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大数据思维的六大特性信息时代大数据的应用对社会的运行和治理产生了重大影响，使社会运行和治理由事前防范、事后处理变成在线治理。
大数据应用中越来越多成功的案例，让人们愈发重视用大数据的方法和意识来处理碰到的新问题，这就是大数据思维。
主要有以下几个方面的特性。
一、全局大局思维大数据研究的对象是所有样本，而非抽样数据，关注样本中的主流，而非个别，这要求应用人员必须有全局和大局思维。
二、开放包融思维数据分享、信息公开在分享资源的同时，也在释放善意，取得互信，在数据交换的基础上产生合作，这将打破传统封闭与垄断，形成开放、共享、合作思维。
大数据不仅关注数据的因果关系，更多的是相关性，提高数据采集频度，而放宽了数据的精确度，容错率提高，用概率看待问题，使人们的包融思维得以强化。
三、优质服务思维互联网通过免费的基本服务换来了大量客户数据的积累，从经济学角度来看，所有的免费都是不可持续的。
这要求大数据使用者有能力依靠挖掘数据，改变价值的生成基础和价值链条的新价值，用更优质服务、提升变现能力来实现可持续发展。
四、学习趋势思维研究数据相关性，使人们更容易提前发现事物的规律，预测事物进展的趋势，大数据就是通过成功的预测而引起广泛关注的。
五、成本控制思维原来的社会治理模式中，用增量来配置社会资源，机构和人员不断扩大，成本不断加大。
大数据让社会资源的存量得以精确配置，高效使用，避免忙闲不均，社会治理由劳动密集型到技术动态调度转变。
六、创造性思维创造性思维是大数据思维方式的特性之一，通过对数据的重组、扩展和再利用，突破原有的框架，开拓新领域、确立新决策，发现隐藏在表面之下的数据价值，数据也创造性地成为了可重复使用的“再生性”资源。
历来的变革都是由生产工具推动思维方式转变开始的，旧的经济体制和传统理念在面临新思维逻辑的时候，如果不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新重组社会、国家、企业的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的社会反而变成了历史前进的阻力。
思维创新创新产生的心理过程创造力的心理资源知识动机人格思维风格机会识别创新环境其他因素自我意识敏锐的洞察力创意生成的一般心理过程心理过程认知过程情感过程意志过程影响创新产生的心理问题心理定势从众心理浮躁心理自卑心理嫉妒心理思维创新创新思维的本质，特点及结构模式本质将创新意识的感性愿望提升到理性的探索上，实现创新活动由感性认知到理性思考的飞跃特点积极的求异性敏锐的洞察力丰富的想象力多维的灵活性新颖的灵活性宽泛的知识结构结构模式准备，酝酿，明朗，验证寻找事实寻找构想寻找解答→→定向准备分析观念沉思综合评价→→→→→→逻辑思维及其与创新思维的关系逻辑思维特征，形式及运用特征：普遍性，严密性，稳定性，层次性形式：形式逻辑，数理逻辑，辩证逻辑逻辑思维的方法分析与综合比较与分类归纳与演绎抽象与概括发散思维与收敛思维发散思维特点流畅性变通性独创性形式平面思维立体思维横向思维逆向思维侧向思维多路思维组合思维收敛思维特点集中性程序性比较性方法目标确定法求同思维法求异思维法分析综合法形象思维，直觉思维，灵感思维形象思维特点形象性普遍性创造性过程：形象感受形象储存形象判断形象创造形象描述→→→→→方式想象思维无意想象有意想象联想思维接近思维类比思维对比思维链锁思维跨越思维直觉思维局限性个人主观色彩浓厚结论缺乏科学性灵感思维特点突发性兴奋性跳跃性创造性产生条件长期的思维活动准备兴趣和知识储备思维能力方面的准备乐观镇静的情绪摆脱习惯性思维的束缚灵感产生方式思想点化原型启发形象发现情景激发无意遐想潜意识问题发现问题发现的障碍因素无法确定目标状态未能正确掌握现状未发现问题本质问题是无尽的链条复杂工程问题问题发现方法视觉转换法反向提问法根原因分析法因果图法5why法系统功能分析与剪裁系统问题网络构建与冲突确定问题解决头脑风暴原则自由畅想原则严禁批判原则谋求数量原则借题发挥原则实施步骤会议准备阶段组织热身活动明确问题自由畅想收集设想判断问题是否得到解决评判组会议思维导图要素中心主题关键词分支图像信息平行思维法TRIZ方法理想解理想化水平理想解和最终理想解资源分析九窗口法尺寸——时间——成本方法聪明小人法冲突解决原理空间分离原理时间分离原理基于条件的分离原理整体与部分的分离原理技术系统进化商业模式创新商业模式概念特征创新性有效性动态适应性系统性生命周期性类型平台型互联网型O2O型IP型构成要素价值主张价值创造价值取得商业模式创新内涵及与技术的关系内涵：指设计一个能够进行价值创造和实现的新商业模式技术创新与商业模式创新创意和商业模式创新商业模式创新相关因素企业战略企业家精神投资商业模型价值链模型两面市场模型网络与大数据商业模式创新的产生与实现创新机遇创新类型设想驱动模仿驱动问题驱动技术驱动创新途径基于价值链分析基于构建两面市场构建工具商业模式画布精益画布商业计划书商业模式与创业要素机会资源团队创业实现。
一、概述在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
而数据统计和大数据分析作为数据科学领域的两个重要支柱，已经成为了不少行业发展和决策制定的基石。
本文旨在对统计与大数据的基础思维方法进行导论总结，帮助读者更好地理解和应用统计与大数据分析方法。
二、统计基础思维方法1. 理解数据在进行统计分析之前，首先需要对数据进行充分的理解。
这包括数据的来源、数据的类型、数据的质量等方面。
只有理解了数据的基本情况，才能更好地选择合适的统计方法进行分析。
2. 数据清洗在实际的工作中，我们往往会遇到各种各样的脏数据，比如缺失值、异常值等。
数据清洗是统计分析过程中不可或缺的一步。
只有通过数据清洗，才能确保统计分析的结果准确可靠。
3. 描述性统计描述性统计是对数据进行统计描述的方法，包括均值、标准差、频数分布等。
通过描述性统计，可以更加直观地了解数据的分布情况，为后续的分析提供基础。
4. 探索性数据分析探索性数据分析是在描述性统计的基础上，对数据进行更深入的分析。
通过绘制散点图、箱线图等可视化图表，可以更好地发现数据之间的关系和规律。
5. 统计推断统计推断是在样本统计结果的基础上，对总体进行推断的方法。
通过统计推断，可以从样本的角度去判断总体的情况，并给出相应的置信区间和假设检验结果。
6. 因果推断因果推断是统计分析中的一个重要问题，但也是一个较为复杂的问题。
因果推断需要通过实验或者自然实验的方法，从统计学的角度来推断出因果关系。
三、大数据基础思维方法1. 大数据的特点大数据与传统数据相比，具有数据量大、数据类型多样、数据速度快等特点。
在进行大数据分析时，需要充分考虑这些特点，并选择合适的工具和方法。
2. 数据预处理由于大数据的规模较大，数据预处理变得尤为重要。
在数据预处理阶段，需要考虑数据的压缩、分区、去重等问题，以便为后续的分析做好准备。
3. 大数据存储在进行大数据分析时，存储是一个非常重要的问题。
大数据时代的思维我们在O2O时代做营销，到底哪种趋势和战略更加有效?这里有两种不同的思维方式，一个是互联网思维，另一个是大数据思维。
互联网思维与大数据思维有交集但又不重合。
目前热炒的互联网营销案例，基本上剥离了大数据，更多是题材炒作和传播方式炒作。
而大数据营销也不局限于互联网，它还包含了线下营销。
营销艺术与科学之辩如何看待这两种营销思维?事实上互联网思维和大数据思维的PK，本质是关于营销的艺术和科学之争。
一个流派认为营销是门艺术，只可意会不可言传;另一流派则把营销当作科学对待，通过对消费者行为数据的收集和分析，得出优化营销的策略。
互联网思维可以理解为三个关键词——体验、话题、传播。
体验是消费者在使用产品或享受服务时体验到的感觉，以互联网媒介可以迅速将体验转化成话题传播出去，传播之后又引发新的体验，进而引发更多的话题及传播。
大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。
大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。
第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。
不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。
这可以用来预测消费者的行为偏好;第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。
这就是三个大数据运用递进的层次：首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。
一切皆可测：迪士尼MagicBand手环美国迪斯尼公司最近投资了10亿美元进行线下顾客跟踪和数据采集，开发出MagicBand手环。
游客在入园时佩戴上带有位置采集功能的手环，园方可以通过定位系统了解不同区域游客的分布情况，并将这一信息告诉游客，方便游客选择最佳游玩路线。
此外，用户还可以使用移动订餐功能，通过手环的定位，送餐人员能够将快餐送到用户手中。
利用大数据不仅提升了用户体验，也有助于疏导园内的人流。
随着大数据技术的普及，许多大数据技术专家、战略专家、未来学家等学者开始提出、解释和丰富大数据思维概念的内涵和外延。
一般来说，大数据思维包括总体思维、容错思维和相关思维。
每一个行业都有自己的思维方式，这是行业精英们多年实践总结出来的一种有效的方法论。
许多互联网人也总结了互联网的思维方式，我们一般称之为互联网思维。
百度创始人李彦宏首先提出了互联网思维的概念。
雷军、周鸿祎、张亚琴、柳传志等业内大咖对互联网思维也有许多精彩的诠释。
1、总体思维社会科学研究社会现象的总体特征，过去，采样一直是数据采集的主要手段，这是人类在无法获取整体数据信息的情况下的无奈选择。
在大数据时代，人们可以获取和分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于抽样，这可以带来更全面的理解和认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。
在大数据时代，随着数据采集、存储和分析技术的突破性发展，我们可以更方便、快速、动态地获取与研究对象相关的所有数据，而不必因为许多限制而采用样本研究的方法。
因此，思维方式也应该由样本思维向总体思维转变，使之更加全面、立体、系统地认识总体状况。
2、容错思维在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。
然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。
在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。
3、相关思维在小数据世界中，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。
小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。
