这个时代，必须要具备的一种基本能力
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大家好 ， 我是刘sir 。
如今我们所处的时代是一个信息爆炸的时代 ， 借助互联网技术的发展 ， 我们每天在生活和工作中都可以接收到大量的各个领域的信息 ， 但是想要从这些信息中发现价值和资源 ， 就不是一件简单的事儿了 。
需要我们具备敏锐的洞察能力 ， 能够从中迅速准确地理解并且抓取到对自己有用的 。
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那么如何才能迅速从丰富的信息中解读出有用的信息呢？
【这个时代，必须要具备的一种基本能力】我给大家提供的建议就是培养信息的数据分析习惯 。
在这个大数据时代 ， 通过数据管理和统计分析 ， 可以获得对事物的一种认知 。
与我们而言 ， 如果有一定的数据认知能力 ， 提高数据敏感度 ， 能够看懂信息背后反应的数据 ， 并能对此进行有效的分析 ， 我们就可以把握行业发展的趋势 ， 及时调整工作方向 ， 并且根据数据所做出的决策会更具有准确性和可靠性 。
对于企业而言 ， 数据意识对企业战略层面的发展和管理也尤为重要 ， 能够帮助我们制定出更加准确可靠和详细的计划 ， 做出科学的决策 。
我就以内容行业的信息为例 ， 给大家提供一些参考 ， 希望能对你们有所帮助 。
比如最近当当新书排行榜上有本《埃及四千年》 。
有的新编辑就非常不解 ， 跑来问我说 ， 一般销量能上总榜的 ， 要么是经典文学 ， 要么是励志 ， 要么是童书 ， 凭什么一本历史书能上总榜呢？
但如果你是一个老编辑 ， 常年关注数据 ， 就会记起几年前有一本类似的销量很好的书 ， 叫《耶路撒冷三千年》 。
这两本书不仅在命名上、包装风格上有类似之处 ， 而且内容方面都写的是神秘的古老文明的历史 。
那么这就说明 ， 读者对这类内容一直都存在一定的阅读需求 。
这种观察相对来说还比较简单 ， 是把过去到现在已发生的具体数据与信息加以抽象 ， 得出一个结论 。
而有的时候我们利用数据 ， 是想寻求一个解决问题的方案 。
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这种情况下 ， 我们整体比对完之后还是要运用“拆解术” ， 把一款产品加以拆分 ， 分解到一个最小的单元 ， 在这个不能再分的最小单元层面 ， 再和其他竞品进行相互比较 ， 最后得出自己的结论 。
比如我们做一款线上的内容产品 ， 在研究用户行为反馈的时候 ， 会产生点击量、点赞量、添加量等数据参数 ， 而这些数据可能与标题、内容的收获感、转化引导等几方面有关 。
当某个环节出现问题 ， 购买量出现下滑的时候 ， 如果你只是粗略地看整体感觉 ， 不进行模块化拆解的具体分析 ， 一下子调整了所有的参数 ， 改变了标题 ， 改变了内容的风格 ， 还改变了转化引导的方式 ， 那么如果数据出现了变化 ， 你可就真的无法确定是哪个因素在起作用了 。
这个时候 ， 就要拆解来看 ， 根据数据反映的事实来判断究竟是哪个参数引起整体数据的异常波动 ， 起到了决定作用 。
采取小步微调的方式不断优化整体的体验 ， 尽量一次只改变一两个参数 ， 其他的参数维持不变 ， 接着观察一段时期 ， 看看到底这个参数是不是能对数据的变化产生一定作用 。
数据意识对我们的工作非常重要 ， 比如说在给领导汇报工作的时候 ， 或者在写周报的时候 ， 也不能够缺少量化的数据 ， 唯有这样才能够向领导展现自己的工作 ， 让领导对我们的工作了如指掌 ， 赢得领导的信任 。
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喜欢在两件事之间寻找因果联系 ， 这是人类的天性；
而本来只是一前一后发生 ， 但却不具有引起和被引起关系的事情误判为因果联系 ， 并且把这种归因当成唯一的原因 ， 更是人类天性中的弱点 。
所以说 ， 我们在看数据的时候 ， 一定避免陷入这种陷阱 ， 不要惯性地去看单一且表层的因果关系 ， 而是要尽可能全面地看事物之间的相关性 。
举个例子 ， 比如我们在做用户调查的时候 ， 不是因为一个客户告诉你说产品的包装设计不好看 ， 我们就下定论觉得是因为产品的包装设计不好看而导致销量低 。
而是要对大量的用户采取抽样调查来推测我们的用户喜好 ， 定位我们的产品 。
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另外 ， 还是要提醒大家要注意的一点就是数据精确度 ， 在这个大数据时代 ， 有很多时候粗略数据并不是很准确 ， 所以我们要有一个基本的对数据判定的能力 。
但是搜集数据信息也是需要成本的 ， 指标维度越单一 ， 数量要求越小 ， 数据的准确性相对越精准 ， 得出来的结论就更可靠 ， 但是每个数据的收集成本就有可能越大 。
我们最终追求的是 ， 以最高的效率达到更加可靠的结论 ， 所以我们在搜集数据时追求的应该是有限条件下的尽量精确 ， 充分权衡好数据收集成本与收益之间的关系 。
好了 ， 总结一下 ， 如今这个互联网时代 ， 对于大部分人来说 ， 找到未经处理的数据 ， 并不是一件很困难的事 ， 但是在数据里能否发现价值和资源 ， 却体现了各自能力的差异 。
我今天给大家的建议是刻意地去培养自己对信息的数据分析习惯 ， 学会拆解数据、避免简单的线性因果思维 ， 多重视事物之间的相关性 ， 在长期观察数据的基础上 ， 对数据进行抽象思考 。
通过持续的积累 ， 相信你也能从数据中发现巨大的价值 。
在个人发展学会 ， 我们一起成长 ， 不断精进！
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