——读车品觉《决战大数据》有感
其实说起读书，这个月一直勤勤恳恳地看着，但是说起读书报告，我已经三周没有正正经经写过读书报告了，作为一个有追求的产品经理，我又必须来深究一下这个问题，为什么没有总结或者创意的欲望呢？
之前那一百多字都是上午写的，现在已经是晚上了，没错，因为被别的事情打扰，我中断了读书笔记的书写，其实在于生活中充满了太多的干扰项，随着社会和科技的发展，信息迎来了爆炸时代，我已经开始学会了如何一心多用，甚至有时候我的实验报告是我一边打炉石一边完成的。那这么多数据有什么用呢？OK，书里还是提到了些的。
所谓的大数据不是大家简单想想的那样
为什么这么说呢？首先呢，在现在的大环境下，大数据不是小公司能做起来的，大数据需要庞大的存储系统和处理系统，所以研究大数据的都是大公司或者是研究所。其次，现在的大数据主要还是简单的机器学习，利用已有的数据推测，其实做的更多的是利用通过运营所猜测的公式方法推算出所谓的用户兴趣和偏好，说白了我觉得大数据处理可能更多的是一种佐证的工具和发扬揣测人意的绩效。
大数据的本质就是还原用户的真实需求
说到大数据本质，大家想的都太虚无，其实大数据无非就是一个工具，搜集用户的习惯，偏好，以及测试的用户反应，可以验证用户对产品的迭代到底是不是能够真正的解决用户的三种需求，很多人都夸大了大数据的作用，当然也因此大数据火了起来，成为了琅琊榜首，得之可得天下，大家对大数据趋之若鹜。让我们用同理心来解决一下这个问题，编程可分为算法和数据结构，大数据现在就是在数据结构和算法起步的初期。大数据分为不可再生数据和可再生数据，不可再生数据就是原始数据，主要的工作就是收集和归整，而可再生数据就是通过算法运算生成我们所需要的数据，而算法研究没有传得那么厉害，只是进行简单的分析，反馈用户使用产品的状况数据。有没有痛点？痒点在哪里可以体现？接下来的需求是不是用户需要的？这些都可以从数据中反应出来，如果你想通过大数据推测未来，那么抱歉臣妾真的做不到，包括谷歌当时做的大数据也只是验证这个地区大部分人都有感冒的症状。当然大数据的分析报告也可以武装器产品经理，当技术对你的需求提出质疑的时候，你可能通过你的三寸不烂之舌为自己解释证明，当你把秦皇汉武、成吉思汗都搬出来佐证时技术依旧执迷不悟的时候，那么这个时候你再加上一份大数据处理出来的用户体验反馈报告来帮助你佐证此次的迭代，可能就会成为压倒程序猿的最后一根稻草。所以说，大数据是一个佐证需求，让设计人员更了解用户的一种工具。
大数据存在数据的盲点，负面的数据具有庞大的力量
Duang~前面的都是废话，现在这个才是大数据的东西。刚才说到大数据可以检测用户行为，得出用户的真实需求，可以用来佐证产品经理需求的合理性。但是，大数据是会骗人的。大数据采集的真的是用户行为嘛？不！大数据采集的是用户对于电脑或移动设备的影响，比如有个用户打开了某宝的某商品的某展示页，突然肚子痛跑去了厕所，经过酣畅淋漓的战斗回来之后立即关闭了之前的页面，用户想的是“好爽，肚子舒服多了”，而大数据分析将他的行为归整在了哪里呢——该用户停留时间过长，页面信息表达不明确或商品信息令人纠结，在这种情况下如果对大数据充分依赖那并没什么luan用，这些就是数据的盲点。滴滴出行之类的O2O应用首先要规避的就是刷单等行为，天网恢恢疏而有漏，再严格的筛选，都不能影响用户的使用体验，有人的地方就有“浆糊”，就有浑水摸鱼，投机取巧的，这种行为也会被大数据采集记录作为不可再生数据，那么我们怎样进行大数据分析才能解决这种的数据盲点呢？OK，这些问题就由技术同学解决了，我们产品经理有100中方法诉说自己的需求改版理由……
其实呢？这篇文章只是我一家之言，大数据方面的书我也就看了这一本，粗略得了解了大数据的意义以及弊端。毕竟我还只是一个产品路上的小渣渣。
