網際網路運營的資料思維

關於本文：

2、筆者首先嘮嗑了一些當下比較流行的大資料分析（bd）、人工智慧（ai）技術

4、羅列了一名網友給出的10條運營必備的思維

最近老覺得跟不上時代的進步了，絕對是每天只沉浸在專案的程式設計中所造成的，所以一有空我就得去好好的去了解下這個「網際網路+」時代。

我呢，現在也來大膽的猜想猜想，如果有說錯的地方，請各位看官理解，能批評指出那就更好了。

關於「大資料分析」-----應該是「大資料」+「分析」。好幾年前大資料分析的概念就已經聽說了，本人差點也搭上了資料分析這條大船。因為之前在大學期間熱衷於參加「大學生數學建模」比賽，對這種確定問題、分析問題、猜想結論、建立模型、採集資料、資料驗證、得出結論的做事風格比較喜歡，並且後面也是拿到全國一等獎，就更加激勵自己想去往數學建模上發展。但是在人大經濟論壇上面的一句話，讓我放棄了做資料分析。這句話的意思就是，「做資料分析最難的就是現在沒有資料」。～～～～～

今天要介紹的「pirt」（原名夢想旅行），就專注於為出境遊使用者提供實時、高效的行中決策工具。圍繞使用者的行中需求，「pirt」首先通過大資料探勘的方式，打造了基於lbs的境外海量poi資訊及行程資料，為使用者提供境外吃喝玩樂購等消費決策依據。

聯合創始人兼coo俞輝告訴36氪，「pirt」挖掘了全球幾萬個**的資料，包括各國旅遊攻略類**、本地生活服務**、當地人使用的旅遊論壇等，對資料進行分析清洗之後，以poi形式展現給使用者。目前「pirt」已經覆蓋了全球180多個國家的2000多個熱門城市，包含2000多萬個目的地景點資訊、上億條點評。

基於知識圖譜，「pirt」在原有的資訊功能上增設了兩個應用：智慧型行程規劃和拍照翻譯。

關於「人工智慧」-----嗯～我覺得我還是說「機器學習」吧。現在基本上，人工智慧約等於機器學習。之前不是說「大資料分析」嗎，給你大量資料，然後尋找出

y = f (x1, x2, x3, .....)

這樣乙個對映關係出來。這裡面設計到的技術可多了，比如線性回歸分析、資料的描述性分析、方差分析、主成分分析、典型相關分析、判別分析、聚類分析、bayes統計分析等。然而，世界上的很多因果關係又是很複雜的，通過這種資料分析尋找對映關係的方式，投入的成本大不說，而且還不準確，誤差是很大的。或者說，根本就是無從下手的。比如，你能準確的預估「小明今天會在**上買東西嗎」？很難**，但是絕對是可以**到的。因為冥冥之中，命中註定～我把這個命中註定用」上帝法則「來概括吧，方便後面的描述。我還是上一張圖吧：

看圖作文：

決定小明今天去不去**買東西的因素很多，我把所有的與小明相關的大資料都作為「輸入源」，把他每一天有沒有在**上買東西的結果都作為「輸出源」。讓電腦通過「學習模型」這樣乙個學習機制來自動的將輸入和輸出之間建立某種聯絡，並且通過驗證這種聯絡已經成功**了好幾次小明時候在**購物的結論。那個我們就可以使用這個聯絡間接的認為是左右小明行為的一雙看不見的上帝之手。

說了這麼多，我覺得，我還是沒有表達清楚。請允許我使用想象力形象的說一遍：

比如說，我想讓乙隻動物做到：魚頭、雞翅、鴨腿、牛肉其中的任何一種食物都不吃。首先我用乙隻狗來訓練，可我怎麼才能告訴這只狗呢？最簡單的方式肯定就是反射訓練法。每次當這只狗想吃其中的任何一種肉的時候，我就呵斥它，不讓他吃。久而久之，如果它會精準的不吃那些食物了，就說明這個狗學會了。至於它怎麼學會的，我並不關心，我關心的是它做到了，就說明它學會了。當然也許會說，這麼複雜的關係，一直狗能明白嗎？不能明白的話，我用猴子、猩猩來做訓練物件。也就是選擇合適的「學習模型」。

這樣乙個形象的比喻，其他的倒是說明白了。只是這個學習模型被弄的有點玄乎了。要知道，之前說的是用各種動物來作為學習模型，可是，在機器學習中，學習模型是由人建立的，不能簡單的用一句「換個其他動物」來替代。說到這裡，終於明白了為什麼有一種學習模型叫做「深度學習模型」了。很簡單，一句話概括就是，讓這個學習模型接近人等靈長類的學習過程。

這樣以來可以看出，機器學習的難點也就在於資料的篩選、學習模型的建立與使用。

關於「區塊鏈」-----區塊鏈的思路早就被提出來了。可是呢，一直也沒人將這種思想做出什麼重大的事情出來。因為位元幣火了，才讓區塊鏈開始進入熱搜。

看圖作文：如果稍微仔細看一遍上面所列舉的資料可以發現，這些其實也就是直接的資料。

那運營職業者不是有一項是資料分析能力嗎？我大概的分四個層次吧。

第三層：使用上面提到的資料分析的伎倆。

第四層：使用機器學習的方式，確定出混沌現象的一些必然聯絡，然後加以應用。

經過我跟好幾位運營同事的聊天，我發現，現在大部分在網際網路做產品運營的，平時使用到的資料分析能力大概是是這樣的：「不斷的確定業務中兩組變數之間的關係，擁以解釋業務。」資料處理的當時大致是兩種，一是資料統計，二是資料分析（包括感知問題、提出假設、選擇表徵、收集資料、分析驗證等步驟）。

關於這個圖，各位看這篇文章【

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