读懂你的客户：基于大数据的消费者战略

2星|《读懂你的客户：基于大数据的消费者战略》：资料引用与堆砌，缺乏自己的见解

全书总体是相关资料（书和论文）的引用与堆砌，缺乏自己的见解，可以作为参考资料阅读。

我评2星。

以下是书中一些内容的摘抄：

1：许多研究结果也证实了这一点。研究中超过90%的调查误差来源于非抽样误差，只有10%来源于抽样误差。#388

2：样本规模在200～1500时，误差幅度的减小量是很显著的，然后误差幅度的减小量开始趋于平稳。#393

3：消失了。我们的祖先之所以和洞穴有关，是因为这些数据仍然存在，而不是因为他们的确主要生活在洞穴中。#436

4：为了继续享受飞机带来的物质利益——“来自天空的货物”，这些土著不断建造飞机跑道的复制品、临时木屋营地和为他们所谓的空中交通管制员制作木质耳机，甚至发展出了一套宗教仪式，希望这一切能够重新恢复。#497

5：·“避孕率达到95%”的避孕套似乎比“失败率为5%”的避孕套的效果更好。·比起在通胀率为0时工资降低7%，人们更愿意在通胀率达到12%的时候工资上涨5%。·假设有两包碎牛肉，大多数人会选择标示“80%瘦肉”的那一包，而不会选那包标着“20%肥肉”的牛肉。#539

6：有一个例子能够充分说明“谬误模式”（fallacy patterns）：第二次世界大战后期，德国对伦敦实施了密集轰炸。当时人们普遍认为，炸弹的落点是呈簇状分布的，这使得伦敦的一些地区比其他地区更加危险。然而，直到战后，数据分析才显示，炸弹实际上是随机投放的，伦敦的各个地区都一样危险。#749

7：所以，虽然我们天生就会讲故事，并且我们也需要故事，但是听故事的人必须意识到这是对数据的一种解释，应该对其他观点持开放态度。#760

8：·给我们留下的印象越深，对我们产生的影响越大。例如，尽管发生空难的概率微乎其微，但是因为媒体对空难的报道更多，所以相对于车祸，我们更担心自己会死于空难。#766

9：菲利普·泰洛克将专家预测的结果与当时作为控制组招募的一组大学生的预测结果进行比较，发现专家预测得更好，但也只是好了一点点而已。#900

10：所以，或许我们应该听从麻省理工斯隆管理学院的安德鲁·麦卡菲（AndrewMcAfee）的建议，3尽量减少对人类专家的判断、诊断和预测的依赖，而更多地依靠数据驱动型硬性算法的结果。#905

11：该公司发现，在美国运通卡上存入大额账款，然后在佛罗里达州注册一个转寄地址的人，很可能会宣告破产。这主要是为了利用该州不严格的破产法。数据的相关性使美国运通公司可以尽早采取行动。#916

12：他们从研究中得出结论，推特的预测能力是有限的。例如，推特上的评论一般不会反映其他网站的评论。但更重要的是，推特的数据并不总能转化为票房收入（虽然他们指出，在某些情况下是可以的）。#953

13：事实上，迈克尔·雷纳（Michael Raynor）的研究成果显示，24常常会出现这样一种“战略悖论”：在制定创新战略时，很多企业虽然运用了极好的逻辑，却是错误的。#1048

14：他发现了一种关系，或者说是一种词语使用频率排序的规律：最流行词语的使用频率一般都是第二流行的2倍，而通常是排名第三的3倍。#1555

15：1970年，日本机器人科学家森政弘（Masahiro Mori）首次提出了“恐怖谷”这一概念。9他指出，虽然我们喜欢具有某些人类特征的机器人，但如果机器人太逼真，我们就会感到不舒服。#1960

16：影响。密歇根的一家医院针对这一问题进行了研究。15在这一研究案例中，担心要承担治疗不足（undertreatment）索赔责任的医生会把大量的胸疼患者直接送到冠心病监护病房。问题是，这不仅让医院付出了更大的成本，而且患者的感染风险也更高。#2206

17：青少年用来管理其隐私的另外一种重要方式是使用不同的网络来隔离网络关系。当青少年觉得在某一社交网络上某个朋友圈子的朋友或家庭成员太多时，他们会转向其他社交网络，以保护隐私和更自由地表达自己。#2321

18：大部分青少年对他们理解和合理使用网上隐私设置的程度过于乐观，所以，实际上，他们更容易在广大受众面前公布不合适的信息，在这方面有更大的危险（尽管如前面提到过的那样，他们对隐私有明显的偏好）。#2381

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