2.0盈利时代读后感集合(12)

基本思路
经典思路：目前在做数据分析时，采用的是传统的逻辑推理的分析的思路。先提出问题，再通过严谨的逻辑推理进行验证，解释商业问题。
新思路：尝试使用相关性进行数据挖掘分析；就是数据挖掘的一些技术，比如聚类、决策树、随机森林等高级统计模型。这种思路做出的东西，一般而言是技术门槛较高、解决经典思路无法解答的问题，也符合当前流行的大数据思维、人工智能思维。新思路的处理问题逻辑，先有相关性分析，找出导致问题的相关性因素，然后再解释背后的商业逻辑。
适用范围
经典思路：符合人脑的思维模式，由A—>B—>C的逻辑顺序。在解决小而美的独立case时，效率高。比如，“为什么今天某个页面的转化率突然升高啦”这类的问题，通过逻辑推理，一步一步下钻，可以很快定位原因。
新思路：这是AlphaGo下围棋是采用的思路，决策nextmove是因为nextmove对最终赢得棋局概率最高。这是一种结果导向的思维，将智能问题变成了数据问题。AlphaGo不需要知道如何布局，只关注每一次的落子都在提高最终胜利的概率。这种思路可以解决目标明确且影响因素众多的决策问题。
过剩时代的学习读后感1
作为一个在知识过剩时代有些信息焦虑症的人来说，很想从中发现武功秘籍，但我不得不承认，学习这件事情本身，没有什么终南捷径，终究是要自己去摸索、实践的。
学习本来就是一个常谈常新的话题，随着科技和互联网的发展，学习的方式更是发生了翻天覆地的变化，尤其是社交媒体和各种内容充斥和占领着我们有限的时间，很难再让人集中精神下来读书研究了，才有了各种移动学习、碎片化生存等等，但学习的本质仍然没变，在TED的演讲里就有许多有关Education的内容。
那么，在学习资源越来越丰富的时代，我们该怎样看待学习呢？
我们先应该要搞清楚一个问题：学习的终极目的是什么？是让生活更美好，过上幸福快乐的生活？我自己的答案与这个有点关系，其实不管是学习还是其他的自我提升都是为了给予自身的安全感，这个安全感来自于你自己内心的定义。是什么东西在内在驱动着你？或者说什么样的学习才是你追求的，并且想达到什么样的状态。讲者给了三个定义：目标（purpose）—你要有一个明确的目标；自治（autonomy）—即自己的一亩三分田，在某个领域能够非常兴奋的说上一段时间；精通（mastery）—这个可以用一万小时理论来搞定，在这个领域你必须是精通的。如果能够符合上面的三条，那么你的学习肯定是非常有趣并且让你快乐的。