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数据化产品入门：多角度剖析数据价值
更新时间：2025-5-6 08:45:38 作者：爱短链
编者按：大数据是近年来流行的词汇。
它可以根据算法梳理每个客户的信息，真正实现数千人和数千张脸。
然而，尽管大数据非常流行，但许多人似乎理解数据的应用。
本文将从三个方面分析数据价值，希望对您有所帮助。
现在大数据，机器学习，深度学习非常流行！ 大数据森罗万象，各种算法传播神奇，各种指标指数性能优异，特别是被称为数千人和数千张脸，可以特别处理每个用户。
无论内部人士是否理解，他们都觉得这种高科技产品是如此神秘和不可预测。
公司似乎不使用大数据和算法就不能被称为技术公司，并立即被《纽约时报》的车轮压碎。
但是你对大数据时代的基石数据了解多少呢？它的应用程序能做多少？ 历代高科技产业将披上一层神秘的面纱，让你似乎理解，但总是感到困惑，不禁相信改变未来的世界是她！ 01 数据精度和信息密度 所以我给大家举几个简单的例子来理解。
事实上，两个可能有利益关系的人会选择保留、隐瞒、歪曲甚至虚假夸大自己的利益。
因此，我们通常选择值得信赖的第三方作为理解的基础。
例A，你找一个人，问另一个人的情况，问你想问的所有问题（月薪、单位、学校教育、家庭背景、背景等）。
在这种情况下，你愿意支付多少钱？ 例B，你找一个人问另一个人的情况，但你不能问事实的描述，只有几个可选的评估指标（收入范围、单位性质、教育水平、月平均消费）。
在这种情况下，你愿意支付多少钱？ 例C，如果你找一个人问另一个人的情况，她会报告一些她认为有用的单一评估（收入评分、单位水平、教育水平、消费水平）。
在这种情况下，你愿意支付多少钱？ 进一步推广，很多人想了解一个人的情况，然后只能问一个人，但这个人每次只能回报他的单一评价，在这种情况下你愿意支付多少钱？ 如果你不向你展示她知道的所有事实，也不告诉你你想知道的所有事实，告诉你一些她认为非常有用的评论。
你明白现在的情况了吗？转换，看看被问到的人能知道什么？ 例A，我们可能会从被问及的人那里得知，想知道的人月薪1W，三大通信商ABCD总部人事主管(职级)M3)，人大直硕，父母都是公务员，北京有两套100平米的房子和一辆奥迪A6L。
例B，我们可能会从被问及的人那里得知，想知道的人月薪1W-3W，事业单位，研究生学历，有房有车，月均消费8K。
例C，我们可能会从被询问的人那里得知，想了解的人-收入评分80，单位等级2，学历等级2，消费等级3。
显然，数据越精细，信息量越大，即信息密度与数据精度成正相关。
02 相对评价和算法评价 继续上面的例子，我们可以详细介绍一两个。
例A，清楚地要求你知道你想要评估的方面，并且可以通过这些方面进行论证。
评估的准确性受到被问及的人的理解，你对产品的认知和应用能力有限。
因为被问人属于事实描述，所以有一定的外部评价。
如果你想找一个结婚对象，只要一方面极其优秀，你就可以做出决定，比如清北毕业，或者国有企事业单位的高级管理，月薪30万的老板。
毕竟，对多元化世界的评价不是一维的。
例B，也就是说，你认为的评估可能无法提供。
即使可以提供，也会缩水模糊，信息价值很低。
提供的数据分层越广，价值越低。
评估的依据不透明，评估人员的水平有待讨论。
例C，它提供了一个相对值，即存在比较的情况是有意义的；此外，比较评价的人的水平和评价标准是不透明或难以解释的。
就像一个穷书生问媒人，张家姑娘好吗？媒人说很好，特别适合你；当地员工问同一个媒人，张家姑娘好吗？媒人也说很好，特别适合你；这显然不是一回事。
学者需要的是一个能照顾自己、能做饭、能洗衣服、能吃苦的女孩，甚至能懂一点钢琴、象棋、书法和绘画。
而外需要一个懂世故，能管家的闺秀。
需求本身是不同的，如何用同样的标准来确定好坏？ 评价是主观的，受利益和环境的影响，对不同的人有不同的评价；即使对不同的人，同样的事情也可以有不同的评价。
还有被问及的人是否有相应的专业评价实力，第三方不偏不倚的中立态度(如媒人的专业性和可信度)； 现在我们把被问到的人变成了最流行的大数据算法模型，这样我们就可以相当了解当前的情况； 你收集了一堆数据，制定了一套算法和一套判断系统，但为什么用户相信你认识你呢。
这是相对困难的，所以市场总是通过各种数据竞争，各种学校光环，发挥城门木的作用。
总结一下: 第三方只提供处理过的指标值或相对评价得分(出于自身利益考虑和数据隐私监管) 算法模型提供的结果大多属于定量分析；相对结果仅限于数据集的两个极值，泛化能力不足 算法模型的实用性和可信度不能适应实际项目的落地部署，即使有调整，具体问题的具体调整也相当有限。
03 大数据之战-少就是多 工作主要依靠自己的理解，而不是学校的标准答案。
不同的理解可能会创造出完全不同的产品。
数据产品需要的是真正的价值，而不仅仅是市场的空洞认可，而是拒绝付费。
俗话说得好(纯营销除外)。
大数据注重在海量数据中提取弱相关数据，通过高等数学构成的算法提取有效信息。
然而，无论有多少石头不能提取金子，数据模型也不能特异化和捏合有效信息。
数据本身没有价值，只有数据承载的信息才有价值。
例如： A：数据显示，这是一个白色的小盒子——你快用吗？ B：然后从另一个角度来看，这是一个知名品牌的化妆品。
你真的想知道吗？ C：这是礼物。
认知又反转了吗？ 算法本身的结果是单一的，不能因为具体的事情而引入外部特殊的信息。
还有反复添加新数据和引入新信息的结果。
总结一下： 不同的角度，不同的纬度，不同的深度，不同的问题； 看问题的人对同样的事情有不同的感受和想法。
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它可以根据算法梳理每个客户的信息，真正实现数千人和数千张脸。
然而，尽管大数据非常流行，但许多人似乎理解数据的应用。
本文将从三个方面分析数据价值，希望对您有所帮助。
现在大数据，机器学习，深度学习非常流行！ 大数据森罗万象，各种算法传播神奇，各种指标指数性能优异，特别是被称为数千人和数千张脸，可以特别处理每个用户。
无论内部人士是否理解，他们都觉得这种高科技产品是如此神秘和不可预测。
公司似乎不使用大数据和算法就不能被称为技术公司，并立即被《纽约时报》的车轮压碎。
但是你对大数据时代的基石数据了解多少呢？它的应用程序能做多少？ 历代高科技产业将披上一层神秘的面纱，让你似乎理解，但总是感到困惑，不禁相信改变未来的世界是她！ 01 数据精度和信息密度 所以我给大家举几个简单的例子来理解。
事实上，两个可能有利益关系的人会选择保留、隐瞒、歪曲甚至虚假夸大自己的利益。
因此，我们通常选择值得信赖的第三方作为理解的基础。
例A，你找一个人，问另一个人的情况，问你想问的所有问题（月薪、单位、学校教育、家庭背景、背景等）。
在这种情况下，你愿意支付多少钱？ 例B，你找一个人问另一个人的情况，但你不能问事实的描述，只有几个可选的评估指标（收入范围、单位性质、教育水平、月平均消费）。
在这种情况下，你愿意支付多少钱？ 例C，如果你找一个人问另一个人的情况，她会报告一些她认为有用的单一评估（收入评分、单位水平、教育水平、消费水平）。
在这种情况下，你愿意支付多少钱？ 进一步推广，很多人想了解一个人的情况，然后只能问一个人，但这个人每次只能回报他的单一评价，在这种情况下你愿意支付多少钱？ 如果你不向你展示她知道的所有事实，也不告诉你你想知道的所有事实，告诉你一些她认为非常有用的评论。
你明白现在的情况了吗？转换，看看被问到的人能知道什么？ 例A，我们可能会从被问及的人那里得知，想知道的人月薪1W，三大通信商ABCD总部人事主管(职级)M3)，人大直硕，父母都是公务员，北京有两套100平米的房子和一辆奥迪A6L。
例B，我们可能会从被问及的人那里得知，想知道的人月薪1W-3W，事业单位，研究生学历，有房有车，月均消费8K。
例C，我们可能会从被询问的人那里得知，想了解的人-收入评分80，单位等级2，学历等级2，消费等级3。
显然，数据越精细，信息量越大，即信息密度与数据精度成正相关。
02 相对评价和算法评价 继续上面的例子，我们可以详细介绍一两个。
例A，清楚地要求你知道你想要评估的方面，并且可以通过这些方面进行论证。
评估的准确性受到被问及的人的理解，你对产品的认知和应用能力有限。
因为被问人属于事实描述，所以有一定的外部评价。
如果你想找一个结婚对象，只要一方面极其优秀，你就可以做出决定，比如清北毕业，或者国有企事业单位的高级管理，月薪30万的老板。
毕竟，对多元化世界的评价不是一维的。
例B，也就是说，你认为的评估可能无法提供。
即使可以提供，也会缩水模糊，信息价值很低。
提供的数据分层越广，价值越低。
评估的依据不透明，评估人员的水平有待讨论。
例C，它提供了一个相对值，即存在比较的情况是有意义的；此外，比较评价的人的水平和评价标准是不透明或难以解释的。
就像一个穷书生问媒人，张家姑娘好吗？媒人说很好，特别适合你；当地员工问同一个媒人，张家姑娘好吗？媒人也说很好，特别适合你；这显然不是一回事。
学者需要的是一个能照顾自己、能做饭、能洗衣服、能吃苦的女孩，甚至能懂一点钢琴、象棋、书法和绘画。
而外需要一个懂世故，能管家的闺秀。
需求本身是不同的，如何用同样的标准来确定好坏？ 评价是主观的，受利益和环境的影响，对不同的人有不同的评价；即使对不同的人，同样的事情也可以有不同的评价。
还有被问及的人是否有相应的专业评价实力，第三方不偏不倚的中立态度(如媒人的专业性和可信度)； 现在我们把被问到的人变成了最流行的大数据算法模型，这样我们就可以相当了解当前的情况； 你收集了一堆数据，制定了一套算法和一套判断系统，但为什么用户相信你认识你呢。
这是相对困难的，所以市场总是通过各种数据竞争，各种学校光环，发挥城门木的作用。
总结一下: 第三方只提供处理过的指标值或相对评价得分(出于自身利益考虑和数据隐私监管) 算法模型提供的结果大多属于定量分析；相对结果仅限于数据集的两个极值，泛化能力不足 算法模型的实用性和可信度不能适应实际项目的落地部署，即使有调整，具体问题的具体调整也相当有限。
03 大数据之战-少就是多 工作主要依靠自己的理解，而不是学校的标准答案。
不同的理解可能会创造出完全不同的产品。
数据产品需要的是真正的价值，而不仅仅是市场的空洞认可，而是拒绝付费。
俗话说得好(纯营销除外)。
大数据注重在海量数据中提取弱相关数据，通过高等数学构成的算法提取有效信息。
然而，无论有多少石头不能提取金子，数据模型也不能特异化和捏合有效信息。
数据本身没有价值，只有数据承载的信息才有价值。
例如： A：数据显示，这是一个白色的小盒子——你快用吗？ B：然后从另一个角度来看，这是一个知名品牌的化妆品。
你真的想知道吗？ C：这是礼物。
认知又反转了吗？ 算法本身的结果是单一的，不能因为具体的事情而引入外部特殊的信息。
还有反复添加新数据和引入新信息的结果。
总结一下： 不同的角度，不同的纬度，不同的深度，不同的问题； 看问题的人对同样的事情有不同的感受和想法。
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