TalkingData崔晓波:信仰数据的人做的决策才是数据驱动的-澳门六合开奖号码

本文摘要:一年一度的TalkingData智能数据峰会,已经成为TalkingData向世界展示正知识的最佳窗口。

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一年一度的TalkingData智能数据峰会,已经成为TalkingData向世界展示正知识的最佳窗口。现在,所有企业都面临着数字转型的挑战和机遇,TalkingData多年前通过获得移动互联网开发者的SaaS经营分析服务开始,从数据的收集、处理到数据的分析,数据的应用已经构成了以智能数据平台(SmartDP)为中心的数据生态。

TalkingData的战略变化使业界耳目一新,越来越构成TalkingData洞察趋势、识别产业、为更好的合作伙伴积极获得解题构想的新模式。(公共编号:)最近2017TalkingData智能数据峰会隆重召开。TalkingDataCEO崔晓波在演说中说:这次大会是智能数据峰会,探索智能与数据的关系。

现在我们每个人都觉得世界在变化,社会在变化,技术在变化,我们今天就用数据的方法洞察世界的变化,应对世界的变化。以下内容根据崔晓波演说速记整理(部分删除):我们今天的主题是知识变化,唐盛,来到这个会场前我们放了很棒的邀请函,很多朋友给我发了贺信,说你们的邀请函很棒,清明上河图中的人一起活动。我们今天的话题想讨论。因为我们每个人都感觉周围的世界在变化,社会在变化,技术在变化。

由于技术的快速发展,我们提供的各种商品已经缺乏丰富,消费者的自由选择非常多。但是,我们的消费者也在变化,90后、2000后,之后的10年内不会主导市场。

我们理解变化,理解客户,理解消费者,今天我们应该用数据的方法洞察世界的变化,应对世界的变化。这两天我们准备了100多个演讲。我希望你能给我不同的角度和思考。

过去十年中国转型的主要推动力是什么?它是移动互联网和物联网。我们细心地去看过去6年的数据,无论是移动手机的数量,还是越来越激烈的物联网领域,可穿戴设备的快速增长都是指数级的,不是一年10%,20%的快速增长,而是倍增的快速增长。但是,这种倾向,大家都没有意识到。

随着从去年到今年人工智能技术(特别是感觉计算、计算技术)的迅速发展,世界数字化的速度在减缓。我们用脸开始数字化模块的特征,用无人车测量街道和城市等。

所有这些数字的爆炸速度都达到了难以置信的程度,到今天为止,我们每天产生的数据量超过351EB的可能性很高。但是,如果我们将来的储藏堆积在一起,整个中国的大地就会接近。

如果我们的技术不能提高,我们就不会在浩荡荡的洪流中,也不会告诉我们如何权衡,也不会告诉我们未来的世界会变成什么样。但是,大多数人的理解是线性的,我每天看孩子的时候,我真的没有改变这个孩子的样子。但是,如果突然延长时间线的话,一两个月就能看到他没有这么大的变化。

实质上指数级急速增长前有点欺诈。他刚开始快速增长的倍数很大,但基数很小,大家都感觉很接近。

在这里,我只想和大家分享两个例子,让大家感受到专家也遵守本来的线性思维。20世纪80年代,那时候的ATT(美国电话电报公司)要求麦肯锡的上司们,那时手机刚出现,他们要求是否转移到手机行业。麦肯锡预测到2000年手机数量达到100万部,为什么?因为手机很轻,很便宜。但实际情况是什么呢?2000年手机达到了2亿部。

另一个例子是,2009年,诺基亚的手机和操作系统将在2014年统一市场,成为第一个操作系统,不占40%以上的出货量。安卓只有10%左右,但实际情况是塞班在2012年关门。

安卓最后打破苹果,成为第一个手机操作系统。我们仔细分析过这两个案例,我们发现,这些专家手里有很多数据证明,当时无论是手机还是智能操作系统的快速增长都是指数级的。

但是,为什么不预测每年快速增长10%、20%,是因为人的思考只是线性的。那么,推荐正面的例子,基因序列的例子,1991年人类要求开始宏伟的计划,完成了人类整体的基因序列组,这个计划整体投资60亿美元,预计花费15年的时间。

这意味着什么?大约2005年需要完成这个顺序。但实际上,时间过了一半,1997年整个测序工作只完成了1%。当时,很多专家说花了这么多钱,但是这个项目的承认结束了,承认不能完成。但是,有人发现了规则,每年完成测量序列的数量在圆形指数级迅速增加,最后的实际情况是什么?大约花了10年左右,整个测定顺序的工作完成了,支出只花了整体支出的一半,花了30亿美元。

找到这个规律的人是谁?奇点大学的创始人。所以,这两个例子似乎离我们很近,但是在我们服务客户的过程中,每天都能看到这样的例子。

许多客户不会说应该是这样,但我应该是这样。你必须调整这个数据。对不起,这不是TalkingData应该做的。

我们的客户必须相信数据、信仰数据。只有信仰数据的人和企业做出的决定才是数据驱动型。这种决策往往也是指数级的,这不会跨越我们今天所有的演讲。

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这是我今天和大家分享的案例,让大家有点感觉。看了一组数据,人的习惯变了,购物70%,社交100分钟,店内2.87亿,上班30%。不告诉大家感觉如何?大家感觉还不俗吗?看起来像这样,这个数据看起来还舒服吗?但是,直截了当地说,看到这两组数据时没有异状的感觉,你们的想法是线性的,这是我们以前研究市场,研究消费者常用的方法,我们已经习惯于单方面、时间切片、小样本量、非常弱的论据因此,在过去的五年里,我们仔细观察了企业、政府和各种组织的情况:只要他们看到这些数据,他们就做出了很大的决定。

但是,你知道这是我们指数级社会、世界上应该使用的洞察方法吗?当然一定是NO,一定不是。那个方法是什么?面对这样的世界,指数水平发生了变化,有时会发生变化,但是收集数据的能力、速度、维度已经超过了前所未有的时代,如何解读这个世界呢?我们指出,看世界的角度不会再发生相当大的变化,我们以前看世界是实体物质化的,不会改变数字虚拟化的方向。

大家可能不太解读这句话,但我可以分享两个案例。谷歌说无人驾驶,我们参观过,很吃惊。

为了实现无人车,敲了很多测量设备,包括无人车本身,在某个城市大幅度收集数据,为什么收集数据?是因为避免障碍吗?为了实现模型?不,最后我们找到了数字城市,他们对所有的建筑、街道、道路、树木、障碍物,甚至行人都有数字反应。这是最糟糕的方法,在虚拟世界中加强AI对世界的理解。我们也很解读。

如果知道让无人车跑的话,估计跑了10万公里就不会出故障。为什么能让AI迅速解读真正的世界,我们必须数字化、虚拟化,用方法协助AI理解人类。

所以这是我们看到的趋势。因此,我们研究很多东西的方法和角度一定会再次发生很大的变化。

在现在的城市里,政府只需要与人有关的基础数据,不仅仅是他们的人工统计学信息,我们最近和国家统计局合作,在第七次人口普查中也发现了很多痛点和以前接近的事情。十年一次普查,取样亲率从1%到3%,而且数据所谓动态,我们几乎感觉到接近城市在变化。基于我们的项目,我们开始对所有数据的动态化、动态化作出反应,研究人员在城市中一天是如何运动的,如何交流的,如何社交的,如何上班的,这是非常有趣的结论最初的结论是,最近我们也看到了很多公司的结果,预测人的方向,预测人的不道德,精度是多少,这并不周密。因为当你仔细观察城市脉搏的地图时,你找不到任何人是有模式的,他在工作日的时候模式非常相同,假日的时候模式也非常相同,根据我们的模式支出,人有30%的时间几乎无法预测。

为什么?因为人不是机器人,人有探索性,这与人的心理学、社会学有关。去哪里玩游戏,去哪里买东西只是感性的要求,不是理性的要求。实现真正的世界研究时,不能误解这些概念。

时空拉链,传统统的方法看时空有拉链,但是用动态可视化的方法把北京的所有人都放在一张图上,动态仔细观察他的变化时,你找不到,知道有几个人,他们的地方都在一个地区,但是他们的休息时间,生活方式不同,他们的生活几乎没有空,他们在国贸经常出现,总有一天接近这对城市没有什么影响?影响很大,根据最基本的理论,这个城市没有活力。为什么?因为有不同的阶层,性质不同的人没有空。

这对城市的活力、创造力和资源非常有利。人们的阶层,现在城市的出现是基于工业化的结果,工业化构成时,很多人涌入城市,成为工人。但是,在工业化时代,重视中心网络的供给,在分配资源时,我们讨厌清洗所有资源,以所有中心网络的倾向集中在这个倾向上。

例如,在北京构成了金融街、CBD、某学区。根据我们的研究,我们利用不同的角度和方法对人的不道德展开研究,你找不到有趣的东西,人的新活动方式,生活方式,连接方式,他的手机方向,你细心地集体,集体研究,你就找不到集体方法这是我们用AI,机器学习的方法自动分类了北京的所有人。七种,这是机器学的,但是当我们的人本实验室仔细分析他们的属性时,我们真的很符合人们的理解。

这种方法以前完全没有。它不会改变城市管理的想法,也不会改变规划,也不会改变公共设施。

当我们生产在学区、医院和各种设施时,我们不能像原来的南城一样是一个阶层和金融从业者。我们应该根据他们的生活方式来划分,这样城市才能充满活力。所以,将来洞察城市的方法是什么?我们发售这样的产品城市镜头,大家都可以看到。我们不会有更多的企业像我们一样,通过非常丰富的环境和变化,通过城市镜头的现实呈现世界可视化,最后仔细观察和市场需求,结合AI的动态模型,在虚拟世界和现实世界的切换中,加强对世界的感觉和理解能力。

这种感觉和理解能力不会改变很多商业。昨天,如果我们有这样的系统,就不必这样做。

选址有四个要点,动态洞察车流、人流,我可能不能简单地提出比以前更现实的要求。我相信这种技术对房地产、零售、银行、金融、人类、城市有很大影响。但是,我们有面向未来的工具,可以动态地模拟、数字地观察世界,不是不够吗?根据我们的发现和研究还不够。

因此,这是互联网公司特别容易犯罪的错误,互联网公司实现大数据研究的是不道德模式,他们不个性化,但他往往忽视最重要的,这种构成后代表着人的心理、人的动机、人的社会学是什么?这需要很多人的智慧,人们现在更加解读人们。所以我们推出人本数据实验室,我们的定位是跨领域的开放平台,用数据了解我们的心态、身体和环境之间的关系。我们相信即使我们可以用AI创建数据模型,理解城市,解读世界,人类的心情和感情也不会消失,仍然是最重要的部分。我们只有这样推进人与人之间的相互理解,才能改变我们看到的一切。

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