今天聽了乙個資料分析的培訓：資料的深度與假象。也沒有聽太懂，總結幾個點分享下：
1. 資料的含義只有和人的行為聯絡起來才有意義；比如蘋果手機的銷量，是因為其主流使用者的想法導致的；
2. 簡單的，脫離人性的擬合**是不靠譜的，舉例，三星的手機銷量一直直線上公升，但**它明年也會上公升不太合理；
3. 對人群分類進行分析是正確分析的前提，分類的標準包括學歷水平，年齡，收入等；不加區別的統計分析，難以得出有意義的結論；推廣到其他維度（非人）也一樣；
4. 對產品使用者的穩定性的分析可以有效**乙個產品，乙個行業的命運；（不懂）
5. 有效的資料分析需要跨行業的知識積累，比如心理學，公共衛生學，營銷學。（再次不懂）
6. 很多錯誤的分析是基於錯誤的計算，比如統計局統計房價的變化。如果不考慮不同區域房屋面積的佔比，即使4環，5環，6環的房子分別**10%，總體均價仍然可能是下降的；
8. 大資料未必能解決所有的資料分析問題，因為大資料帶來noise和髒資料，好的抽樣能提高效率；
9. 目前大多數公司基於已有的資料做挖掘，各個公司是互相隔離的，難以形成乙個完整的人性特徵，也就難以正確的劃分乙個人，也就不能正確的分析；
10. 資料分析的4個層次：
a) 行為
b) 行為關聯
c) 關聯規律；（難）
d) 人的生活形態；（很難）
講了很多，思路比較散，大家湊合看吧。
大資料簡介與大資料分析
大資料 是乙個體量特別大，資料類別特別大的資料集，並且這樣的資料集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取 管理和處理。大資料 首先是指資料體量 volumes 大，指代大型資料集，一般在10tb?規模左右，但在實際應用中，很多企業使用者把多個資料集放在一起，已經形成了pb級的資料量 其次是指資料類別 ...
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大資料分析工具
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