京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
由林彪常胜秘诀数据分析所想到的
林彪从红军带兵时起,身上就有个小本子,上面记载着每次战斗的缴获、歼敌数量。一般人难以想象,这种坚持正是林彪几乎每战必胜的来源。对于“数据”的积累和运用,林彪行军打仗能给我们怎样的启迪?
数据从收录大量细节信息开始
自1948年辽沈战役,每天深夜林彪都在东北野战军前线指挥所里听取军情汇报,由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况,而林彪则认真细致地记录着他的大数据:
每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮多少、车辆多少、枪支多少、物资多少……
作为司令员,林彪的要求很细,俘虏要分清军官和士兵,缴获的枪支,要统计出机枪、长枪、短枪,击毁和缴获尚能使用的汽车,也要分出大小和类别。经过一天紧张的战斗指挥工作,疲劳的林彪坚持着这个规矩,只叫读电报的参谋“倒霉”。
此外,林彪几乎每天都骑着椅子长时间面对着墙上的地图,不许别人打扰,一个人对着地图观察和思考。他要计算到进攻时有全胜的把握,还要留出退路。而这些精确的部署都来自于那些看上去乏味的数据准备。然而在很多人看来,大量繁杂的数据,耗时费力地重复记录,似乎没有意义,但是那些用心积累起来的大数据正是林彪几乎每战必胜的源头。
从数据中找到最有价值的“用户”
1948年10月14日,东北野战军以迅雷不及掩耳之势,仅用了30小时就攻克了对手原以为可以长期坚守的锦州,并且在全歼了守敌十余万之后,不顾疲劳挥师北上,与从沈阳出援的敌方精锐廖耀湘集团二十余万在辽西相遇,一时间形成了混战。战局瞬息万变,谁胜谁负难以预料。然而,一件小事却改变了双方的胜负命运:
一天深夜,值班参谋正在读着下面某师上报下属部队的战报,说他们的部队碰到了一个难度不大的遭遇战,歼敌部分,其余逃走。与其它之前所读的战报看上去并无明显异样,值班参谋就这样读着读着,林彪突然叫了一声“停!”。他眼里闪光,问道:“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获,你们听到了吗?”
在场的人睡意已深,似乎没有在意那些枯燥的数字,无人回答。林彪扫视一周,又接连问了三句:
“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”
“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”
“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”
其他人还没有来得及思索,林彪已经等不及了,他大步走向挂满军用地图的墙壁,指着地图上的那个点说:“我猜想,不,我断定!敌人的指挥所就在这里!”
林彪如此笃定,取决于他每晚必做的功课,这些战报汇集成林彪脑中一个庞大的数据库,当出现差异,他可以及时获取,得到准确信息,找出价值所在。从大批杂乱无序的数据中将信息集中、提炼,分析出研究对象的内在规律,林彪对兵力的计算可以精确到一个营甚至一个连。以当时的条件设备,再加上人工的费时费力,作为统领千军万马的林彪尚能如此,可见他管理的精细化,而现在拥有更多手段、先进技术的人们,是否能从林彪身上学到了什么?
重点服侍“廖耀湘”类的VIP
得出结果之后,林彪立即口授命令,追击从胡家窝棚逃走的那部分敌人,并坚决把他们灭掉。各部队要采取分割包围的办法,把失去指挥中枢后会变得混乱的几十万敌军切成小块,逐一歼灭。而此时的廖耀湘,正庆幸自己刚刚从偶然的一场遭遇战中安全脱身并与自己的另外一支部队汇合。他来不及休息就急于指令各部队尽快调整部署,为下一阶段作准备。然而好景不长,紧追而来的解放军迅速把他的新指挥部团团围住,拼命攻击。
漫山遍野的解放军战士中,不断有人喊着:“矮胖子,白净脸,金丝眼镜,湖南腔,不要放走廖耀湘!”把对方指挥官的细节特征琢磨到如此细微,并变成如此威力巨大的顺口溜,穿着满身油渍伙夫服装的廖耀湘只好从俘虏群中站出来,无奈地说“我是廖耀湘”,沮丧地举手投降。
廖耀湘想不到自己静心隐蔽的精悍野战司令部那么快就被发现、灭掉,觉得不可思议,认为那是一个偶然事件,输得不甘心。而当他得知林彪是如何得出判断之后,这位出身黄埔军校并留学法国著名的圣西尔军校,参加过滇缅战役,在那里把日本鬼子揍得满地乱爬的新六军军长说:“我服了,败在他手下,不丢人。”
林彪取得这场重要战役胜利的一个关键因素,居然出于对一份普通遭遇战之后的战报数据分析,实在令人叹服他的“从红军带兵时起,身上有个小本子,上面记载着每次战斗的缴获、歼敌数量”的优良军事素养。
林彪打仗取胜考的是数据分析,而志愿填报也是一样需要数据分析,孙成老师认为:志愿填报是一个系统工程,不能仅仅根据分数匹配大学,而是要根据数据的积累、挖掘、分析、归纳和整理,结合孩子的性格、兴趣、能力、价值观等进行大学和专业的选择。只有全面梳理,认真分析,紧密结合才能事半功倍。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29