幸会，我是走过世界20个国家，中国70个城市，江西100个县城的地精。
我现在正从事着改变人生轨迹的工作：樊登读书会。
每周1、4我会发布樊登读书会APP里的一本由樊登老师解读的书籍视频笔记。
问：有什么用？
答：如果你觉得樊登老师的视频给你启发，却不愿意再仔细的去找你喜欢的那句话。，没准可以在这里找到。
问：没人看怎么办？
答：如果做每件事情都需要计较是否有更多人认同。这叫筑室道谋，三年不成。
第二本书我挑选了4月21号的新书《数据思维》
一书意语：能被电子化记录的才叫数据。能够对本身核心业务产生影响的叫价值。
本书章节
绪论大数据时代之“皇帝的新装”
第一章朴素的数据价值观
什么是数据？
数据的商业价值
数据到价值的转化：回归分析的“道”与“术”
搞清客户需求
中国数据科学的风口
第二章数据可视化
实力派：准确有效
偶像派：简洁美观
柱状图
堆积柱状图
柱状图之妙用
饼图
视频笔记：
数据思维：让数据怎样变成商业价值。
三个方面：
1、数据和商业价值的关系。中文文本是数据，但近些年随着科技的进步，它具有了越来越广泛的商业价值。作者认为能被电子化记录的才叫数据。能够对本身核心业务产生影响的叫价值。
2、回归分析。核心目标为Y，影响因素X，把Y（因变量）和X（自变量）之间的关系说清楚。数据思维重要的点在于决策者自己要认识到你所做的事情背后和哪些数据相关。广告大佬：我最生气的事是我又浪费了1半的广告费，但更生气的是我都不知道它浪费在哪儿了。一个把数据运用到极致的公司，能够比客户本人还了解客户。
3、数据分析的产品化。任何在商业环境中被实施而产生价值的都是产品。数据分析面对客户差评的两种应对方式：1、加大技术投入，提高预测精准度。2、价格预测，通过商业模式的改变来调整。比如设立保险。在预测不准但是有改进的前提下，怎么样通过产品和商业模式的创新让更多人能体会到它的美好。认可和接受数据的不准确。
统计学关心的核心问题是对数据的分析、建模以及采集的过程，整个的流程它从没有任何一个角度说要定义统计学关心的问题只是抽样。
大数据不可以代替抽样的贡献。
越是大数据，抽样越重要。第一个是要抹平不必要的误差；第二个节省计算量。
统计学强调的是数据分析问题，其中包括因果关系。也包括大数据强调的相关关系。
35:06回归分析是一种思维方式，他可以帮我们把一个业务问题，迅速定义成数据可分析问题。从那个位置开始往后都是纯技术。
从数据到价值的通路分为两段，第一节是理解业务和数据的关系，把业务问题变成数据可分析问题。第二节是机器学习各种各样的回归模型，还有深度学习的算法。
36:18作者推荐的阅读人群：
1、想了解思维方式，不涉及到数据分析的计算。
2、专业人士及学生、研究生团队。
37:30对数据分析的理解，首先要理解我分析的目的是什么；
业务分析的变量和改变目标能不能梳理出来；
39:28樊登老师的总结
三个方面：1、首先找到可以量化的数据；
2、需要我们去改变的因变量；
3、判断Y和X的关系，交给专业人士产品化。
4、找到相关关系；
5、形成具体动作创造价值。
40:06创业者如何利用数据思维：
1、目前所在的创业方向是否需要借助数据分析在可见的范围里来提升核心价值的增长；
2、梳理清楚业务中的目标变量和影响变量。
3、获取目标变量所需影响变量的过程中，是否有不可能完成的困难。
