Aunque las clasificaciones le dirán qué tan bueno es un libro según nuestros dos criterios principales, no le dirán nada acerca de sus características particulares. Así, utilizamos 20 cualidades para clasificar cada libro según sus fortalezas:
Aplicable – Obtendrá consejos que puede aplicar directamente en su trabajo o en situaciones cotidianas.
Analítico – Comprenderá el funcionamiento interno del tema a tratar.
Audaz – Encontrará argumentaciones que podrían romper con posturas predominantes.
Bien estructurado – Lo encontrará particularmente bien organizado para apoyar su recepción o aplicación.
Científico – Se enterará de hechos y cifras con bases científicas.
Conocimiento experto – Tendrá el privilegio de aprender de alguien que conoce del tema al derecho y al revés.
Contextual – Conocerá información de contexto como marco para acciones o análisis informados.
Controversial – Se enfrentará a opiniones fuertemente debatidas.
Ejemplos concretos – Recibirá consejos prácticos ilustrados a través de su implementación en ejemplos o anécdotas reales.
Elocuente – Disfrutará de un texto escrito o presentado de manera extraordinaria.
Exhaustivo – Encontrará todos los aspectos sobre un tema.
Revelador – Le ofrecerá información altamente sorpresiva.
Innovador – Puede esperar encontrar algunas ideas y perspectivas verdaderamente nuevas sobre productos o tendencias nuevas.
Inspirador – Querrá poner en práctica inmediatamente lo leído.
Interesante – Leerá o verá algo de principio a fin.
Para expertos – Usted obtendrá el conocimiento del más alto nivel que necesita como experto.
Para principiantes – Lo encontrará ser un buen inicio si recién empieza a conocer el tema o no tiene experiencia ni conocimientos previos.
Tema en boga – Se encontrará en medio de un tema de gran debate.
Revelador – Obtendrá conocimientos que lo sorprenderán.
Visión general – Recibirá un tratamiento general del tema en el que se mencionen sus principales aspectos.
Visionario – Podrá echar un vistazo al futuro y lo que podría significar para usted.
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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。