数据的四大特征_大数据

我们总是在谈，数据分析什么的，那我们现在先不谈数据分析，我们先来谈谈数据分析的基础——数据。那么到底什么是数据，数据有什么特征呢？这个问题虽基础却重要。

这⾥我们所说的数据，仅指应⽤于企业运营的市场信息。它是认识事物的中间环节，是事物的表⾯特征，其作⽤在于消除事物的不确定性。它⾄少具有以下四个基本特征。

分析数据的特征之⼀时效性

所谓时效性是指数据的发⽣和运⽤要有个提前期，失去时效性，就失去了潜在机会。

举个例⼦，以前在⼴州有个⼤厦，它对数据的时效性运⽤的就很好。据说有⼀年，它的经理和别⼈聊天，⼈家⽆意间提起说那年春天⼴州的⾬⽔将特别⼤，于是他特意去了⼴州⽓象台证实，证实后，他开始调查，发现深圳⼀家⼚⼦⾥积压着20万多把⾬伞。当时正是11⽉份，旱季，这家⼚⼦压着20万多把⾬伞早就想出⼿，所以这个⼤厦的经理就去了深圳，以极低的价格就把⾬伞盘进来了。结果那年⼴州的春天来得特别早，⼀过春节，这⾬哗哗就下起来了，他趁机20多万把⾬伞往出卖，结果⼀销⽽空。这就是利⽤了信息的时效性。

简单吗？很简单，只需要到⽓象台问⼀下，但是，有多少企业会问呢？其实并不多，因为很多企业就没有提前获取数据的意识。经常是等到下⾬了再进⾬伞，那就没买卖做了。

数据要具有时效性，或者说数据分析要有预见性，因此，⼤家在采集数据的时候，要注意数据的时效性，要具备⽤现在的数据预测未来市场的⾛向的意识。

数据分析师分析数据的特征之⼆分散性数据的分散性，具体表现在两个⽅⾯。 1、没有固定发⽣地

数据没有固定发⽣地，因此，需要多渠道采集数据，除了上⽹、图书馆查资料、还要留意电视、杂志等媒体的信息，关注统计局、⾏业协会、研究机构的数据或者直接做市场调研。

2、零散分布，相互关联才完整

数据是零散的，真正能还原数据的完整性，并充分利⽤数据的，都是勤于思考，努⼒寻找数据关联性的⼈。

在旧社会的解放区，⼈⼈都听到，河北省出了⼀个⽩⽑仙姑，但是谁也没有去琢磨，当时只有20岁的贺敬之琢磨出来了：这叫做旧社会把⼈变成⿁，新社会把⿁变成⼈。于是他就写出了不朽的名著叫做《⽩⽑⼥》，正可谓“⼈⼈之所见、⼈⼈所未思”。

数据分析师分析数据的特征之三概率性

什么是概率性？简单理解就是看似结果不确定的事情，多次重复，就会显⽰出⼀定的规律性。

⽐如我们抛硬币。抛5次、10次，到底有⼏次正⾯向上不好说，但若抛⼏百次，⼏千次，正⾯向上的可能性就稳定在50%左右。有⼀个⽣产装汽⽔、装啤酒的塑料箱的⼩⼚⼚长，了解了数据的概率性，就把北京邮政编码本找来，找到北京130个单位，发了130封信，结果就回来1封，让他拿着样品过去看看，概率够低的。这个⼚长怕别⼈搞不好，就⾃⼰夹着箱⼦去了。这家单位在4楼,⼚长把箱⼦递过去，那⽼兄看都没看，⼀推窗户，‘磅’的⼀声，就给扔出去了。然后那⽼兄就往下跑，这⼚长就在后⾯追，到了楼下，⼀看这箱⼦，⼀点没坏！那⽼兄说：“⾏！这箱⼦挺结实的，定货！”半年的买卖就有了。玩的就是概率。

数据的概率性告诉我们：成功=努⼒+等待。分析数据的特征之四再创性

所谓再创性是指我们所看到的数据只是⼀种现象和启⽰，不同的⼈会得出不同的结论。⽽要想透过现象看本质，需要⽤发展的眼光看问题，通过深⼊的分析，找出隐藏在市场现象背后的机会。

例如，⼆战后，松下幸之助开始研制⼀个⾮常不起眼的家庭⽤电机，好多⼈嘲笑他，说电机都是⼯⼚⽤的，你这电机家庭⼲什么使呢。但是，松下幸之助看到了家⽤电机的发展，他说：‘现在是零，将来就是⽆限。’⽤发展的眼光看问题，才能再创性地挖掘机会。

再讲个故事：有甲、⼄两个推销员，同时到⾮洲的⼀个岛国卖鞋⼦。这个岛国⾥⼈⼈都光着脚丫。甲推销员⼀见到他们都不穿鞋，于是认为鞋⼦在这⾥没有销路；⽽⼄推销员将数据进⾏再创，看到他们不穿鞋，于是拿着鞋⼦来做调查，经调查发现：这⾥的⼈之所以不穿鞋，是因为他们的脚都特别宽，⽽市⾯上的鞋太窄，他们穿不进去。于是他建议公司⽣产出专门适合这个岛国的鞋⼦。此外，他还把尺⼨合适的鞋⼦送给当地的酋长，酋长⼀穿鞋，感觉舒服极了，⽽⽼百姓⼀看酋长都穿鞋了，他们也想穿。等到⽼百姓也想穿，就有市场了，原来都不穿鞋，现在⼈⼈都要穿鞋，于是⼄推销员让鞋⼦很有销路。这个故事说明，数据只是现象和启发，只有深⼊的分析，才能再创性地挖掘机会。

以上就是数据的四个特征：时效性、分散性、概率性、再创性。基于时效性，数据采集要有项⽬周期；基于概率性，数据采集要有抽样设计；

基于分散性，针对不同的数据来源要有不同的采集⽅法和问卷设计基于再创性，要对采集到的数据信息深⼊地分析和解读