
女人与大数据:大数据时代就是女性的时代
大数据时代,就是女性的时代,女性在基因里就会计算大数据。
很多男性和孩子,其实一直奇怪女性这种特殊的能力。比如小时候你刚进家门,妈妈就以狐疑的语气马上说:“刘志军,你今天是不是没考好?”。比如你刚看一眼手机,老婆就笑:“是不是又是隔壁二狗约你打游戏?”。再比如你刚刚关起门打电话,女朋友一会儿就哭了:“你是不是又背我出去找小三?”。
她们有的时候猜对了,有的时候猜错了。但是总体,正确率高于随机水平。她们错的时候,男人就撇撇嘴,你们女人就爱胡思乱想;她们对的时候,男人就说,女人就是一种敏感的动物,可能感觉器官就敏锐一些。
不管怎么说,这些瞎猜,总体正确率高于随机水平这点,也让男人非常害怕。为了适应这点,男性也形成了相当强的反侦察技能。
有一些研究指出,女性大脑的白质(用于连接各种区域的解剖组织)高于男性。所以把事物连接在一起想象的能力强。也有最近研究表明,女性对“日期”记忆能力强于男性,所以能记住所有生日,纪念日,甚至不重要朋友的一些重大日子。
不管这些结果的真实性,我觉得,这都不是女性最卓越的能力。女人最卓越的能力是长期追踪一些看似不重要的数据,形成自己的“基准线”和“模式”。一旦这些数据点的模式,显著不同于她所熟悉的基准线,她就知道反常。女人在日常生活中不考虑什么因果关系和相关性的区别,俺们信奉的原理就是:“事出反常必有妖”。
讲大数据的人经常讲林彪的例子。林彪打完一场战役,就认真记录一些非常细节不重要的数据,比如缴获枪支,长枪和短枪的比例,战俘的年龄层次,缴获的粮食是高粱还是小米等等,都事无巨细记在本子上面。别人都笑他。但是后来,他就用这些数据来判断哪个地方是敌军指挥部。
女人的干的事情,基本雷同。一个女孩A暗恋男孩B,但通常不直接联系,过了两天我问她要不要叫他一起吃饭,她说,他正在打球。我说你怎么知道?
她说,男孩B平时是早上8点在Gmail邮箱上线,8点半呈现Away状态,这是他出去买咖啡早饭了。9点再次上线后Busy,这是在工作,12点半再次Away就是午餐,晚上一直在线,可能是读文章或打游戏。其哥们C,早上十点上线,全天在线,然后夜里2点还在线上,这是一个晚睡晚起的男生。其另一个哥们D,全天Busy,但是大多数时间都在。但是重要的模式是,每星期有2-3天,他们一起离线或者Away 3-4个小时。结论:他们在一起打球。
我听了以后跪服。我说,你真太棒了,这就是大数据。有人说,真是闲的无聊,难道不能直接问?生活里的小事,随便问问当然无所谓,但是在社交场合不合适问的事情,用大数据能得到答案,难道不是一种卓越能力吗?
最近出了几篇论文,通过数据挖掘人在社交网络上点赞的规律,来预测人的智商,兴趣,等等。其实这种事情,女性经常干。哪个女生敢说,自己没在party之前把所有宾客都Google了个底朝天?在刚开始谈恋爱的时候,把对方的博客,微薄,Facebook,亲朋好友的博客,微薄,Facebook翻了个底掉?
反正我干过:)。信息时代嘛,我干这种事情毫无羞耻心并且认为丝毫不是浪费时间。交朋友,谈恋爱,是比买车买房更重要的事情,产生更深远的影响,所以做背景调查相当重要,对于陌生人尤其重要。
话扯远了,最后扯回到,妈妈当初是怎么看出你考试没考好的,老婆是怎么看出你要出去打游戏,女友怎么怀疑你找了小三的。她们每天都用眼睛观察你眼睛的注视,看了什么,盯了几秒,你洗脸刷牙需要多长时间,多长时间刮一次胡子,你把拖鞋放在哪里,在饭桌上说多少话。
如果你哪天,盯着手机的时间比以往长,牙膏突然挤到水池边,没到重大节日突然刮胡子,拖鞋突然放得很整齐,在饭桌上一句话没有,饭后很快很轻很轻地进了另一间屋子,又很轻很轻把门关上。
这些模式集合在一起,就是“事出反常必有妖”。小时候当你有鬼心思,你妈妈总是第一次猜到,她总是得意的说:“你是我生的,你怎么想我还不知道?”。实际真正的trick并不是她生了你。
是因为她爱着你,她一直细致入微地观察着你,精神上记录着你的各种生物信号,才能达到如此神乎其神的程度。
没有任何传感器和算法能达到母亲的程度,但希望未来能有传感器和算法近似于母亲的贴心,达到数据时代为人带来的真正便利。
我脑子真的不行了,马上要去睡觉。说两句总结,
第一,女性要相信自己入微的观察和大数据能力,并且把这种能力用在更高水平的地方,一定能在这个时代有更强大竞争力。
第二,妈妈,我爱你。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12