数据的品牌问题和女权主义一样糟糕
随着数据的财富越来越多地成为一种障碍而不是帮助，Isobar的莎拉·普里查德(Sarah Pritchard)思考了为什么数据会有这样的形象问题。
为什么数据如此令人困惑?说到谈论它，我们正处于一个奇怪的阶段。在我们的工作场所和媒体中，关于数据的讨论比以往任何时候都要多，它已经成为我们生活中不可分割的一部分，然而有一个问题——我们似乎并没有更接近于集体理解它。
尽管数据无处不在，但越来越多的人对此感到困惑。事实上，我相信你已经读过很多关于数据的“思考文章”，并在其中感受到一种崇高的感觉——我们如何思考和谈论数据，让我们感觉它是超凡脱俗的，超出了我们的理解。
我们是怎么走到这一步的，如此深刻地影响我们生活的东西被如此误解?
在现代方言中，我看到了“数据”一词和“女权主义”一词之间的许多相似之处(是的，我清楚地知道，只要提到“f”这个词，我就会吸引多少人的攻击)。它们都是非常重要的东西，却被深深误解和误用，无法向那么多受益于它的人提供其全部价值。
我还发现，把数据看作一个品牌是一个很好的思维实验。
为什么要把数据看作一个品牌呢?特别是在营销领域，它已经意味着一些非常具体的东西——它通常不是由大量信息组成的产品，这些信息以特定的方式结构化，并通过互联网收集，这些信息要么非常有价值和重要，要么非常烦人和无用，这取决于谁在看它。
定性信息也可以归类为数据，但与这个词的联系是如此强烈地倾向于定量，以至于数据和定量信息作为术语基本上是可以互换的。在过去大约6年的量化迷恋中，我对我们目前拥有的数据品牌可能不能很好地为我们服务有一些假设。这些假设可能会帮助我们找到数据对我们更清晰、更有用的方法。
首先，我们很多人可能都患有数学焦虑症，再加上海量的数据让人很难感同身受。其次，数据和量化专家通常没有很好地向那些不每天使用数据的人讲解数据，尤其是大数据这样笨拙的概念。
我相信你和我一样厌倦了“淹没在数据中”这句话，但这是一种陈词滥调。信贷:日兴macaspac
它太多了，我们都没有意识到它来自我们自己
我们“淹没在数据中”的陈词滥调被滥用了，但这是一个永恒的真理——有太多的事情发生了，我们现在谈论生活在一个注意力经济让人感觉越来越反乌托邦．有这么多信息要被轰炸，我们感觉铺天盖地的信息毫无意义。有关于流行的重要研究数学焦虑是什么驱使许多人完全避开数字，尽管过去10年里人们一直在这么说如今，数据是我们生活中不可或缺的一部分．
数据专家和“大数据”的虚假承诺在混淆视听方面做得很好
对于那些偶尔涉足统计领域的人来说，这不仅仅是一种压力。最近数据和统计应用的趋势令人困惑和奇怪。它曾被认为是一种神奇的疗法，大数据已经不是什么东西了，但实际价值远低于预期。就最近的技术发展而言，像深度学习这样的人工智能是相当可怕的基本上就是一个“黑匣子”他们几乎没有办法了解这些系统是如何工作的。
克服这些挑战来解决数据品牌问题显然是复杂的，但这里有一些事情可能会有所帮助:
即使你永远不会写代码，也要学习代码
我认为我们很多时候都试图忽略它，但如果数据是我们生活中不可或缺的一部分，那么代码也是。有很多关于如何理解代码的资源，但我最喜欢的阅读之一是这个保罗·福特的长篇作品，标题简单地叫“什么是代码?”你可能需要像我一样坐几次才能完成，但这是值得的。
你不需要成为一名数据机制专家，但你可能想要了解一些你需要去的地方。信贷:Igor Ovsyannykov
冥想更
最近一些关于数学焦虑的研究表明冥想和正念练习可以帮助我们的大脑更容易接受数学思想．如果我们对数学感到焦虑，这肯定与其他一些最近的研究很好地联系在一起心理安全在工作场所，这表明我们目前还没有能力向数据概念敞开心扉。现代职场需要考虑如何保护员工的心理安全。
莎拉·普里查德(Sarah Pritchard)是Isobar的数据策略师。
部分问题在于，最尖端的数据是超级大脑的领域——极其聪明的经济学家和统计学家，他们被说服将自己的知识力量应用于华尔街以及社交媒体巨头的行为分析。
但小数据也有一席之地，我认为外行理解的切入点是让他们接触一些不那么复杂的例子。然后逐步建立他们的知识，从而在他们的信心中创造收益。
目前，处理数据给人的一般印象有点像躺下来看星星，然后意识到你面前的东西是多么巨大。
这是一篇经过深思熟虑的作品，莎拉。谢谢你！
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我完全同意你的观点，安东尼!谢谢你深思熟虑的评论。干杯
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多么令人困惑的文章。
有三种问题:产品、传播和品牌。
数据有通信问题。数据是伟大的，但人们并没有很好地沟通如何以及如何最好地使用数据。
女权主义有一个产品问题。如果人们看到女权主义的真正面目，那么女权主义者就不会有那么多了。正是这个品牌拯救了女权主义。我们把女权主义和女性权利联系在一起，而产品实际上都是关于权力、地位和特权的。
当然，莎拉，你所要做的，就是把我的言论称为“喷子”，这让你成为了品牌倡导者，因此也是问题的一部分。
我知道现在编程在进步的人群中很酷，但是学习一些基本的统计学和批判性思维怎么样?你不认为这可能会让我们的大脑更容易接受数学而不是冥想和正念练习吗?它甚至可以教会我们如何写出连贯的文章。
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TDA，我喜欢你思考的严谨，你的总结也不是完全错误。我认为莎拉为对话增添了更多的内容，她提供了一个更广阔的视角来看待如何处理这个问题——问题的一些可能的答案，而不是问题的答案。
一旦你向某些专业人士提到数据，他们就会预设一个“太难、太复杂了，把它留给研究人员，他们最好让它起作用”的黑盒立场。程序化的(是的，数据的一个版本)问题只会让事情变得更糟。这些要点不仅有助于沟通，也有助于品牌建设。
给它起个名字，比如“当正确应用于你的通信简报时，可证明的准确性提高了”，也许更多人会接受它。只要让名字更短更容易记住就行了。
关于编码;我得到了一定程度的数据。我不懂编程，尽管事实上小学的孩子们都懂编程，喜欢玩它，让它工作。这篇文章在我的阅读清单上，这要感谢一位正在攻读统计学硕士学位的人。
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这篇文章显然是人们被数据吓倒的另一个原因。
如果没有更好的说法，那就用酒吧测试吧。使用你和朋友在酒吧喝了几杯酒后会用的词。
简单地说，网络数据只是由公司与网站所有者合作收集并整理的单词的excel电子表格。
当你填写一个网页表单，填写一个搜索字段，或者你正在阅读的页面上的内容类型(娱乐，体育等)时，收集的数据就简单了。
这些信息可以存储为cookie(存储在您的浏览器中的文件)，并由您的浏览器发送给与发布者合作的数据公司。
数据公司可以访问您的cookie数据通常长达3个月。他们把你的数据卖给广告公司，广告公司根据你的数据向你投放定向广告。
当广告商使用你的数据投放广告时，出版商就会获得报酬。
简单的
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没错，史蒂夫。但在通信领域的无数数据应用的有限的看法。
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同意了。但本文旨在减少对数据的困惑。
除非你想深入了解数据广告技术的深度，否则就没有必要用过于沉重的词语和描述来淹没每个人。
相信我，我为一家广告技术数据供应商工作。这是不需要的。
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