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3张图 解释我的数据价值观

统计之都 34 阅读
作者简介:张翔,车轮互联数据副总裁,COS9年老水友

做数据的人现在越来越强调价值,那么在商业世界里,什么数据价值最高?我们先看几个例子:

一张简单的图表,可以决定一次投资的收益,号称最贵图表的,就是下面这张美国房价自1970年以来的走势图,蓝色的线是未剔除通胀,红色的线是剔除通胀,趋势非常明显。这张价值连城的图表,所需要的数据并不高深,相信在次贷之前,有一大批专业研究人员曾经画出并凝视过这张图。

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但价值的差别在是否选择相信,以及动手的时机。如果说200个点子中,有一个是好点子,那么当时配合CDS的做空操作,就是金融从业者一生追求的最好的交易。当然这都是马后炮的总结,单看2007年以前的趋势,到底预示着经济结构的转变,还是有巨大的泡沫?现实世界还在不断刷新我们的认知。在预测这件事上,不同经济学家经常得出相反的结论,而中国现在的智囊,正直面无历史模型可套用的局面。这些探险家实操过程中的数据,是单位价值最高的,在面对复杂的社会进程时,数据之上,人的认知和判断,更决定着国家的兴衰。

国家之下,商业集体的数据价值也很大,如果说“企业家”就是冒险家的话,在认知边缘探索得来的数据,也是异常珍贵的。看似简单的ROI数据判断,就决定着一个公司的成败。

我历经旅游和汽车两次互联网浪潮,其中旅游行业失败的经验,在现在汽车领域尤其珍贵,只有精确到财务数据的运营分析,才能真正保证一个公司商业模式的确立。而这种经验教训都是非常昂贵的,和市面上公关稿件发出来的成功故事,核心差别就在,当我说出你不喜欢的结论时,你相信还是不相信?

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上图小结了常见的移动互联网商业模式:

1、耐用消费品和长周期消费服务,移动app日活一般可以冲到50万上下,交易转化率0.2% – 1%,但下单用户获取成本高,订单佣金要超过千元这个商业模式才成立。因此二手车,房地产做大宗O2O都是成立的,其他领域如果是小宗低频的商品,单独做O2O都是不成立的。

2、大型app日活在千万级别的,比较容易走广告流量变现,根据用户价值和商业化程度,单日活的收益在0.13元~0.40元

3、其余大部分百万级别的app,做得好的都是跨界商业化。

上面零零碎碎的数字信息,结合到具体的商业场景里,很容易判断商业的成败,只是忠言多逆耳。数据工作者更像环保部门,没有实权,控制不住冒险家们对风险的独特偏好。所以不能深刻参与并影响商业决策的数据分析,都是耍流氓。

相信很多数据从业者也已经深入到各个行业里,可以说营销领域是数据进入最早最深的。保洁和联合利华因为市场数据的滞后时差,可以产生巨额的收入差异,这也是他们数据投资特别高的原因。另外汽车行业,产业纵深很深,如果选取最浓缩的一张图,就是下面这张汽车消费的生命周期

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从左到右,是车型消费者对当前车辆满意并持续使用的程度,从下到上是价格从低到高。底部1、2象限的趋势很好理解,但价格再往上走,车型开始分化,车辆不只是满足日常的用途,而在中高端消费者心中更加体现个性化的需要。不论在拥挤的1、2象限,还是开阔的3、4象限,近两年都看到了新车型的成功卡位,比如保时捷Macan,凯迪拉克ATS-L,以及吉利博越。随着市场的成熟,也许真正的个性化造车,数字造车,终会实现。

上面三个例子里的分析方法都不复杂,对商业的理解更加重要,也是人类智慧核心发挥作用的地方。现在大数据在扩展了极大的数据源以后,其实数据的价值密度极速下降,我们大部分情况下夸大了数据的作用。电信运营商现在开放到市场上的数据,一天超过1T,但是创造的社会价值很有限,从数据到价值这条路径有时候是走不通的,挖遍撒哈拉的沙漠,也不一定能发现一粒黄金。但是如果挖的深,说不定能挖到水?很多人又会这么安慰自己,而一口水井在沙漠中间,也是没什么用的,除非挖成规模化。这样的例子还真的有,就是自动驾驶。我们积累足够多的数据,做出足够好的模型,真正推广规模化,是很有价值的,但这个道路,是很漫长的。

所以回到10年前,是没有大数据这个说法的,有的是经济统计,生物统计……10年以后,也许不会有人再提大数据,数据只是我们描述事物的一种语言。有了新的语言就能无视事物本身的规律吗?大数据车险花了那么多功夫,可能发现最大的影响因子还是常识里的出险率,用车频率,以及用车场景。但我们仍然需要这种语言,也许数学太抽象,那大数据会更实用。如果我们把学习英语的时间,腾出来一点学习数据,社会会更快地进步吧。未来我们不需要太多的数据专才,而是需要所有的行业人员都掌握合适的数据知识,数据语言。现在的数据工具,在分析结构化数据,文本数据,甚至图像上都已经有了现成可用的模块,把这些工具和思维,传播到各个行业,是最高效的路径。

有一天你们在各行各业找到了自己的价值,回过头看今天的数据科学,到底什么人可以称为数据科学家?我认为数据科学家是要发现新定理
的,我们大部分人只是翻译他们的成果,在社会中应用而已。数据是一种语言,对比语言的境界,音乐语言是最抽象的,音乐家之间最为尊重,画家其次,文学家垫底,文人打过的笔仗都数不过来啦。反观数据科学家这个词,如果只是归纳一些局部有用的规律,模型,未来肯定要被人抓着骂的。所以我前面的3个例子,只能说是数据中医,绝不敢称科学。

深度学习算科学吗?我觉得还差一点,因为它也是局部使用的工具,CNN, RNN 等网络结构还远没有稳定,虽然现在有很多有效的应用,但网络学习的记忆性,跨模型的共享能力都没有建立,只相当于3个月婴儿的水平吧。最终人工智能的网络,应该会有复杂系统的特性,而对于复杂网络结构的理解,近两年周涛团队才证明了两个基本指标收敛的一致性。 34e1-tmp

The H-index of a network node and its relation to degree and coreness

这个定理级别的证明,才是数据科学里的踏实一步吧。虽然我们可能找不到第二个隐士 张益唐,但我们拿着别人分享的知识,谈着商业价值的时候,不要忘了,是数学的美,在推动科学技术的进步。在这个重商的时代里,纯粹的,科学之美的追求,才最为高尚和值得尊敬

难得一下子喷了这么多观点,大家有质疑的欢迎来撕B,我是一个很Nice(耐撕)的人

审校:周扬

编辑:彭晨昱

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