十个人的小数据分析

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在当今的商业环境中，如果说人们会像信仰宗教一样信仰大数据，那么马丁・林斯特龙就是一个无神论者。读他的书就像和19世纪的著名探险家一起用餐，即使面对杂乱无章的大世界，他也能洞悉一切……为什么俄国人家里没有镜子；为什么主人通常会给自己的机器人吸尘器Roomba 取名；为什么美国酒店的窗户从没开过；沙特阿拉伯和西伯利亚地区的冰箱贴反映出了重要的家庭价值观。

马丁善于观察，但绝对不是一个被动的观察者。他每去到一个国家，都会在机场打一辆外籍司机开的出租车。在开往城区的路上，他会不停地问司机对当地人的看法。他注意到，关于一种文化的特点，外来人往往比当地人看得透。

马丁虽不迷信大数据，但这本书也并不是一本批判大数据的檄文。通过展现小数据的特点，马丁向人们突出展示了，在关注大数时应该注意一些问题。主要包括以下两个方面：

一是大数据不会激发深刻的见解；二是创意通常源自于两个以前不相融的物体结合。但是，大数据通常以数据库的形式存在。这一点太过狭义，所以无法激发人们的见解。一家公司研究在线顾客的“大数据”时，常常只关注线上的交易量。而线上数据库通常不会追踪顾客的实体店交易（线下数据通常另设一个数据库，成为店主的私有财产）。两个数据库也不会在对比完公司的广告数据后，再做分析。

在本书中，作者提到了一次突破性的购物体验，那是他为法国一家零售商开发的。为了吸引善变的少女，马丁将数据进行了三角剖分。分析数据包括时间日志、电话记录、访谈记录、个人照片日记和商场购物观察。心理学家菲尔・泰特罗克研究过能预测政治经济大事的“超级预言家”。他发现，这些人的共同点是，喜欢对不同的数据源进行三角剖分。不幸的是，我们的“大数据”库真的太“大”了。它们不像是交叉训练的强壮运动员，反而像是只会一种技能，其他几乎一概不通的书呆子。它们过于狭隘，无法促成对比分析，带来突破性结论。

在社会科学中，三角剖分通常是指：为了验证同一个主题的结论，在研究中至少要使用两种方法。

大数据是数据，而数据重分析，轻情感。很难想象，怎么用数据捕捉到我们最看重的情感品质：美丽、友好、性感、出色、可爱。如果数据能帮人培养情感特质，那么最浪漫的爱人形象就不是诗人，而要变成会计师了。

伟大的品牌一般有两个优点：1.激发人们尊重品牌的技术性、耐用性和有效性。2.激发人们对品牌的钟爱，让人们发自内心地喜爱这个品牌。

惠普和金霸王就属于“受人尊重”的品牌。大数据通常可以帮助品牌做决策，获得更多尊重。历史数据表明，如果我们的电池电量增加15%，顾客的消费额可能增加20%。然而，虽然迪士尼、极客团队也是受人追捧的品牌，但大数据却无法提升它们的受欢迎度。

Roomba 的生产商曾向马丁咨询，该如何走出收入下降的困境。马丁重点关注了它们与情感相关的小数据，并深入Roomba 主人的家里，看看他们怎么跟机器人互动。出人意料的是，主人习惯把Roomba 当宠物，给它起名，向客人显摆。主人们存放Roomba 时，通常不会放在壁橱里，而是在沙发下“偷看”主人，好像中途卡住了一样。

不幸的是，Roomba 的带头人抛弃了它最初的“可爱”。

Roomba 一开始的创意，是受到《星球大战》中R2D2 机器人的启发。最后，它改变了设计，看起来不太像R2D2 ，而更像家用电器。在第一款模型中，Roomba 可以出声。如果不小心撞到墙，它偶尔会说一句“喔噢”。但不知道什么时候，声音装置被去掉了。也许是设计师为了简化设计，也许是管理者想降低成本。

如今，虽然大数据已经成为了分析用户需求的一种惯性路径，但大数据连接有千百万的数据点，可以准确地产生相互关系。当人类按照自己的习惯行动时，大数据分析通常不会十分准确。所以，作者通过对一个小群体的亲身观察和小数据常识，捕捉到这个社会群体所体现出的文化欲望。这对于理解商品销量的驱动力非常有价值。