數據的四個特征

Hello，大家好!好久沒和大家聊聊了。 最近的確有些忙，博客也荒蕪了許久。很多博友問起我，怎么不見更新了?我心懷歉意。說實話，很久不寫東東，我心里也感覺空空的。還是要繼續寫下去，承蒙大家關注，我沒有理由懈怠。 今天我們聊點什么呢? 聊聊數據吧。我們總是在談數據分析，那么到底什么是數據，數據有什么特征呢?這個問題雖基礎卻重要。 這里我們所說的數據，僅指應用于企業運營的市場信息。它是認識事物的中間環節，是事物的表面特征，其作用在于消除事物的不確定性。它至少具有以下四個基本特征。 一、時效性 所謂時效性是指數據的發生和運用要有個提前期，失去時效性，就失去了潛在機會。 舉個例子，以前在廣州有個大廈，它對數據的時效性運用的就很好。據說有一年，它的經理和別人聊天，人家無意間提起說那年春天廣州的雨水將特別大，于是他特意去了廣州氣象臺證實，證實后，他開始調查，發現深圳一家廠子里積壓著20萬多把雨傘。當時正是11月份，旱季，這家廠子壓著20萬多把雨傘早就想出手，所以這個大廈的經理就去了深圳，以極低的價格就把雨傘盤進來了。結果那年廣州的春天來得特別早，一過春節，這雨嘩嘩就下起來了，他趁機20多萬把雨傘往出賣，結果一銷而空。這就是利用了信息的時效性。 簡單嗎?很簡單，只需要到氣象臺問一下，但是，有多少企業會問呢?其實并不多，因為很多企業就沒有提前獲取數據的意識。經常是等到下雨了再進雨傘，那就沒買賣做了。 數據要具有時效性，或者說數據分析要有預見性，因此，大家在采集數據的時候，要注意數據的時效性，要具備用現在的數據預測未來市場的走向的意識。

二、分散性

數據的分散性，具體表現在兩個方面。 1、沒有固定發生地 數據沒有固定發生地，因此，需要多渠道采集數據，除了上網、圖書館查資料、還要留意電視、雜志等媒體的信息，關注統計局、行業協會、研究機構的數據或者直接做市場調研。 2、零散分布，相互關聯才完整 數據是零散的，真正能還原數據的完整性，并充分利用數據的，都是勤于思考，努力尋找數據關聯性的人。 在舊社會的解放區，人人都聽到，河北省出了一個白毛仙姑，但是誰也沒有去琢磨，當時只有20歲的賀敬之琢磨出來了：這叫做舊社會把人變成鬼，新社會把鬼變成人。于是他就寫出了不朽的名著叫做《白毛女》，正可謂“人人之所見、人人所未思”。

三、概率性 什么是概率性?簡單理解就是看似結果不確定的事情，多次重復，就會顯示出一定的規律性。 比如我們拋硬幣。拋5次、10次，到底有幾次正面向上不好說，但若拋幾百次，幾千次，正面向上的可能性就穩定在50%左右。 有一個生產裝汽水、裝啤酒的塑料箱的小廠廠長，了解了數據的概率性，就把北京郵政編碼本找來，找到北京130個單位，發了130封信，結果就回來1封，讓他拿著樣品過去看看，概率夠低的。這個廠長怕別人搞不好，就自己夾著箱子去了。這家單位在4樓,廠長把箱子遞過去，那老兄看都沒看，一推窗戶，‘磅’的一聲，就給扔出去了。然后那老兄就往下跑，這廠長就在后面追，到了樓下，一看這箱子，一點沒壞!那老兄說：“行!這箱子挺結實的，定貨!”半年的買賣就有了。玩的就是概率。 數據的概率性告訴我們：成功=努力+等待。

四、再創性 所謂再創性是指我們所看到的數據只是一種現象和啟示，不同的人會得出不同的結論。而要想透過現象看本質，需要用發展的眼光看問題，通過深入的分析，找出隱藏在市場現象背后的機會。 例如，二戰后，松下幸之助開始研制一個非常不起眼的家庭用電機，好多人嘲笑他，說電機都是工廠用的，你這電機家庭干什么使呢。但是，松下幸之助看到了家用電機的發展，他說：‘現在是零，將來就是無限。’用發展的眼光看問題，才能再創性地挖掘機會。 再講個故事：有甲、乙兩個推銷員，同時到非洲的一個島國賣鞋子。這個島國里人人都光著腳丫。甲推銷員一見到他們都不穿鞋，于是認為鞋子在這里沒有銷路;而乙推銷員將數據進行再創，看到他們不穿鞋，于是拿著鞋子來做調查，經調查發現：這里的人之所以不穿鞋，是因為他們的腳都特別寬，而市面上的鞋太窄，他們穿不進去。于是他建議公司生產出專門適合這個島國的鞋子。此外，他還把尺寸合適的鞋子送給當地的酋長，酋長一穿鞋，感覺舒服極了，而老百姓一看酋長都穿鞋了，他們也想穿。等到老百姓也想穿，就有市場了，原來都不穿鞋，現在人人都要穿鞋，于是乙推銷員讓鞋子很有銷路。這個故事說明，數據只是現象和啟發，只有深入的分析，才能再創性地挖掘機會。 以上就是數據的四個特征：時效性、分散性、概率性、再創性。 了解數據的四個特征，對于我們的數據工作具有啟發。例如，數據采集就要充分考慮到數據的這四個特征： 基于時效性，數據采集要有項目周期; 基于概率性，數據采集要有抽樣設計; 基于分散性，針對不同的數據來源要有不同的采集方法和問卷設計 基于再創性，要對采集到的數據信息深入地分析和解讀 數據除了這四個特征外，還有沒有其他的特征?很想聽聽你的想法：)

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