作者/ 何潇益, ACOMMERCE GROUP 首席营销官
由作者授权优达学城（Udacity）翻译并发表，内容略有删减。 人人都在谈论大数据，但有几个人真的了解、亲自实践过数据分析？我们将上手分析某著名出轨约炮网站泄露的用户信息，并借此带你了解数据分析的真实面目。
大数据现在有多火？《哈佛商业评论》称之为一场“管理革命”。麦肯锡发布了一篇长达156页的报告，称它是“创新、竞争和生产力的下一个前沿”。美国很多拥有远大抱负的大学毕业生，甚至不再把 Google、Facebook 和 Twitter 放到第一位，而是把目光转移到了 Palantir 这样的大数据企业上 这家企业最近一次融资达到 200 亿美元，还曾用大数据协助美国政府追踪本拉登的行踪。无论是通过什么样的方式。大数据，已经成为所有行业的焦点。 “遍地都是黄金，只等着有人来捡起。”《绝命毒师》老白（Walter White） 谷歌搜索表明，“大数据”的搜索量呈现出一个完美的指数上升曲线轨迹，这是许多初创公司梦寐以求的。显而易见，“大数据”中孕育着一个极大的商机。
“大数据就像青少年性行为：大家都在热论着，却没有人真正知道如何去做，只是觉得其他人都在做，所以声称自己也在做而已...” 杜克大学心理学教授丹艾瑞里 尽管媒体都在炒作大数据，但悲哀的现实是，没有人真正了解它。 （译者注：我们将先终结一个关于大数据的流言，然后将上手分析一个著名婚外情约炮网站泄露的用户数据，来印证我们的结论。） 有关大数据的一个常见谎言是，我们需要有非常大量的数据才能做“大数据”。 “今天的企业似乎对数据有无法满足的胃口，他们错误地认为数据越多，创造的价值就越大，但大数据往往是些哑巴数据。” Peter Thiel 说。 现实是，大多数企业根本不需要太多数据。如果你的公司不存在寻找治愈癌症方法，或追踪恐怖分子的需要，就没有必要为了销售产品而使用大量数据。 大多数大企业之所以无休止地痴迷于数据量，原因很简单：他们感到害怕。他们害怕通过不完美的数据做出决策；他们害怕做实际的工作；他们害怕承担责任，因为他们本可以躲藏在烟幕后面。人们没有意识到，数据能带来的价值多少，取决于数据分析之后的行动，与数据多少无关。 “企业吹嘘他们的数据集有多大，就和渔民吹嘘他们的鱼有多大一样。他们声称自己获得大量的信息。优势似乎显而易见：你知道的越多越好。” Slater Victoroff 在他发表在 TechCrunch 上的文章中说道。 数据够用即可 就像“精益运动”鼓励公司和员工采用“最简化可运行产品（MVP）”的方式来建立企业和产品，大数据的 MVP 革命其实早就应该诞生了。你不需要很多数据，够用即可。
为了说明我们的观点利用不太大的数据，以人为本，精益求精的方法，就能得出给大家深刻印象的见解我们对美国婚外情网站 Ashley Madison 的泄漏数据进行了分析，希望能回答以下四个问题：
（译者注：作者使用的工具和技术都很平民：MySQL，Python，PHP，Excel，Notepad 。数据来源也是前段时间网上就可以获得的数据集，内容为约3000万用户的注册资料。） 问题1：射手座男子更容易出轨吗？
一个对此观点坚信不疑的人说道，“射手座（Sagittarius）是十二星座中最大的骗子。 他可能会表面上追求非常高的道德标准，但是一旦看到漂亮的脸蛋或身材时，他们就会失去理性。 把你的射手座男友绑在床头板上吧。” 但这是真的吗？ 运行 SQL 查询后，我们得到以下结果。Ashley Madison 的射手座用户并不是所有星座中最多的。由于 Ashley Madison 注册下拉菜单中的默认月份和年份设置，导致摩羯座出现异常值。去除摩羯座异常值后，我们看到与普遍的观点相反，射手座（红色栏）并不是十二星座中最常出轨的星座。
问题2：最常见的性偏好是什么？
在 Ashley Madison 注册时，用户会注明他们的性偏好。 我们使用 SQL 和Python 组合来对偏好进行分析，并按性别绘制视图。
问题3：性偏好会随时间而变化吗？ 显然，他们会。通过出生年份绘制性偏好，我们发现年轻一代更乐于尝试一夜情，而老年人则喜欢依偎着睡在一起和调情。
问题 4：Ashley Madison 的客户流失率和终生价值（LTV）是多少？ 作为营销人员，我们自然有兴趣去测量一下其客户流失率和客户终生价值（公司从用户长期的所有活动中得到的全部收益的总和），因为这些数字足以建立或摧垮一个企业。 据 Andrew Chen 介绍，投资者通常不会资助初创公司，因为他们普遍有着较高的用户流失率，以及与行业平均水平相比较高的用户获取成本。通常，一家初创企业的用户年流失率可以高达93，Ashley Madison 的流失率为80％。 Ashley Madison 的客户终身价值约为400美元。 自2013年10月起，他们每月的用户质量都呈上升趋势。这很可能是因为他们在产品上的一系列新动作：推出移动支付、商务旅行特别服务、付费从而获得更多关注以及（讽刺的）付费彻底删除账户。
每个人都可以利用大数据，只要你以人为本，而不是过度强调平台、过程和政治。而且，如果你了解 SQL 和/或 Python 基本技能，小数据也可以创造奇迹。不要害怕，只要掌握了关键工具，就可以让大数据成为你的朋友。 我们也可以粉碎另一个流言：只有数据科学家才能做数据分析。 Josh Attenberg 和 Foster Provost 在纽约大学教授实践数据科学课程，他们介绍：“人们往往抱怨计算机科学系毕业的数据科学家‘只关注技术’，能很好地理解算法，但缺乏重要的技能：对一般问题的界定、评估和分析。另一方面，在商学院接受培训的人又往往技术水平不达标。” 如果企业想要更快地开始使用大数据，仅仅招聘传统的数据科学家或 MBA 是不够的；实际上，每个人都需要具备处理数据的能力。 不过，也有积极的一面，尤其是在营销上。Andrew Chen 说，“增长黑客”的新职位正在融入硅谷的文化中，拥有编程和技术技能，现在已是一名营销人员的重要加分项。营销副总裁（长期以来被认为是非技术性角色）的作用正在快速退化，而且出现了新一代的营销人员／程序员混合体，” LiveRamp 首席执行官 Auren Hoffman 在 Quora 上分享：“首席营销官（CMO）的角色正在发生巨大变化，并且正在成为“香饽饽”。现在的CMO，会以数据为导向，利用客户行为的颗粒数据，支配产品策略、客户服务并优化销售渠道。” 快速浏览 Facebook 和 Uber 的营销职位，也可以印证我们正在经历的转型。 Uber 的增长营销人员除了要能处理和分析复杂的数据集，还将使用 Tableau 等工具，并了解 Python 和 SQL 等语言。 在哪里找到这些高手？ 找到这些工程、计算机科学、数学、经济学或统计学专业的毕业生？ 与此同时，传统的数字营销企业仍然停留在 2005 年，并聘请传媒专业的毕业生来担任“绩效营销”角色（对此我只能说，祝你们好运）。
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