世界閱讀日

4.23 大家知道今天是世界閱讀日嗎📖
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🔹我們都想追隨大數據前進，
但或許生活中那些微不足道的小數據，
才是讓我們與眾不同的關鍵🔹
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這篇要來分享前幾天旁聽CMX讀書會的心得
👆🏻上面那段話是我的心得總結！
這次的書目是很夯的《小數據獵人》
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🔹小前言🔹
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在這個大家都在追求大數據的時代
這本書的作者卻用小數據創造了許多奇蹟
小數據並非是數量比較少或不重要的數據
相反的，小數據跟大數據有著相輔相成的關係
我們可以將大數據比喻為量化統計，以量取勝，
而小數據比喻為質性分析，
重視細節的因果關係，
更具體的說，小數據重視行為背後的意義與原因
更能夠細膩入微的解讀對人性的洞察。
但質性分析之後，
如何用量化去呈現人類之間的共同選擇，
便是小數據能夠發揮最大效益的地方。
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🔹量化與質性的衡量🔹
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『如何衡量萬事萬物』是人世間最難的課題
舉例：公司員工的績效評估，永遠是個難題
-開會時，多數決就一定是最好的決定嗎？
說不定少數人的意見，會發揮更好的效益。
-大家都達到了本月的業績，全部人都加薪嗎？
說不定有些人比較認真，而有些人很混
然而，如果只用觀察與面談的方式，做最終評估
沒有一個標準分數來做評量時，
想必也不會被認同。
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🔹 厚數據vs.薄數據🔹
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除了大數據與小數據，
也有人類學家提出不同的說法
人類經驗的厚數據vs大量行為屬性的薄數據
乍看之下，似乎跟大數據&小數據是相反的，
但我非常喜歡『厚數據』這個說法
（Thick Data）
因為所有的行為背後都有其原因與背景價值
而所有的文化都有其脈絡，是非常複雜的研究
用少量樣本分析解讀、以人為本的模式，
去看見情感、故事面，
而不是將人僅僅用數據定義
所以說，大數據＋厚數據，
或許會是最精準的結果。

🔹我們需要大數據，也需要小數據🔹
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我們從大量的統計中，看到多數人的趨勢
但從小數據裡，我們可以去思考自己的選擇。
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例如：塑膠袋的提供，給了大多數人方便
在十年前，大家都覺得買東西送塑膠袋理所當然
有這麼一群人開始思考便利與永續之間的權衡
但有人開始思考，
關於環保議題，塑膠對地球的危害
他們就開始發揮了影響力，
即使小，但至少開始有
一開始公布買塑膠袋要加價這件事情，
簡直被罵翻
大部分人都覺得無法接受、難以想像！
經過這麼多年，大家都開始有了環保意識
甚至會自備購物袋出門，
大家一起重視環保的重要性！
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那天讀書會很精彩！許多大神！
這裡只能分享一些點，
而對我的啟發，就是文章開頭的那句話。
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或許我們都在追尋大數據，什麼樣的人會成功？
許多書籍，
例如成功的人都用長皮夾、成功的人都…
但我們都不是機器人，
每一個人都是獨一無二的。
並不是遵循著什麼原則，就能變成什麼樣的人。
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統計都有其參考價值，並非完全無意義
但人之所以為人，就是因為有無限種可能，
時間之所以珍貴，就是因為不可能重來，
而每一天累積的點滴，
都使我們成為了『自己』。
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所以，未來當我們做決策的時候，
我們或許會在茫茫書海中迷失，
困惑著怎麼樣最好
也或許會在眾前輩的建議中迷惘，
不曉得該聽誰的
更重要的還是，去思考自己心中最想選擇的價值
去思考自己最想要的生活方式，與未來，
每一天都在做選擇，
但不管什麼樣的選擇，都有意義。
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有時候，
即使和別人做了不同的選擇，也要相信自己
因為你或許是那個，
未來改變許多人的『小數據』
為自己的信念與選擇堅持，
你就會成為自己最想要的模樣。
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