周末闲暇时光，翻起刚买回来的《美团机器学习实战》，随口问了下自己，为什么要看这本书？
一时愣住了，因为是好友安利心血来潮就剁手了，当时也就纯粹想着拓宽下眼界，没想太多。
静下来好好思考了下，觉得自己主要存在以下困惑：业务产品经理，在大数据时代该怎么做好？
一、思考过程为了更加深入思考该问题，采取一种我常用的思考模式：分-总-分
1、分：加上前置定语、限定范围，问出一个具象化的问题：作为业务型产品的我，正在做大数据相关工作，我买了一本美团大数据实践的书，目的是为了什么？
2、总：将前置定语这些干扰项都去掉，抽取题干并归类。即为，为了活得更好，人（业务产品经理），在新时代（大数据时代）该怎么做？
这个问题，肯定是见仁见智的，说下个人理解：活得好是目的，怎么做是手段，新时代是环境。因此可作理解为：大数据时代中，人如何通过一定手段去高效达成目标。
3、分：再落到实际的业务问题，剖析业务痛点，明确自身定位，善用工具，去高效完成目标。
接下来将对题干的名词，做逐一剖析。
二、大数据时代特征1. DT时代2014年，马云北京大数据的推介会的演讲上提到：“人类正从IT时代走向DT时代”，DT是数据处理技术（Data Technology）的英文缩写。DT时代是以服务大众、激发生产力为主的技术。（摘自百度百科）
2. DT时代特征2.1 数据增量快移动互联网带来了数据的爆发，据不完全统计，2011年产生的数据量为：1.82ZB，相当于2000年以前储存数据的155倍。
（1ZB=1024EB,1EB=1024PB,1PB=1024TB,1TB=1024GB）。数据剧增是这个时代的第一个特征。
2.2 数据传输快未来5G传输速率高达10Gbps，而当前的4G网络最高则高达100Mbps，几乎提高了近100倍（来自三星电子）。数据传输的提速是第二个特征。
2.3 数据储存能力强OpenStack的技术开源之后，众人拾柴火焰高，云计算能力获得快速发展，管理资源的平台IaaS化，应用资源也实现PaaS。
3. 变革中的机遇时代的潮流中，从来不缺乏一些弄潮儿，把握住了时代大势最终赚得钵满盆满。作为后来者，或许可以从历史发展的眼光去回溯各时代变化中不变的一些规律。这部分会概括从石器时代到信息技术时代，稍有冗长，大家可以重点关注每个时代变化背后的原本面目。
3.1 石器时代旧石器时代：距今约250万年-约1万年前，人类体质进化从能人到智人。
中时期时代：大约二万年前。
新石器时代：从1万年前开始，结束时间从距今5000多年至2000多年。
技术突破：打猎的工具有大变小、变丰富，生存方式从捕猎到畜牧耕种。
本质：生产方式的结构性变化。
影响：人类获得稳定的食物来源后，生存能力极大提高。
3.2 青铜/铁器时代从春秋战国时间开始。
关键事件：1785年，瓦特制成的改良型蒸汽机投入使用。
技术突破：春秋时期发明块炼铁，锻打炼成体块；战国初期，我国已掌握了脱碳、热处理技术方法，发明了韧性铸铁。
本质：生产工具的升级。
影响：人类改变自然的能力变强。
3.3 蒸汽机时代（19世纪初~19世纪70年代）为第一次工业革命。
关键事件：1785年，瓦特制成的改良型蒸汽机投入使用。
技术突破：将蒸汽的能量转换为机械功。
本质：机器代替手工，解放劳动力。
影响：催生西资本主义机器大革命，资本主义的世界体系开始初步确立。
3.4 电气时代（1870～1950左右）为第二次工业革命。
关键事件：️1799—1800年，意大利物理学家伏打发明了发生装置——伏打电堆，它能够产生持续的直流电；1831年，英国科学家法拉第发现了电磁感应现象，提出了发电机的理论基础。
技术突破：伏打电堆通过化学反应提供稳定电源；电磁效应揭示电与磁之间的物理效应。
本质：自然科学的发展，全面提升了生产力。
影响：促进了世界殖民体系的形成，资本主义世界体系的最终确立。
3.5 IT时代信息技术的时代，20世纪50年代左右至今。
关键事件：1957年，苏联的人造卫星，1945年，美国的原子弹试制成功，40年代后期的电子管计算机。
技术突破：原子技术、航天技术、计算机技术。
本质：科学技术提升生产力的速度加快。
影响：社会经济结构比重变化，第三产业比重上升。贫富差距变大，资本主义世界影响加强。
综上总结，其实可以发现时代发展的脉络基本是：从石器时代，人类文明的进程是从明确生产方式后，不断提升生产力的丰富度以及生产的速度的奋斗史，是一个从有到优的过程。
而对于DT时代，正如定义所说的，该时代是一个数据金矿，激发生产力是一个从无到有的过程。因此如何做一个优秀的掘金者，即为我辈及后代一个非常重要的思考方向。
三、业务产品经理经过前面的梳理，可能我们已经大概知道努力的方向了。回归到每一个个体，我们需清楚自身的位置以及使命，才能在这个潮流中做一个翻江倒海的弄潮儿。
1. 角色定义产品经理，其实就是思考如何更好服务大众的人。
在大数据时代，产品经理在这个价值输出链条中，分别为：业务产品经理（规划业务端需求的产品）——数据产品经理（收集、治理、挖掘数据的产品）——平台产品经理（推荐引擎系统产品），后面就是负责将大众需求实现的开发测试工程师了。
业务产品是需求链条中最前线的，是能够最听得到炮声的那一批人，角色尤为重要。
2. 角色使命关乎使命，我在前面说过，是为了更好地活着。这对于企业来说就是通过输出服务，持续健康地获得高价值的回报。在大数据时代，业务产品经理是应该肩负起这一个企业重任，做一个优秀的矿工。
四、该怎么做好为了更好理解新时代赋予业务产品的角色使命以及怎么做好，还是继续举矿工的这个例子，假设你目前接到任务如下：
Task:老板要求，你要在一天之内，挖到更多的财富（注：不限定金子、银子），你会怎么做？
A1：找到矿山比较富集的地方。
A2：出钱多雇几个人。
A3：用更好的工具。
是的，上面都是一些比较常见的想法，看看跟上面分析几个是时代是否比较相似？但如果，财富是未知，矿山是未知？时间却是有限，怎么办？这里就是需要用到大数据机器学习的思维了。假设业务目标是产出要大于投入，我们可以通过机器学习的方式，将投入时间、获得财富类型、使用工具损耗成本、雇佣成本等等都作为输入入参，通过训练的方式快速调试输错，最终给出各维度的建议参数值，然后不断调优，使财富获得达到一个峰值。
因此，在怎么更好完成使命上面，同样需要有这样的思维。有一些建议如下：
1. 认知升级1.1 工作思维模式升级工作的时间是有限的，哪些纬度能够给予我们目标带来最大的价值，是需要不断总结反思，调节入参纬度的时间配比，这里其实强调的是：要有一个大数据分析的思维模式。
1.2 了解关注纬度清楚知道业务的目标；
清楚了解用户的痛点；
清晰知道业务、用户、系统等相关数据；
了解数据挖掘满足用户需求的方法；
提升调动资源落实需求能力。
根据上面的梳理纬度，进行有针对地强化学习，这样能够才能做一个优秀的矿工。（这里也只能是点到为止，不在这里展开）
2.1 业务目标从大的来说：熟悉企业的使命、愿景以及提供服务；
从小的来说：多于老板沟通，清楚每一次战略调整背后的目标考量。
2.2 用户痛点这方法就很多，有效就好了。行业调研上，有哪些快速的办法去了解到真实可信的行业情况；用户调研上，方法与技巧又是啥？问卷、访谈、灰度测试等等。
（有做过一些整理，有兴趣可以一起探讨学习）
2.3 数据知识️现有数据了解：数据储存量如何（太少不适合做数据挖掘）；包括哪些：用户行为数据、交易数据、业务数据、数据质量如何以及治理手段。
数据分析框架。
数据分析工具：根据业务分析需求，挑合适的工具，网上一大把。
2.4 数据挖掘️ 基本的数学知识：统计学、线性代数、概率论。
机器学习的思路：明确业务目标、问题建模、特征工程、模型选择、模型融合、模型应用。
算法逻辑及应用：需要大概知道，一些算法的加工逻辑及应用边界，如：分类中的贝叶斯、关联算法、回归中的逻辑回归、集成算法中的随机森林等等。
成型的数据产品：个性化推荐、搜索引擎、图像识别、智能客服等。
到这里基本可以回答，为啥要看这本书了。
2.5 推动能力其实有以上还不够，还要有一个强有力的推动需求落地的能力，不然一切都是天方夜谭。熟悉身边的资源以及明白该何时调用，这是一个不断修炼的过程，也求大神赐教～～
最后附一句推动中比较喜欢的话：
给我一个支点，我就能撬动整个地球——阿基米德
因时间精力有限，案例拆解偏少，可能会有点像空中楼阁。不过，借助这种：分-总-分的解题思路，不管应对何种问题，都是可以进行套用和论证的。
以上，这希望对你有帮助！
-END-