知识到智慧

[Qing]

那天帮助客户准备培训材料，其中一块包括了数据挖掘的概念培训。对象是业务人员，我们原来准备的材料过于理论，结果客户觉得太难讲清楚了。于是要重新修改，尽量讲的通俗，突出重点。

如果说通俗，在以前有一个帖子中说了个孙悟空跟二郎神打架的例子，确实很通俗。

说看到孙悟空跟二郎神打架，然后分析双方实力和胜负，这叫分析报告。在两人开打之前，根据以往的胜负记录，推测胜负概率，这是统计分析。在开打之前，已经有一堆数据，你啥都不管，用模型这么一转，得出野孩子、经验丰富的人打架要比富贵子弟、理论丰富的人厉害，孙悟空比二郎神穷、打架打得多，因此，他会赢。

很有启发性吧。你听了之后，可能会觉得，哦，挖掘跟统计确实有点不同。不过类比的方法也大都只能起到启发性作用，如果你深入考虑，说不通。比如究竟有什么不同呢？都似乎预测。光从这个类比看，似乎就是统计考虑的因素少，挖掘考虑的因素多。统计是人工的，挖掘是自动的。但这么理解有问题，好在，如果你非得从类比深入进去，会被鄙视为找碴，或者是钻牛角尖。

我们这个客户还有个特点，比较严肃，不大喜欢用这种诙谐的、类比的东西来说事儿。因此，最后还是找了很概念性的一页，是以前培训材料里面的一页，虽然通篇是英文，但容易说清楚一点，而且还比较正经。

需要将一些英文翻译成中文，但要保留一些英文，这样显得讲解时有点水平。

这页ppt很聪明，没有给出数据挖掘一个文字定义。而是说，存在很多定义，但一般包含这些结构，然后分成四部分，每部分用一系列英文单词，像是关键字一样，后面还有一堆省略号。

 

它是对海量数据、大型数据库、数据仓库...进行处理

要干的事情被形容为寻找、探索、提取...

得出了有趣的、有用的、隐含的、可行动的东西…

这个东西叫什么呢？叫信息、知识、模式、规则…

在下方，还有个玛雅金字塔的四层，从下面到上面依次是data、information、knowledge、wisdom。这就是我们常说的数据到信息到知识，不够这里还增加一个wisdom。客户说，"这部分得用中文表示，然后…每一块给我举个例子说明"。

好吧。正好，旁边还有我们项目的挖掘大师，一起过来琢磨。

很惭愧，一时间没有想到什么好的例子。竟然还是老掉牙的例子。数据——用户呼转竞争对手的次数。信息——呼转高、中、低（数据跟信息的区别还是很模糊，不过能暂时对付一下）。知识——高呼转客户易流失。最后，智慧？犯难了，什么应该是智慧呢？智慧是知识加行动，最终举了个"持续关注高呼转客户"的例子。

想象中不由用拟人的方法，知识就像是个戴眼镜的白面书生，智慧就像是个满脸沧桑的白胡子大爷。嗨，又犯了类比的毛病。有一次，bin曾经说过，现在这个世界缺的不是知识，缺的是德，噢，不对，是缺智慧。并且引用罗素的定义，不过我还是不明白智慧是什么。但我想，智慧不一定要靠知识来，知识也不一定能够得到智慧。上面那个例子似乎并不智慧。

此处递进的四个概念似乎想说明数据挖掘能够导向最终的智慧，我认为这有些高估自己的能力。好听一点的词不多，叫远大理想，难听一点的词不少，好高骛远、不自量力、乱七八糟…不过，用来忽悠人是需要的。

这也是人之常情。每个人总是喜欢将自己从事的事情当作是天下第一等大事，是核心的，或者认为自己认可的就是完美的东西。所以当初有人提出地球不是宇宙中心的，被否定了，那个人就被鄙视一塌糊涂。当有人承认自己很傻很天真的时候，就有那么多人说，你伤害了我，却一笑而过。

 

[raullew]

数据挖掘其实就是名字起得好听，俗话说----"光鲜"
当然，我认为数据挖掘确实是一种享受的工作

On 3月27日, 下午1时26分, Qing <happys...@gmail.com> wrote:
> 那天帮助客户准备培训材料，其中一块包括了数据挖掘的概念培训。对象是业务人员，我们原来准备的材料过于理论，结果客户觉得太难讲清楚了。于是要重新修改，尽量-讲的通俗，突出重点。
>
> 如果说通俗，在以前有一个帖子中说了个孙悟空跟二郎神打架的例子，确实很通俗。
>
> 说看到孙悟空跟二郎神打架，然后分析双方实力和胜负，这叫分析报告。在两人开打之前，根据以往的胜负记录，推测胜负概率，这是统计分析。在开打之前，已经有一堆-数据，你啥都不管，用模型这么一转，得出野孩子、经验丰富的人打架要比富贵子弟、理论丰富的人厉害，孙悟空比二郎神穷、打架打得多，因此，他会赢。
>
> 很有启发性吧。你听了之后，可能会觉得，哦，挖掘跟统计确实有点不同。不过类比的方法也大都只能起到启发性作用，如果你深入考虑，说不通。比如究竟有什么不同呢-？都似乎预测。光从这个类比看，似乎就是统计考虑的因素少，挖掘考虑的因素多。统计是人工的，挖掘是自动的。但这么理解有问题，好在，如果你非得从类比深入进去-，会被鄙视为找碴，或者是钻牛角尖。
>
> 我们这个客户还有个特点，比较严肃，不大喜欢用这种诙谐的、类比的东西来说事儿。因此，最后还是找了很概念性的一页，是以前培训材料里面的一页，虽然通篇是英文-，但容易说清楚一点，而且还比较正经。
>
> 需要将一些英文翻译成中文，但要保留一些英文，这样显得讲解时有点水平。
> 这页ppt很聪明，没有给出数据挖掘一个文字定义。而是说，存在很多定义，但一般包含这些结构，然后分成四部分，每部分用一系列英文单词，像是关键字一样，后面-还有一堆省略号。

>
> 它是对海量数据、大型数据库、数据仓库...进行处理
> 要干的事情被形容为寻找、探索、提取...

> 得出了有趣的、有用的、隐含的、可行动的东西...
> 这个东西叫什么呢？叫信息、知识、模式、规则...
>
> 在下方，还有个玛雅金字塔的四层，从下面到上面依次是data、information、knowledge、wisdom。这就是我们常说的数据到信息到知识-，不够这里还增加一个wisdom。客户说，"这部分得用中文表示，然后...每一块给我举个例子说明"。
>
> 好吧。正好，旁边还有我们项目的挖掘大师，一起过来琢磨。
>
> 很惭愧，一时间没有想到什么好的例子。竟然还是老掉牙的例子。数据----用户呼转竞争对手的次数。信息----呼转高、中、低（数据跟信息的区别还是很模糊，不过能暂-时对付一下）。知识----高呼转客户易流失。最后，智慧？犯难了，什么应该是智慧呢？智慧是知识加行动，最终举了个"持续关注高呼转客户"的例子。
>
> 想象中不由用拟人的方法，知识就像是个戴眼镜的白面书生，智慧就像是个满脸沧桑的白胡子大爷。嗨，又犯了类比的毛病。有一次，bin曾经说过，现在这个世界缺的-不是知识，缺的是德，噢，不对，是缺智慧。并且引用罗素的定义，不过我还是不明白智慧是什么。但我想，智慧不一定要靠知识来，知识也不一定能够得到智慧。上面那-个例子似乎并不智慧。
>
> 此处递进的四个概念似乎想说明数据挖掘能够导向最终的智慧，我认为这有些高估自己的能力。好听一点的词不多，叫远大理想，难听一点的词不少，好高骛远、不自量力-、乱七八糟...不过，用来忽悠人是需要的。
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> 这也是人之常情。每个人总是喜欢将自己从事的事情当作是天下第一等大事，是核心的，或者认为自己认可的就是完美的东西。所以当初有人提出地球不是宇宙中心的，被-否定了，那个人就被鄙视一塌糊涂。当有人承认自己很傻很天真的时候，就有那么多人说，你伤害了我，却一笑而过。

[kaikai]

呵呵，享不享受工作，在乎个人，与工作性质关系不大。
嘿嘿，唯心论，唯心论

On 3月27日, 下午4时00分, raullew <raul...@hotmail.com> wrote:
> 数据挖掘其实就是名字起得好听，俗话说----"光鲜"
> 当然，我认为数据挖掘确实是一种享受的工作
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> On 3月27日, 下午1时26分, Qing <happys...@gmail.com> wrote:
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>

> > 那天帮助客户准备培训材料，其中一块包括了数据挖掘的概念培训。对象是业务人员，我们原来准备的材料过于理论，结果客户觉得太难讲清楚了。于是要重新修改，尽量--讲的通俗，突出重点。
>
> > 如果说通俗，在以前有一个帖子中说了个孙悟空跟二郎神打架的例子，确实很通俗。
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> > 说看到孙悟空跟二郎神打架，然后分析双方实力和胜负，这叫分析报告。在两人开打之前，根据以往的胜负记录，推测胜负概率，这是统计分析。在开打之前，已经有一堆--数据，你啥都不管，用模型这么一转，得出野孩子、经验丰富的人打架要比富贵子弟、理论丰富的人厉害，孙悟空比二郎神穷、打架打得多，因此，他会赢。
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> > 很有启发性吧。你听了之后，可能会觉得，哦，挖掘跟统计确实有点不同。不过类比的方法也大都只能起到启发性作用，如果你深入考虑，说不通。比如究竟有什么不同呢--？都似乎预测。光从这个类比看，似乎就是统计考虑的因素少，挖掘考虑的因素多。统计是人工的，挖掘是自动的。但这么理解有问题，好在，如果你非得从类比深入进-去-，会被鄙视为找碴，或者是钻牛角尖。
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> > 我们这个客户还有个特点，比较严肃，不大喜欢用这种诙谐的、类比的东西来说事儿。因此，最后还是找了很概念性的一页，是以前培训材料里面的一页，虽然通篇是英文--，但容易说清楚一点，而且还比较正经。
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> > 需要将一些英文翻译成中文，但要保留一些英文，这样显得讲解时有点水平。
> > 这页ppt很聪明，没有给出数据挖掘一个文字定义。而是说，存在很多定义，但一般包含这些结构，然后分成四部分，每部分用一系列英文单词，像是关键字一样，后面--还有一堆省略号。

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> > 它是对海量数据、大型数据库、数据仓库...进行处理
> > 要干的事情被形容为寻找、探索、提取...
> > 得出了有趣的、有用的、隐含的、可行动的东西...
> > 这个东西叫什么呢？叫信息、知识、模式、规则...
>

> > 在下方，还有个玛雅金字塔的四层，从下面到上面依次是data、information、knowledge、wisdom。这就是我们常说的数据到信息到知识--，不够这里还增加一个wisdom。客户说，"这部分得用中文表示，然后...每一块给我举个例子说明"。
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> > 好吧。正好，旁边还有我们项目的挖掘大师，一起过来琢磨。
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> > 很惭愧，一时间没有想到什么好的例子。竟然还是老掉牙的例子。数据----用户呼转竞争对手的次数。信息----呼转高、中、低（数据跟信息的区别还是很模糊，-不过能暂-时对付一下）。知识----高呼转客户易流失。最后，智慧？犯难了，什么应该是智慧呢？智慧是知识加行动，最终举了个"持续关注高呼转客户"的例子。
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> > 想象中不由用拟人的方法，知识就像是个戴眼镜的白面书生，智慧就像是个满脸沧桑的白胡子大爷。嗨，又犯了类比的毛病。有一次，bin曾经说过，现在这个世界缺的--不是知识，缺的是德，噢，不对，是缺智慧。并且引用罗素的定义，不过我还是不明白智慧是什么。但我想，智慧不一定要靠知识来，知识也不一定能够得到智慧。上面-那-个例子似乎并不智慧。
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> > 此处递进的四个概念似乎想说明数据挖掘能够导向最终的智慧，我认为这有些高估自己的能力。好听一点的词不多，叫远大理想，难听一点的词不少，好高骛远、不自量力--、乱七八糟...不过，用来忽悠人是需要的。
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> > 这也是人之常情。每个人总是喜欢将自己从事的事情当作是天下第一等大事，是核心的，或者认为自己认可的就是完美的东西。所以当初有人提出地球不是宇宙中心的，被--否定了，那个人就被鄙视一塌糊涂。当有人承认自己很傻很天真的时候，就有那么多人说，你伤害了我，却一笑而过。- 隐藏被引用文字 -
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[Goldenfish3]

data-information-knowledge-wisdom四层架构不如data-information-knowledge三层听得多。但搜了一下网上有关论述，对知识和智慧的区分还是有道理的，知识是指某一个“模式”，智慧是指一套知识体系，若干原则、模式之类有机组合。如果以客户流失作为案例，“高呼转客户易流失”是知识，它表现为一种模式。智慧，估计得是客户流失的所有N种原因组成的一套完整的客户流失模型体系，用于回答“客户为什么流失”这个问题。因为客户不满意服务/觉得资费高/缴费不方便，所以就办了另一个号，呼转过去，3个月之后就销户走人了。不满意服务，可以从客服投诉电话上分析，觉得资费高，可以从不断改计费方式和套餐上分析，缴费不方便，可以从欠缴费用上分析。。等等，每条分析出来都可以认为是一种“模式”，这些模式组成一个逻辑框架，变成智慧。

[interstage]

呵呵,最终有人从三层BI提高到四层BI了,知音呀.如何使知识变成智慧,通过持续改善,总结,归纳,继续演绎,这是一种不错的方式.

On 3月27日, 下午1时26分, Qing <happys...@gmail.com> wrote:

> 那天帮助客户准备培训材料，其中一块包括了数据挖掘的概念培训。对象是业务人员，我们原来准备的材料过于理论，结果客户觉得太难讲清楚了。于是要重新修改，尽量-讲的通俗，突出重点。
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> 如果说通俗，在以前有一个帖子中说了个孙悟空跟二郎神打架的例子，确实很通俗。
>
> 说看到孙悟空跟二郎神打架，然后分析双方实力和胜负，这叫分析报告。在两人开打之前，根据以往的胜负记录，推测胜负概率，这是统计分析。在开打之前，已经有一堆-数据，你啥都不管，用模型这么一转，得出野孩子、经验丰富的人打架要比富贵子弟、理论丰富的人厉害，孙悟空比二郎神穷、打架打得多，因此，他会赢。
>
> 很有启发性吧。你听了之后，可能会觉得，哦，挖掘跟统计确实有点不同。不过类比的方法也大都只能起到启发性作用，如果你深入考虑，说不通。比如究竟有什么不同呢-？都似乎预测。光从这个类比看，似乎就是统计考虑的因素少，挖掘考虑的因素多。统计是人工的，挖掘是自动的。但这么理解有问题，好在，如果你非得从类比深入进去-，会被鄙视为找碴，或者是钻牛角尖。
>
> 我们这个客户还有个特点，比较严肃，不大喜欢用这种诙谐的、类比的东西来说事儿。因此，最后还是找了很概念性的一页，是以前培训材料里面的一页，虽然通篇是英文-，但容易说清楚一点，而且还比较正经。
>
> 需要将一些英文翻译成中文，但要保留一些英文，这样显得讲解时有点水平。
> 这页ppt很聪明，没有给出数据挖掘一个文字定义。而是说，存在很多定义，但一般包含这些结构，然后分成四部分，每部分用一系列英文单词，像是关键字一样，后面-还有一堆省略号。

>
> 它是对海量数据、大型数据库、数据仓库...进行处理
> 要干的事情被形容为寻找、探索、提取...

> 得出了有趣的、有用的、隐含的、可行动的东西...
> 这个东西叫什么呢？叫信息、知识、模式、规则...
>

> 在下方，还有个玛雅金字塔的四层，从下面到上面依次是data、information、knowledge、wisdom。这就是我们常说的数据到信息到知识-，不够这里还增加一个wisdom。客户说，"这部分得用中文表示，然后...每一块给我举个例子说明"。
>

> 好吧。正好，旁边还有我们项目的挖掘大师，一起过来琢磨。
>
> 很惭愧，一时间没有想到什么好的例子。竟然还是老掉牙的例子。数据----用户呼转竞争对手的次数。信息----呼转高、中、低（数据跟信息的区别还是很模糊，不过能暂-时对付一下）。知识----高呼转客户易流失。最后，智慧？犯难了，什么应该是智慧呢？智慧是知识加行动，最终举了个"持续关注高呼转客户"的例子。
>
> 想象中不由用拟人的方法，知识就像是个戴眼镜的白面书生，智慧就像是个满脸沧桑的白胡子大爷。嗨，又犯了类比的毛病。有一次，bin曾经说过，现在这个世界缺的-不是知识，缺的是德，噢，不对，是缺智慧。并且引用罗素的定义，不过我还是不明白智慧是什么。但我想，智慧不一定要靠知识来，知识也不一定能够得到智慧。上面那-个例子似乎并不智慧。
>
> 此处递进的四个概念似乎想说明数据挖掘能够导向最终的智慧，我认为这有些高估自己的能力。好听一点的词不多，叫远大理想，难听一点的词不少，好高骛远、不自量力-、乱七八糟...不过，用来忽悠人是需要的。
>
> 这也是人之常情。每个人总是喜欢将自己从事的事情当作是天下第一等大事，是核心的，或者认为自己认可的就是完美的东西。所以当初有人提出地球不是宇宙中心的，被-否定了，那个人就被鄙视一塌糊涂。当有人承认自己很傻很天真的时候，就有那么多人说，你伤害了我，却一笑而过。

[Delin He]

"如何使知识变成智慧,通过持续改善,总结,归纳,继续演绎"  这个过程的主导和核心是人，良好的机制，技术上基本无能为力吧

在08-3-31，interstage <buer...@gmail.com> 写道：

呵呵,最终有人从三层BI提高到四层BI了,知音呀.如何使知识变成智慧,通过持续改善,总结,归纳,继续演绎,这是一种不错的方式.

[Delin He]

期望interstage能利用他丰富的经验和职位，能探索出一套良好的机制和相关经验来，"持续改善,总结,归纳,继续演绎"这个理大家都知道，这是一种很理想的状况，只是现在坛子里的人读起来感到太空洞了

在08-3-31，Delin He <beij...@gmail.com> 写道：

"如何使知识变成智慧,通过持续改善,总结,归纳,继续演绎"  这个过程的主导和核心是人，良好的机制，技术上基本无能为力吧

在08-3-31，interstage <buer...@gmail.com> 写道：

呵呵,最终有人从三层BI提高到四层BI了,知音呀.如何使知识变成智慧,通过持续改善,总结,归纳,继续演绎,这是一种不错的方式.

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Best regards！

He Delin(何德琳)
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