有大数据的理念，能够掌握数据和运用数据的人就是下一个时代的魔法师，反之你就成了麻瓜。

一个“一切都被记录，一切都被分析”的数据化时代的到来，是不可抗拒的。

计算机也会挑食，他最喜欢吃的数据叫做结构化数据（二维表表示的数据）。未来的趋势则是非结构化数据，主要包括6种类型的数据：文本数据（分析了解兴趣、评价、情绪、关联、趋势），图像和语音，网络，空间轨迹，时间序列。

再大的数据集，再丰富的数据形态，如果以孤岛的形式存在闭关自守，不和外面的世界沟通，那都不能叫做大数据。

数据是第3次工业革命的新材料。

机器学习的通用流程：确定问题和指标-数据清洗-特征提取和特征选择-模型训练-模型融合

数据的外部性：就是要充分利用与本业务看起来无关的数据，来解决业务中遇到的问题，并且把自身业务产生的数据拿出去，解决外面的各种各样的问题。

麻省理工学院的阿莱克斯彭特兰教授：思想的流动模式与生产力的增长和创造性输出有着直接关系，甚至可以说沟通本身就是一种生产力。无论工作组成员的个性如何，工作组成员之间交流比例越高，生产力也就越高，同时还能减轻压力，举个例子来说，在了解到美国银行呼叫中心通常会安排茶歇，工作的时间只允许一个人休息，彭德兰说服美国银行呼叫中心的经理，安排让更多员工能够同时茶歇，从而可以在茶歇时候交流，单单就这一种变化就是美国银行呼叫中心每年的产出提高了1500万美元。

真正厉害的大数据应用，可不只是基本统计，而是绝大部分都和机器学习有关。机器学习三板斧：特征，模型，融合。