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温度

点球成金---上世纪九十年代的大数据分析

温度
温度   温度 2014-07-21 14:11 阅读(2230)

        这是迈克尔刘易斯的书.刘易斯是专门写美国财经故事的作家,成名作若干,如说谎者的扑克牌、大空头等。就在图书馆,这本书都有很多本,挑了个新点的版本,回家。

 

        第一个体会:不要盲从

 

        当所有人都以“身材、跑动”等因素衡量一个球员的时候,大部分人都服从这一规律,很少人会去质疑它。它被球探所认可,并以此作为球队选人的依据。其中高中生因为未来可发展空间大,所以选秀时,尤其受到球队和星探的青睐,进而被大球队购买。但是有人对这一方法提出质疑,认为应该根据球员以往的表现来判断球员的未来和价值。

 

        在我们的生活中,经常会人言亦言,大家说买股票好,就一股脑都去买股票,大家说买基金好,就一起去投基金,大家说要买房,就一起去买房。

 

        还记得07年,到处都在讨论炒股股票基金,杂志上给大家算未来的退休金,复利都用得15%或是20%,因为那是那时候股票基金的基本回报。可是到了今年再看,很多人的股票基金都没回本。杂志也不会再那么给大家算投资回报率。07年,甚至有不少人把房子抵押了钱去炒股,大家天天看,时时看,结果是什么,现在都明白。

 

        第二个体会:数据分析很重要

 

        之所以能从一个新的角度去衡量球员的价值,在于有人发现,对于球队赢球,重要的是能留在场上,于是进而衍生出相应的指标。当然数据分析的基础是大量数据的收集,于是相关的统计公司也应运而生,后期数据分析能广泛的评估如此多的球员的庞大数据,依赖于计算机的广泛运用。

 

        最近大数据是个很火的话题,看,在上世纪90年代,对一个球员的评估、一个球队的评估,就已经有大数据的影子在跳动。明确的指标比球探跳跃的看比赛、看球员身体条件后评估球员来的准确,并更有说服力。

 

        客观的数据比感性的描述更能让人们信服,最终也非常有机会推翻人们原有的认知,获取好的效果。


        第三个体会:数据分析服从于目的

 

        关于数据分析的运用,并不是数据说啥,决策者就会用啥。其中有一段,球队征求数据的意见,想了解球场如果扩大了,会怎么样。因为他们认为这样可以增加全垒打的数量,进而激发球迷看球的热情。但数据分析显示,这样对球员不利,可能输掉比赛。

 

         老板的做法是捂住数据,不让球员知道,以免影响球员的稳定。

 

         这也是日常咱们做分析人员的态度吧。先了解老板的意向,然后从一堆指标中筛选出能支持老板结论的数据,放上去,证明老板结论的正确。所以即便有那么多的大数据,大数据也会失灵咯。因为人们会自动选择能支持自己理论的数据。全面客观的看待数据,太重要!

 

          第四个体会:坚持的重要

 

         第一版《棒球分析》出来的时候,只卖了75本,但作者没有气馁,而是继续努力,不断完善,最终这本书成了畅销书。就像一个出版了4本书的作家所说,每天起码码字1500,不然没法当作家啊。可以想见,在开始的起步阶段,会有那么一段默默无闻,没人搭理得日子,那全部要靠自己的坚持,才能通往成功。

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