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对于大数据，王汉生教授以为，数据产业实际的主题工作是让数据产生价值。更确切地说，是在真实的产业环境中，让数据产生可被产品化的贸易价值。

王汉生教授的新著《数据思想：从数据分析到贸易价值》，探求的正是利用数据思想结合具体的业务场景，将数据转化为成为可感知的贸易价值。全书萦绕三风雅面的内容进行论述。第一，讲数据和价值。第二，谈回归分析，这是统计学在数学技术上的伎俩，是“术”的层面；更高层面是“路”的层面，把业务问题界说为数据可分析问题，这是出格沉要的步骤论。最后，通过大量案例来分析“数据模型是若何产品化的”。

什么是数据？王汉生教授给出的界说是，凡是能够电子化纪录的其实都是数据。好比：几千年前纪录的图像、声音等都能够算数据，由于这是被纪录下来的。但若是从数据产业的角度来看就不算数据，由于在那个时期无法谈自动化、产生贸易价值，服务某些场景等。从这个角度看，王汉生教授对数据理解拥有强烈的时期观。

什么是价值？他以为，不是深度进建、人为智能，而是业务最主题的诉求，在业务场景中每天很轻微的工作中可见的诉求。

价值怎么体现？第一是收入：例如：为什么一些医药的民营企业和教育行业对百度出格依赖，由于它带来很好的流量，直接产生销售额，这是看到数据分析带来的收入增长。第二是支出：蕴含人力、物力、功夫、空间等各类支出，对数据的推进相识才会改进支出的行为，好比电视机背后的插口，有了物联网技术后底子无需那么多。第三是风险：此刻四处讲金融征信，都是在各类业务场景中试图通过数据分析抹平你的风险。

任何数据产品，若是能够援手客户，在这三个方面中的任何一个方面实现可量化的改进，那么这个数据的贸易价值就比力爽朗。数据分析的价值除了体此刻这三个身分上，还必要一个沉要的成分：可量化的参照系。好比说推荐系统做到90%的转化率，行业会说很高，但若是没有参照系呢？其实预测禁绝是常态，在不能百分百正确预测的过程中怎么样让人感触到价值是一个主题问题。

若何把数据转化为价值？回归分析是最根基的步骤；毓樗枷肫涫凳侨嗣悄芄话岩桓鲆滴裎侍饨缢党梢桓鍪菘煞治鑫侍。但一个问题是不是数据可分析问题，必要回覆两点：第一，Y是什么；第二，X是什么。

所谓Y，就是现实业务的主题诉求，或者是科学钻研的关键问题。好比，拉斯维加斯9888合作同伴说，他想理解什么样的客户价值高，这是他的业务诉求。这其实也要求合作同伴一向地梳理业务诉求把“Y”提出来，而后能力持续分析。

X，是用来诠释Y 的有关变量，可所以一个，也可所以好多个。X也是我们出格贵重的业务知识，可能来自刷卡买卖、简历、APP、社交网络等等。你的业务知识扩张将让你对价致讽解更深刻。

简言之，所谓“回归分析”，从“路”的层面而言，就是一种把业务问题界说成为一个数据可分析问题的沉要思想。而从“术”的层面，要实现三个沉要使命：哪些X变量是同Y真的有关；他们之间的有关关系是正的还是负的；分歧变量的相对沉要性。

事实上，前述所提及的内容，被王汉生教授称之为“朴素的数据价值观”。此表，本书还有一部门沉要内容即“数据模型若何产品化”，通过各行各业的案例进行详解，行业散布蕴含互联网金融、车联网、学堂、企业、电影、电商等多个行业。

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