May 13,2018

數據分析可以用於股市?

尹老師回答:數據分析的確是可用於股市,這也是為何近期量化交易盛行的主因(肯定是有效果),我們現在也有在進行用機器視覺來處理股市預測,但像股市的決策通常不太會分享,因為分享出去其實是會墊高自己的交易成本,所以許多釋放出去的股市分析有些其實也可能參雜了其他企圖,所以行為未必是表面上看到的那樣。


adad264發表於 樂多17:45回應(0)引用(0)數據分析

根據行為來獲得用戶畫像

老師昨天說:客戶的個人資料所答跟實際比對正確性,是準確度低,可能不想說、或隨時間起變化沒更新。因此用行為來看人群分類,電商常用RFM模型(老師說RFM是很古老的)。

讓我想到行銷或廣告常用假想persona方式,用人口統計、行為、心理、生活態度去描述目標對象。其實有些很難用數據追蹤。

一個用戶可以留下很多數位足跡,有很多標籤產生,但是挑什麼標籤來作人群分類,是常見的疑惑。

請教老師思路,是從已經購買者去回推這群人屬性,再擴大找嘛?lookalike

老師回答:早期的確有這樣的路線,就是用人口統計概念去取得用戶的概略畫像,只不過現在的大數據時代其實有很多機制可以根據行為來獲得用戶畫像,所以人口統計這個路線也慢慢的消失了。

從已購買者出發會容易產生誤導,第一次課程也特別提過這問題歐。(趕緊找時間再重聽第一堂)


adad264發表於 樂多17:44回應(0)引用(0)數據分析

學習數據分析的心得

數據分析的學習前提是學會科學化的思考方式,因為沒有這個為基礎,要運用與解釋數據會出問題。學習過程中,透過別人的失敗案例會發現「自認的理性正是誤區」,沒有被特意說出時,是很難發現。

目前多半是數據優化,多半用於揪錯,我想起之前短暫服務車商,每週惡夢就是數據,從媒體到廣告到官網到CRM到實際成交,客戶要求每週解釋數據的變化原因。而數據分析領域在台灣是希望被正名「資訊科學」,是一種協助動態管理,在認知可能產生的結果面(出錯/無效)之前採積極預防。

 


adad264發表於 樂多17:40回應(0)引用(0)數據分析

社交媒體如何讓我們的自我膨脹

社交媒體時代,我們的自我如何慢慢變得越來越大?梁文道先生的這篇文章真是好提醒!

摘要:我們每一個人,都沒辦法看到自己的臉,我們依賴別人的目光,需要通過他人的認同來知道自己是誰,知道自己是個什麼樣的人。在社交媒體貼東西的人,會很在意自己有沒有得到其他人的認同和喜歡彷彿有越多人喜歡,轉發,我這個東西就越有價值。把它其實又是操縱在其他人的手上面,我們於是就會變得很緊張,我們開始在意我的東西有沒有人看呢?當成我的存在有沒有意義的一個證據。

我們都希望自己是明星,都希望自己被崇拜,希望自己被跟隨。今天整個社交媒體,在我看來都是一個可以讓自我無限膨脹,它在不斷餵養那個像怪獸一樣的自我,每天給我們很多的養分,讓我們的自我變得越來越膨脹,越來越龐大。

社交媒體的存在是幹嘛呢?今天我們使用這樣的工具的時候,我們可能大部分時間都不是太關心人家的想法,我們比較關心的是我自己的反應。如果我看到了一些的新聞,看到別人一些貼出來的東西,我不做反應,我也好像是不存在一樣我們其實已經不會再在意人家說的話,而是更加在意的是人家有沒有看到我,有沒有注意到我。


adad264發表於 樂多17:29回應(0)引用(0)情緒感覺

認識土壤

摘要:

在印度文化裡,糧食是一切事物的來源,真正食物是要讓生物維持生命、保護各物種品種、維繫氣候穩定,各生物系統彼此息息相關,人類生存僅佔地球系統一小部分。

土壤是全世界含有最豐富內容的東西。」每一公克土壤含有三萬個原生動物、五萬個藻類、幾十萬原生菌,但人類卻要用化學肥料改變土壤成分,「這些新化學農法其實在殺害很多生命,」傷害了土壤裡的有益生物和微生物。

資料來源:席娃博士:對土壤保持謙卑,生物多樣性才能帶來真正營養的食物


adad264發表於 樂多17:20回應(0)引用(0)生態自然

練習分享脆弱

感謝廖老師的分享,我們很容易在無意識層面就學著上一代的作法,不了解還有什麼更好的方法?很多教導會建議起點從自己開始,尤其要表達前先進入自己的內心,練習接納也最不容易。

摘要:

先進入內心,再分享自己:很多人覺得自己不夠好,我們很容易不夠重視自己跟自己的價值。也為了想被愛,被重視,就在人際關係間玩溝通的遊戲。Maria試圖讓我們看到,玩這些遊戲,只是為了想要被愛。但我們越指責跟討好,就越看不到另外一個人,她給我們的建議是「分享脆弱」,開始能有一些新的關係。

試著給界線,但界線內要有選擇:規條出自好意,有其智慧在裡面,但是沒有人可以「永遠」做到,問題在於僵硬的規條會阻止我們成長,讓我們不能作選擇。把僵化拿走,只跟隨智慧,不要「應該」、「永遠不」。
我們的建議是,加入三個可能性。例如「不能生氣」這個規條,改成我們有時可以生氣,當「別人侵犯我的界線」、「有不公平的事情發生」時。

放下對父母的期待,跟理解,不是企圖去改變父母
不只是用父母的角色去看他們,而是看他的人性。不管父母怎們回應我們,都要練習接納。靠近父母像是想打開一扇門,要接受那個門不會馬上打開,可能只會開一個小縫。重點是我們自己腳踏實地,不管父母怎麼回應,天也不會塌下來。


adad264發表於 樂多17:05回應(0)引用(0)家庭排列

一杯星巴克的成本結構

一杯咖啡原料佔售價的13%,最大佔比是租金26%。

根據星巴克2012年財報繪制中國星巴克定價圖,以一杯售價4.8美元的星巴克拿鐵咖啡為例,具體構成為:房租1.25美元,店鋪運營成本0.72美元,原材料0.64美元,勞動力成本0.41美元......利潤只有0.85美元。


 

 


adad264發表於 樂多17:01回應(0)引用(0)產品與商業模式

有關學習

今天下午的讀書會分享,讓我意識到另一件事情。我們想學習「有趣、有未來發展」的東西,對於「看似限制、停滯」的東西缺乏學習的興趣。站在學習的立場,每件事情都可以找到改進/精進的空間的。

譬如我最近跟一位台灣老師學數據分析,我假設大陸大數據產生多,比較能學(感覺台灣受限);而跟他學習後,我發現他的「台灣經驗」並沒有限制他作數據分析的心法跟能力。我之前的假設是需要修正的。


adad264發表於 樂多17:00回應(0)引用(0)隨感

完全的打開(open)會讓對方感覺安全

《Aya老師非暴力溝通課前課》

老師談到:完全的打開(open)會讓對方感覺安全,被接受的感覺(receive without judgement),沒有對或錯、應該或不應該......(當一接收到評判,是會感覺身體緊縮的),為自己為別人營造接納的空間,才容易與別人建立連結。

我反思:為什麼安全感對我們大部分人來說還是很重要,因為一天的生活中,我們遇到幾個把心打開?或是自己的心有一直開著嗎?

今天練習二個小問題:的優勢

  1. 在建立關係與連結上,你的優勢是什麼?
  2. 在建立關係與連結上,你的挑戰/想提升什麼?(平衡的去看,不要只專注自己不好的地方,有意識的慶祝自己)

從自己與自己的連結開始,愛自己是不可能傷害其他人的,愛自己的現況,去信任自己。(反思:愛不會傷害人,當感覺被傷害或傷害人就是愛缺席了。)真實的表達自己,不帶批判、要求、指責。提出請求(對方可以說Y/N),不是要求。怎樣支持及包容他人的選擇?怎樣帶著關愛達成共識,或是改變共識?找出一個服務所有人的解決方案。

 

這個學習方式:

  • 理解智性觀點容易,「整合」進自己難,需要練習、練習、練習、練習。
  • 無法單靠個人,需要社群一起幫助轉變。

adad264發表於 樂多16:40回應(0)引用(0)情緒感覺

May 9,2018

有關數據預測

数據分析:心法大於算法,怎樣看待數據?運用數據?

統計是將世界簡化又簡化,但是這個世界是複雜的,所以就會有所謂的「深度學習」。而瞭解事件間彼此連接的脈絡,也就是因果關係,也很重要,科學是能證明邏輯性。不能只看結果面準不準,而忽略對因果的觀察。(數據分析中的鄙視鏈:深度科學鄙視機器學習,機器學習鄙視統計,統計又鄙視BI。沒有什麼好分高低,能做一個好結論就是好技術)

數據分析終極目標有兩種:1)描述性找出Pattern2)或預測性。

關於預測:

  1. A必須發生於B之前:舉例保險公司發現「有通知更改地址者,理賠機率高」,更改地址跟理賠有因果關係嗎?沒有!因為一般人搬家不會特意去通知保險公司,而是有想申請理賠的需求,才會去通知保險公司。
  2. B發生之前必須能取得A的資料:舉例內部計算常規數據有每月固定時間段以及整理數據需要時間,需要考慮何時能拿到數據的時間。
  3. 預測之後的結果,必須要有足夠的時間來改變未來:有時候晚拿到數據的預測,只有「準」是不夠的,需要有時間來作改變。我們拿到數據後,這個結果可以被如何改變?誰可以用此獲利?或是減少成本?我可以對這個最終結果作什麼努力。數據的準確性不是最重要的指標,也要考慮模型本身的穩定性(可能某天準,某天不準)。舉例手機簽約兩年,要預測消費者的流失,需要在約滿的前六個月就開始建模,因為之後可能會推三個不同的營銷活動,並且考慮活動之間要休息一個月,避免打擾消費者。

資料來源:尹相志老師公開課


adad264發表於 樂多14:51回應(0)引用(0)數據分析