阅读书本：车品觉著，决战大数据，浙江人民出版社，2014年。
目的：如何运用大数据。
方法：泛读
阅读笔记：
决战大数据，驾驭未来商业的利器。
大数据时代最核心的特质是，用数据找机会，我们做大数据必须要有一个预判，那就是哪些数据是你必须要提炼出来，来解决盲点的。数据量不是一个最重要的问题，我们要的不是数据的量，而是有质的量。数据化运营就是用数据去解决问题，但是如果我们想把数据做得更好，解决更多新的问题，就需要去做一件以前未曾做过的新事情，运营数据，这是一个重用数据到养数据的过程，从数据化运营到运营数据的过程。
在数据的自循环中有两个核心的关键点，一个是活做数据收集，另一个是活看数据指标，活做数据收集就是指企业，不要局限于只收集自己用户产生的数据，还要把别人的数据收集进来，进行综合分析，活看数据指标就是指企业不要局限于已有的数据框架，而应该结合用户需求的不同场景，来灵活应用收集到的活数据，活做数据收集抓住相关性。要跳出既定思维的框架，从相关联的行业和业务中去收集能够为现在所用的数字数据，找到能够更好的佐证企业现有业务决策和发展的数据。比如亚马逊的是数据收集有一个很经典的例子，亚马逊主动去收集用户的ip地址，然后从ip地址破译出用户所处位置的附近多少公里内是否有书店，工作人员从收集到的数据中了解到，一个人是否选择在网上买书很重要的原因是它的附近有没有书店。这个例子是主动收集数据，通过收集一个外部数据来帮助，自身判断现下是否存在潜在的竞争对手。
把数据激活，从静态数据变成动态数据，必须要用场景来验证。同样的人在搜索商品时，可能会表现出不一样的行为特点，而这些不一样的行为就是我所说的场景，结合场景应用数据就是活用数据。我用数据就是，看是否能看出这个数据本身的局限，我们的数据，为用户体验改善了什么？其在使用数据时，对活数据的运用解决了什么问题，或者开创了什么机会。
数据可分为前端行为数据和后端商业数据，前者指的是访问量，浏览量点击率以及站内搜索的是反映用户行为的数据，而后者，更侧重于商业数据，比如交易量、投资回报率、客户终生价值。
数据分类的重要性，数据，作为一种资产不同的数据含金量别人不同，自然就会产生不同的价值，就同一组数据而言，在不同的环境下甚至会呈现出不同的价值。
数据分类的四大维度，按照是否可以再生的标准来看，可以分为不可再生数据，和可再生数据，不可再生数据通常就是原始的数据，比如用户在访问网站时，浏览记录会最终用户的行为，可再生数据就是通过其他数据可以生成的数据，指标类数据的衍生数据都是可再生的。按照数据输出的惩处层次来看，可以分为基础层，中间层层，和应用层。按照数据业务归属来看，可以分为各个数据主题。在平台型电商可以分为交易类数据会员类数据，日志类数据等等，交易类数据是指平台型电商的订单流水，包括了买家卖家在什么时间成交什么商品？会员的数据记录了买家卖家的身份信息，比如注册的时间身份证号码信用等级等信息，日志类数据则更多的是指用户的行为，进哪个用户在什么时间段，访问了平台的什么页面，点击什么按钮等等。按照是否为隐私来区分可以分为隐私数据和非隐私数据。
从用数据到养数据。数据应因小而美，小不是指数据量，而是指应用的目标很具体。在大数据的背景下，必须考虑数据之间的关联性，一个单独的数据是没有意义的，要把数据放在一个数据框架，也就是场景之中才能看出存在的问题。比如要不要撤去导航网站的广告就可以有如下的数据框架，公司当前的投入产出比，明确导航网站引进的新老用户占比如何，引入的新老用户的投入产出比和转化率如何，推断撤去导航网站，对流失新老用户的影响如何？与竞争对手的博弈。要特别注意框架不是静态的，而是存在博弈的需要把竞争对手的因素考虑进来。考虑时间因素，建立框架时要考虑时间因素，用现在过去和未来的眼光审视导航网站，看看导航的质量是不是越来越好，需要注意的是时间有延迟性，引进来的流量会有一些延迟，在两三个月后才能知道新的价值。
如何用框架来做决策，想要解决的问题越复杂，框架业绩也就越复杂，但是决策最重要的前提是要重，小角度切入，从小做起，首先确定有什么问题，从解决问题的角度出发去收集数据，把收集到的数据整理好，放入一个数据框架类，这个框架是用来帮助决策者做决定的，看框架与决策的关系，根据决策行动检查行动是否达到目的。
养数据通常有两类，一类是网站自身没有的数据，需要用户主动提供，一类是公司拥有的，但没有进行收集的数据。
阿里巴巴的数据运营：
混，只有具备商业敏感的数据分析师，才能懂得使用什么数据来驱动公司实现经营目标，数据库的人要和业务部的人经常混在一起。通，是，最关键的连接点，知道带着业务问题来看数据，或者带着数据来看业务，这就是做到了通。晒，核心就是通过业务和数据的结合，将数据晒出来，从而形成一种竞争力。
存管用，阿里巴巴运营数据的外3板斧。存是数据收集的开始，收集数据不是目的，让收集起来的数据如何产生价值才是最终的目的，管，保护好存储数据，学会用数据产品来解决获取，及使用数据的问题。用，从收集数据导管理数据，建立用户的标签，通过业务规则结合数据分析来建立标签，通过模型来建立标签，通过模型的组合来生成新的标签。第二步标签的应用，标签的使用最核心的就是数据中间层，和前台业务层的对接，并且能够让运营人员非常方便地进行商品的设置。
读后感：该书作者是有着较为丰富的数据分析的经验的，尤其是结合阿里巴巴的数据运营经历。这是吸引我接触此书的原因，然而，和国外书不一样，对于如何使用大数据并没有给出实际可操作性的方法，甚至使用大数据来成功解决问题的案例也非常有限而且显得不够具有代表性。自己对大数据期待了解的问题并没有得到有效解决，希望从接下来的两本书中找到答案。
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