不仅要看图，文字还有真干货。
上面是100+手机的最新网图，它正在网络中四散传播，当你打开“郝闻郝看”的这几秒，它已经在互联网被传递和转载了N次，这就是力量，让信息不断扩张与自我延伸，同时也造就出更多数据。
按照阿里巴巴副总裁、数据委员会会长车品觉的话说，这是社交数据的常态，它决定着时代大潮下数据分析的特征——冷艳高贵接地气，奔放洋气有深度。
要知道，Windows95时代的数据分析，MB量级；Google搜索时代的数据分析，GB级；而到了社交时代，数据分析就是TB级，每每千倍数量级的增长，到如今，自然变成了“大”数据的分析，大在数据的数量级，也大在数据的多样维度，此外，更讲求Veracity（真实性）、Velocity(及时的速度)，进而，大数据分析才能真的“可实施”、“可解释”与“数据准确、稳定”。
概念多多吧？很抽象！不好意思，小郝子只能告诉郝友们，这些概念是大数据思维的基础，没有它们，谈什么大数据都是无本之木，无源之水。这是小郝子第二次听品觉老师布道，在上海“福布斯”的论坛上。与去年末采访不同，这次多了一些业内资深者的探讨，思想的碰撞，展现出大数据思维在实践中的火花。
一、问题既是答案，你懂么？
问题就是答案？是的，大数据思维就是要会“问”。
品觉说了个案例——之前，南方电网有人请教，他们收集每户各时段用电的数据有用么？品觉考虑了一下，问对方，能否用不同的时段的用电量数据，来估算大件家用电器是否出现故障，电网的人回答说可以，那么这样就可以衍生出针对的服务，提醒屋主“电器可能出现故障”，早些维修，避免出现短路、火灾等隐患。而更进一步，若能了解其家用电器的品牌、型号，更可以告诉商家，相关产品的地理分布，实际故障率等等数据，这些对它们生产、销售又具有极大的意义……这不就是大数据思维了么？
点融网创始人郭宇航则分享了第一个案例，他曾到著名的P2P网贷同行Lending Club去学习，早年，Lending Club一直在收集一些看似无用的数据：比如，用户上网的时点，填写借贷申请表花费的时间，但后来，时间久了，Lending Club发现这些统计都与借款者的违约率密切相关——总是在大半夜上网寻求贷款的人，他们很可能没有十分稳定的工作；而很快填写完借贷申请表的人，很可能借贷的态度不是那么谨慎，其动机就值得深究……看似没用的数据最后却可以展现极大的能量。
所以说，看到数据不是重要的，关键是怎么将它们应用于展现其价值的地方，让老板更了解商业运营的各个切面，让风控更多控制风险的角度，让跑步的人更懂得自己身体各部位的状态……那么，大数据就是为你而生。
二、假设与答案之间
又是段子两则：
如若京东创始人刘强东向你要“周报”，你要做一份什么样的周报？告诉他：“以西红柿为代表的生鲜做得很好”，或者是：“奶茶事业大有可为”？都不对，你应该以周为单位，回顾之前刘布置的任务要点，哪里做得好，为什么好，哪里有问题，为什么出现这样的问题，有哪些解决方案，最好的解决方案是什么，为什么；当下的电商环境出现了哪些重要的变化，京东需要做怎样的适应性变化……没有准确假设的大数据分析，即便拿出结果，也不能说服刘强东这样的大佬，因为一开始方向就错了，假设差之毫厘，结果谬以千里。用大数据来讨好领导？当心马屁拍到马蹄上。
另有一位互联网企业高管说，阿里投资优酷，第二天股票一定跌，“这就是我的大数据。”没错，第二天优酷的股票跌了，但这就大数据了？真心扯淡，不涨就跌，也就是50%的概率必定猜对。大数据分析可不是一次猜中就行，要次次“猜中”才是真的大数据分析，更核心的，要“猜到”——涨，涨多少个基点；跌，跌多少个基点。不然，比巫蛊卜算还不靠谱，怎么能是大数据？小郝子个人觉得，不懂装懂，正是这群人污秽了大数据的美好愿景，就是“劣币驱逐良币”的变种，SB兮兮。（请原谅小郝子又骂人了）
可见，不懂假设就找不到答案，蒙对了答案也不能证明大数据思维，在一套严谨的数学体系下，大胆假设，小心验证，调整，对标，才是寻求大数据正解的良途，虽然它注定不会平坦。