车品觉

全书从为什么大数据说起来容易做起来难出发，以大数据构建未来商业利器结束。

回顾我在阿里的6年，从经历来说，是先负责支付宝，继而负责淘宝，最终负责整个阿里集团的数据工作。实际上，这个过程同样也是我对数据应用的一个历程：第一阶段用数据，第二阶段养数据，第三阶段从看数据到用数据。

我们往往都是有问题找数据，大数据时代则不同，其最核心的特质是“用数据找机会”。从“看”到“用”，再从“用”到“养”，运营数据本身就是一个复杂的过程。

在这篇文章中，我们解释了为什么数据科学对许多初创公司都如此重要，公司应该何时对数据科学进行投资，如何在公司中安排数据科学的位置，以及怎样打造一种让数据科学蓬勃发展的文化。

大数据也是未来最重要的生产要素。目前在大数据营销、大数据信用与风险控制类应用方向有了不少成功的实践。我们相信未来的创新模式将会围绕着数据的跨界融合衍生出数据服务新产业。企业内外数据、线上线下数据融合产生化学反应，基于数据的创新模式给我们无限想象空间。

本文于2016年3月29日发表于香港信报，作者车品觉 3、5年前我们还在为移动化兴奋不已，而今天已开始面对全局大数据，面对四面八方的传感器，大数据已经完全不是移动化这么「简单」。我们知道手机是一个超级终端传感器，但未来还有智能电视、智能家居、物联网汽车……我们将跟所有的东西连接和互动。随着无处不在的终端所收集的更多数据，将有一天， 无论你去哪里都会留下「脚步…

导读： 面对提供相同互联网服务的两家供应商，一家在隐私保护上做得较好，但价格高，而另一家则习惯于侵犯个人隐私，但价格低，那么大多数消费者还是会选择后者。这项研究还发现，如果两家公司以同样的价格提供一款产品，更注重保护隐私的那家公司将胜出。 大数据带来了一大挑战，即价值可能并不明确，数据收集者的动机（更不用说其身份）可能被隐藏，个人的预期可能混乱不清。 大数据…

摘要：面对高度互联、数据化全面覆盖的时代，我们正在见证电子商务、移动互联网、互联网金融等多领域因数据而发生着的巨变。以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT(data technology)数据时代。这不仅仅是技术的升级，更是思想意识的巨大变革。2014年3月7日，在杭州西子湖畔，阿里巴巴联合… 面对高度互联、数据化全面覆盖的时代，…

最近，美国联邦商务委员会发布了一份历时两年研究的报告，针对使用大数据的益处和风险（尤其是对于相关消费者保护法规的风险）进行了详细分析。 这份报告备受业内关注，因为它提及大数据的「阴暗面」。该报告提醒，社会在使用大数据时，需要特别注意《公平信用报告法》、《联邦贸易委员会法》及《机会公平法》。因为大数据若使用不当，恐将助长社会的机会差距、伤害弱势群体利益、加剧贫…

IBM行政总裁罗梅蒂（Ginni Rometty）在今年的CES发表演讲，提及我们正步入认知的年代。过去10年，IBM一直在推进名为Watson的认知计算（Cognitive Computing）项目。该项目曾于2011年参加智力竞赛节目《危险边缘》，并成功力挫群雄而一举成名。IBM等一众科技公司推断，认知计算将为人类带来革命性改变，其独特之处在于通过大数据…

洞察消费者全部的行为，是商业社会一直以来的梦想。今天，这个梦想似乎不再遥不可及，因为我们手中已握有最重要的拼图，它就是数据。从电子商务诞生之日起，数据就是区别于传统商业的利器，因而不夸张地说，数据的挖掘和应用是电商的竞争力，更是使命。 对于企业来说，良好的指标体系可以增加企业可预见的范围。通常情况下，数据可以通过是否正向作用、是否可预见两个维度归纳成四个类别…

摘要：他是阿里数据团队的“教练”。在他眼里，大数据不是高大上的事物，研究数据，一定要懂商业。 阿里巴巴集团副总裁车品觉 认真倾听记者的提问，在回答之前还会反问，以确认对方的问题，说话逻辑严密——这是阿里巴巴集团副总裁车品觉给记者的第一印象。 他来自香港，加入阿里巴巴前是敦煌网首席产品官，曾在微软、eBay等多家跨国公司担任总监职务。多年来，他笔耕不辍，将自己…

摘要：我想讲一个似乎跟大数据没有关系的题目。很多时候我们想做成一件事，要先看人。大数据这个行业方兴未艾，人才短缺，故我们招聘时的面试就变得很重要。亦因如此，近年我面试候选人时，都设计一些问题，能让我一听答案，就知道对方是否具备这个岗位的基本能力，是不是我想要的人。

这是淘宝天下《卖家》杂志4月刊对车品觉先生的采访稿件，看看数据分析界真正的“高富帅”怎么看待数据分析这回事。. 1，作为支付宝数据首席分析师，你怎么看待“数据挖掘”这个词？ 所谓的“数据挖掘”是基于用户的行为挖掘出有价值的东西，以及这个东西被用到商业环境上。比如非常著名的“啤酒与尿布”的案例，它的背景是在1992年的美国，每周四或者每周五下午5点-7点的时间…

与十年前不同，当今令数据分析师迷茫的，可能不再是数据很少，而是数据很多;今天不是不知道玩好数据的重要性，而是不知道玩错数据的危害性，即所谓甜蜜的烦恼。一个数据分析师，如果能体会到，当下数据存在的核心问题，并且能清楚解决办法，就可以精益求精了。 这次想跟大家讲的是一个由受、想、行、识四个部份所组成生生不息的圈(Feedback Loop)，彼此互相推进。 听起…