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注：配图为UCI设计公司作品

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它承诺改变我们生活的方方面面： 从运动到商业到烹饪等等。 我说的是被吹捧为通过预测分析准确预测我们未来的时髦词 大数据。 2008年，谷歌推出了谷歌流感趋势(GFT)，收集关于流感爆发的预测分析。这是了解大数据分析的一个很好的例子。 搜索引擎巨头遵循的方法论是什么?

他们将世界不同地区的人们使用的搜索引擎术语进行了匹配。而且，当这些查询与传统的流感监测系统进行比较时，谷歌发现流感季节的预测分析表明，某些短语的搜索引擎流量较高。 那么，谷歌是否通过将搜索引擎查询与这些大数据聚合起来，并采用预测分析，成功地实时预测了流感活动?

不完全是。 即使有大量关于搜索查询的数据分析，GFT在2012-2013年和2011-2012年高估了50%以上的流感流行率。这种预测分析的失败导致谷歌被贴上炫耀"自动化傲慢"的标签，只会助长大数据炒作。 你知道我要去哪里吗?

对于小企业主来说，发现潜在客户行为的隐藏模式是一项有吸引力的追求。这就是为什么每个人都想染指大数据分析。 但是，积累大量信息，然后对其进行分析以获得准确的见解并不容易。你需要世界级的数据科学家、巨大的财政资源和先进的技术分析工具来破译如此大量的大数据分析。 此外，大多数大型数据库毫无用处，中型企业主可能永远也不会需要大数据。 输入小数据。 这是易于访问的小型数据，人们可以很容易地理解这些数据，从而获得可操作的见解。的确，小数据都是关于人的。 这里有一个表格可以帮助你区分这两种类型。如您所见，小数据可以指出未满足的潜在客户需求的特定属性。具有讽刺意味的是，根据弗雷斯特研究公司的调查，只有12%的公司在分析他们现有的小数据。 这意味着其中88%的数据都被浪费了。 想象一下，利用这些被忽略的数据，你可以做出智能的社交媒体营销策略和商业决策。 这就是为什么在这篇文章中，我想向你展示使用小数据的可行策略和例子。 《小数据》一书的作者马丁林德斯特罗姆写道，小数据是突破性想法或全新的品牌转型方式的基础。他分享了以下小数据引发大创意的例子，包括Snapchat .你准备好彻底改变你品牌的社交媒体营销努力了吗?

然后，让我们开始有效利用您的小数据储备。 相关性不等于因果关系：用少量数据找到"为什么"和潜在的客户需求 在工作日，你可能喜欢在太阳升起之前醒来。 但是，这是否意味着你要对这些天的日出负责?

当然不是。 但是，这是一个愚蠢的例子，证明了许多人错误地相信"相关性等于因果关系"很多时候，大数据分析以类似的方式工作。它给了我们迷人的洞察力，但我们无法找到为什么事情会以这种方式发生。 例如，看看OkCupid博客。根据收集的用户数据，它显示了种族和吸引力之间有趣的相关性。 克里斯蒂安鲁德尔（联合创始人，OkCupid)甚至根据这样的数据点写了一本关于人类行为的书。 在一个特殊的例子中，他将OkCupid的吸引力评级与Shiftgig.com(招聘网站)的5000份工作记录相关联。而且，他发现"美貌偏见"可能是男女之间巨大薪酬差距的原因。但是，单凭吸引力就能保证女性找到工作吗?

同样，在谷歌预测流感的尝试中，它利用用户进行的大量搜索来寻找相关性，而不关心因果关系。 相反，你需要看似无关紧要的对客户群的洞察来理解他们的需求。你需要站在潜在客户的角度，思考/感受你的消费者的想法。 你可能还需要通过与你的目标客户交谈并了解他们的个性来获得个人信息。 就在我们面前的一个很好的例子是Pinterest .他们的用户体验研究员加布里埃尔特里翁菲恳求粘在电脑屏幕上的设计师进行上门服务。他认为亲自拜访拼趣用户有助于了解他们实际上是如何使用它的。 在一个特殊的例子中，特里昂菲发现一个年轻的护理专业学生和她的男朋友经常使用拼趣来计划他们的烹饪。 有趣的是，发现拼趣正在帮助人们离线交流。这个w

注：配图为UCI设计公司作品

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