度参数模型(标度维数优化问题)、建立概率模型(二项式、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型比较)第四步:数据挖掘。选择合适的机器学习算法(蒙特卡罗模拟、相似度计算、主成分分析)。考虑用Map/Reduce对大数据下结论，画出最终图表循环到步骤2到步骤4，分析数据，根据图表得出结论，完成文章。

近几年“大数据”的视角并不新鲜。回顾历史，早就有了。只是那个时候，“大数据”这个词还没有产生。19世纪，“量化”被应用于航海。19世纪的航海经验是口口相传的，有些甚至被证明是错误的。航海家默里通过定量分析做出的航海图是大数据最早的实践之一。在一次马车事故导致腿部残疾后，年轻的海军军官默里辞去了他在海上的工作，去了海图和仪器厂。

后来，为了提高精度，默里创建了一个记录航海数据的标准表，并在所有海军舰艇和一些商船上使用。通过分析这些数据，发现了一些自然的航行路线，为海军和商船减少了三分之一的航行距离。早在信息数字化之前，人工数据的使用就已经充分展示了其有效性。随着数据存储和处理能力的不断提升，“大数据”技术的应用领域也在不断拓展。20世纪，“量化”被应用于投资。

这段引文主要是自我警示，然后说说最近发生的一件事。在不久的将来，我们需要做一个H5式的引体向上活动。经过团队讨论，我们和老板讨论了这个计划。老板觉得这个计划很无聊，就问我们这个计划在逻辑上能支持什么。为什么我们认为它会传播？经过一次DISS，产品和设计师再次讨论修改方案。在这个过程中，每个人都谈论它，并持有自己的意见:答:这种沟通H5主要是依靠文字和图片的登陆页面。只要足够吸引人，足够好玩，下一个人参与和传播的可能性很大。有趣和吸引眼球是传播活动的一种逻辑。

但是，即使所有的操作和设计都可以被逻辑地证明，也很难证明这个预设的逻辑前提是否正确。(竞争力和传播的关系正确吗？页面能引起竞争力的预设正确吗？在这种情况下，我们需要一些直觉。如果成本不高，就要尝试比较结果，把自己的假设和这些所谓的逻辑反推给直观的结果。

数据化管理(Data-based management)是指通过健全的基础统计报表体系和数据分析系统，对业务工作进行计量、科学分析和准确表征，并以数据报表的形式记录、查询、报告、公布和存储业务工作的过程，是现代企业管理方法之一。数据管理的目标是为管理者提供真实有效的科学决策依据，促进信息技术资源与时俱进的充分利用，促进企业管理的可持续发展，数据化管理是改革开放以来，国内企业在广泛学习和应用精细化管理、丰田生产方式、JIT、质量体系认证、绩效管理等先进管理方法的过程中逐渐形成的一种新的管理模式。