【41计划打卡-07】《大数据分析的道与术》

感谢韬哥的推荐，最近看了一本很不错的书，这本书讲的东西很全面，而且满满的干货，充分地告诉你做什么，怎么想，怎么做等等，对大数据这个很浮夸的概念诠释的比较清楚而且有深的见解，先来看看长什么样吧。

先介绍介绍作者，毕然老师是百度资深数据技术专家，在检索、在线广告、商业营销领域有丰富的大数据分析和建模经验；袁晓洁老师是这本书的插画师，曾在百度微软谷歌从事大数据统计分析、算法研究和工程研发工作，涉及搜索、广告、地图等领域，是经验丰富的资深数据控。从两位作者的经验看来，都是在大数据技术下具有丰富经验的大神，写出的东西当然也是非常值得品味的。

总体给一个评价，内容很干，很落地但是讲思路之类的还是很清楚，言而有物，不像一些书讲的东西那么空。

这本书主要分为3个部分，道、术和释。

道

这部分主要讲解大数据分析的一些应有的思维素养，从数据分析的概念讲起，涉及业务调研、创新思考，逻辑判断，分析之后给出十分中肯的建议。

里面我最喜欢的应该就是逻辑判断的一部分了，本身自己也算是半个逻辑控，看到这里确实是觉得很有意思，以后可能我会专门写一篇关于我对逻辑的理解，而这本书，绝对让我对“逻辑”这个概念有了新的理解。我稍微展开介绍一下这部分吧。

作者将人们常见的逻辑错误分为4种。我主讲前面2种作为例子吧，让大家了解一下这本书的魅力，我本人非常喜欢。

第一个是不谨慎归因，这个其实在现实生活中很常见，其实从专业一些的角度看来，其实并没有严格的因果关系，而是应该说相关关系，从统计学角度，就是A事的发生，B事有x%的贡献度，但是B事的发生和A事不是必然的关系，而是概率关系，在经济学中，就有常见的“后此谬误”，就是B事情发生在A事情之后，其实并不代表A事情导致了B事情，甚至这两者是没关系的。

第二种是比较对象不当。我现在告诉你，我发明了一种感冒药，能杀死5万个感冒病毒，可能在很多人看来，这个是一个十分多的数，然而如果我告诉你，身上的病菌是按照亿计算的，那你还会觉得多吗？有些时候人对事物没有绝对概念，或者概念是变化的，50年前的100块和现在的100块完全不同，所以在进行对比的时候，应该选择合理的、有可比性的对象进行比较，没有比较对象自己想象更加不可取。

第三种是观测维度有误。这个说的有点玄乎，我的通俗理解就是，在进行实物比较的时候，得到的信息必须尽可能依据多而全面，维度不同得到的信息不同，但是进行主观判断必须是有多方面依据的。举个例子，某人A可能会对你说，你看看你多差，现在饭都不会做，我像你这么大的时候，家里的饭都是我做的，家务也是我干的，那我就会说，王健林和你这么大的时候，已经赚很多钱了。人A是想通过说你饭不会做来贬低你的能力，但是，做饭只是一种能力，如果他只拿这点来衡量好坏，是片面的，不会做饭可能是因为没时间学，因为学生的学习压力很大等，他抛开这些信息不谈，简直就是欺骗！

第四种是只信亲身经历。这个很可怕，一般吧，出现在一些亲戚家里，他们可能说，你看谁谁谁，高中都没上，现在赚那么多钱，上学没用，赶紧出来工作吧。按照该亲戚的逻辑就是，这个谁谁谁没高中，赚了很多钱，所以你也别上学，你也会赚很多钱。看出问题了吗？这个谁谁谁没上高中但是赚了很多钱的事是真，所以就成了一个人拿来论断的论据，指因为他不够了解其实上了高中大学的人也能赚很多钱的事例，泽阳当然会导致论断错误。当然这里面还有很多问题，我只是就这点展开说说而已，例如从统计学角度上讲，就会样本太小，不足以支撑你得到的结论，这就是我还没提到的数据信息不足。

还有两种分别是数据信息不足、主观偏见。我这么说道理大家都懂，但是一到生活中，工作中，学习中，就容易犯错。这部分我说到这里，我把这部分展开就是想想让大家了解这本书的魅力，这部分写的很通俗，也很深刻，让你有所想。

术

这部分主要是给你介绍一些比较比较常用的技术和知识，不过，先用了两章来讨论“统计”这个学科的性质和思维模式，比较熟悉统计的人都知道，统计其实是一个比较严谨的学科，严谨在他几乎不会说一定，肯定，绝对之类的话，他一般会带一个概率，例如我有99%的把握明天下雨，有99%的把握认为商品不合格等，然后分析了这种特质和生活的结合与应用，适时给出了案例。后面部分就讲到了8种统计分析方法，分布分析，趋势分析等，都是很干的干货，是处理实际问题重要的工具，还对一些比较高逼格的技术，如机器学习之类的进行了简单地描述（当然，指望着这本书学会机器学习的童鞋可以放弃这个念头了）。

释

作者给了一个比较实践化的一篇，这篇讲的是团队、领导、技术发展等方面的内容，解释大数据团队因该如何建立，如何学习等，也包括一些对“大数据”概念的讨论等，篇幅不长，主体还是前两篇。

最后还想说几句，可能有人问这里面有没有关于数学和计算机方面的知识，我想说的是，指望着这本书学是不可能的，最好有一些基础，里面涉及的东西不会太深，但是还是需要一些理解的，这本书提到的都是比较实用的技术和知识而已，看好，我用的是“提到”，大家懂的。

这本书很赞，我估计我会入手或者是认真做一遍笔记变成自己的东西，一遍绝对不够哈哈。