Während die Bewertung Ihnen sagt, wie gut ein Buch nach unseren beiden Kernkriterien ist, sagt es nichts über seine besonderen Merkmale aus. Daher verwenden wir einen Satz von 20 Qualitäten, um jedes Buch anhand seiner Stärken zu charakterisieren:
Umsetzbar – Sie erhalten praktischen Rat, den Sie unmittelbar in Ihrem Beruf oder im Alltag anwenden können.
Analytisch – Sie erfahren etwas über die tieferen Zusammenhänge eines Gegenstandes.
Hintergrund – Sie erhalten kontextuelle Informationen als Fundament für Ihre Handlungen oder Analysen.
Meinungsstark – Sie lesen einen Autor, der keine Angst hat, etablierte Ansichten zu hinterfragen.
Umfassend – Sie finden jeden Aspekt des Themas behandelt.
Praktische Beispiele – Sie erhalten praktischen Rat, der durch reale Anwendungsbeispiele veranschaulicht wird.
Kontrovers – Sie werden mit stark diskutierten Meinungen zu einem Thema konfrontiert.
Eloquent – Sie kommen in den Genuss eines meisterhaft präsentierten Textes.
Unterhaltsam – Dieser Text fesselt Ihre Aufmerksamkeit.
Augenöffner – Sie erhalten unerwartete Einblicke.
Für Einsteiger – Sie finden mithilfe dieses Textes einen leichten Einstieg ins Thema.
Für Experten – Sie erhalten vertiefende Informationen oder Anleitungen.
Brisant – Der Text behandelt ein brisantes, aktuelles Thema.
Innovativ – Hier finden Sie wahrhaft neue Ideen und Ansätze sowie Beschreibungen brandneuer Produkte oder heißer Trends.
Insiderwissen – Hier erwarten Sie exklusive Informationen aus erster Hand.
Inspirierend – Sie werden das Gelesene gleich in die Tat umsetzen wollen.
Überblick – Hier finden Sie die wichtigsten Informationen zu einem Thema.
Wissenschaftsbasiert – Die Lehren oder Einsichten des Buches gründen auf aktuellen Forschungsergebnissen.
Visionär – Sie erfahren, was die Zukunft für Sie bereithalten könnte.
Systematisch – Der Inhalt des Buches ist dank einer sinnvoll strukturierten Aufbereitung besonders leicht anzuwenden oder zu verstehen.
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大数据讲究什么，
全量分析而非增量分析，
高效分析而非精确分析，
相关分析而非因果分析
趋势也是建立在观察和分析基础上，也是对全量分析，而非仅仅对增量分析。因为全量分析，而非抽样分析，对结果的精确度要求就没有那么高， 仅仅分析是否存在相关关系，而非存在因果关系，最终目的是获取对用户行为意愿的分析。
趋势分析需要趋势假设，案例收集， 反例分析，趋势分析， 趋势定义， 趋势验证， 趋势使用。
趋势假设可以存在， 然后再去收集案例，这是自上而下的获取案例。
但是不假设分析，而仅仅从案例开始， 逐步的建立假设， 并逐步修正，自下而上可能是建立趋势假设的更好方法。
趋势分析和大数据最显著的区别在于对案例采集的范围和规模无穷无尽，需要广泛的好奇心和想象力，以及分析能力。