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2017年9月16日讀畢，此書展示瞭作者是如何在大數據之外利用好小數據的，很多非常具體的例子可以做為進行科學研究的樣闆。大數據展示全局，小數據勾勒故事，故事對於個體更重要，全局對於整體更重要。

大數據是趨勢，“小數據”是從冷冰冰的數據背後，帶著局外人的洞察力深入到一綫體驗用戶的情感欲望，挖掘他們並未發現的需求。（樊登：用戶是愚蠢的，他們並未意識到自己的深刻需求）本書有啓發性，但有標題黨嫌疑，章節結構鬆散邏輯混亂，缺乏理論上的係統性與深度，隻能作故事書讀物。PS. 作者對大數據的刻意貶低，隻能說明決策者對大數據的分析方法和結論有偏差，數據本身是客觀中立的。

不知所雲毫無邏輯。。。

給我打開瞭一個思路，做産品做品牌，這些是我一直想做的事情，但是在做這些東西之前要先理解世界，洞察人性。 如果要鍛煉自己，就先從摸索自己開始吧。

我想做的調研是這樣的調研，類似田野考察，關注彆人從未關注過的，發現彆人從未發現的。原因有二。 1.不信任問捲得到的答案 2.大數據隻能揭示現象，方嚮性指導。深層原因仍需要通過對人性的理解解答。想得到突破式創新也不可能靠大數據分析。

在大数据分析大行其道的今天，似乎人们的目光都在注视着各种各样的大数据，而小数据则无人关注了。然而，马丁著，陈亚萍译的这本《痛点：挖掘小数据满足用户需求》则独辟蹊径，向人们展示了一下利用小数据设计、改进产品或品牌的商业实战范例。 作者从俄罗斯的冰箱贴受启发，...  

本书所讲的大数据vs小数据，某种程度上像是定量研究vs定性研究。 定量研究会获得某种趋势，但质性研究更能帮助你挖掘到本质，找出背后看不到的规律之手。 正如组织活力项目，尽管我们从400+指标中发现了40+个所谓有预测/区分作用的指标，但这些指标往往难以解释，甚至看上去不...