看懂经济形势,奇葩大数据靠谱吗?

网上流传一则阿里巴巴校园招聘最新的通知:“我们非常抱歉地通知:由于集团人才战略调整,阿里巴巴2016校招名额确定将要缩减(名额从3000人砍到了400人),各岗位将执行更加严格的“择优录取”标准。很多人评论说,这次阿里缩招降薪事件,预示着互联网冬天的到来,而最近一段时间确实很多行业分析人士都在讨论互联网冬天的问题。

随着大数据的流行,人们越来越关注通过日常行为的观察来分析经济发展走势,希望一叶知秋。事实上,确实很多人总结过一些颇具参考价值的社会信号,成为了经济分析的另辟蹊径。

发型长短

N年前,据日本最大日用品制造公司"花王"的"发型统计"调查显示,女人在蓄长发时显示经济在复苏中,反之则经济仍在恶化。例如:1997年,留短发的比蓄长发的人多,那年为日本经济"最差"的一年,2008年经济有所起色,超过八成受访女性头发都很长。

评:最近一些年,短发女性确实很受欢迎

服务员颜值

还有更“靠谱”的,在如今刷脸时代,颜值处处都在。据纽约观察员的解读,当美艳的女服务员随店可见时,经济必陷困境,反之则显示经济兴旺,换句话说,当你到处碰见美女服务员,便可考虑抛售股票。观察家的解释是,当经济红火,颇有点“资本”的女性很容易找到工作环境舒适即不属厌恶型行业的工作,诸如商品模特、推销员等,此外,男性经济宽裕后更容易“金屋藏娇”。

评:豆腐西施、包子西施等等已经成热门网络人物

裙边理论

还有更广为人知的“裙边理论”女性的裙子长短与经济发展密不可分。这个理论认为女人的裙子长度和社会经济情况成反比。“裙边理论”的提出者发现,上世纪20年代和60年代繁盛时期的美国,妇女普遍选择短裙,裙边向上收,结果股市也随之上扬;相反三四十年代的经济危机时,她们选择穿长裙,市场也逐渐走低。也就是说,女人盛装打扮、着装性感是经济大好的兆头。

评:这两年突然齐B小短裙不再被人关注了

口红效应

“口红效应”是一种很有趣的经济现象,是说美国每逢遇到经济不景气时,口红反而会大卖。这是为什么呢?因为在经济萧条时,女性收入不多,不会再像以前那样随性地买一些时尚、赶潮流的衣服、化妆品等高端商品,尤其是奢侈品,而是趋向于购买那些性价比较高的用品。口红作为最便宜的奢侈品,既能满足女性的购物欲望,又能缓解经济低迷时的不好情绪,带来心理慰藉,最关键的是能够使女士们保持妩媚迷人的娇容,所以,口红才会有很大的市场。也有人因此而认为“口红效应”意味着经济不景气。

评:以卖化妆品为主的几家网站生意不错哦

内裤指数

比如,美联储前主席格林斯潘(Alan Greenspan)曾提出过一个著名的"男性内裤销量反映经济形势"的理论。即经济形势良好,内裤销量会平稳上升,反之则下降。原因很简单,在经济不景气时,男人不得不节省消费开支,不再经常换新内裤了;同时经济不景气导致离婚率上升,离婚的男人不再太注重自身形象了,对新内裤需求会骤降。而随着经济复苏,可以稍加挥霍了,离婚的男人也要找新对象,于是内裤销量自然攀升。内裤这种内在的用品,不像口红、裙摆,不是那么容易就能让其他人看得见的,即使很破旧,也无关紧要。所以,内裤作为男人的必需品,其销量曲线一直来都很平稳,没有太大的波动;但要是其销量曲线上出现少数的下滑,则表明经济开始走向萧条了。

评:问淘宝君吧

票房指数

在宏观经济学上,很多人认为电影票房与整个经济环境的变化不无关系,严峻的经济环境反而有效促进了票房的走高。研究者认为,在经济不乐观时期,那种既能够满足消费者心理慰藉需求,价格又低到能消费得起的产品,往往能够获得更好的市场待遇,这表现为一种“低价产品偏爱趋势”,影院能够让人沉浸其中而获得短暂的心理慰藉。

评:今年好像是个电影都火爆,从来没有过的火爆

克强指数

所谓“克强指数”,是英国著名政经杂志《经济学人》创造的用于评估中国GDP增长量的指标,以中国现任总理李克强的名字命名。“克强指数”是三种经济指标:耗电量、铁路运货量和银行贷款发放量的结合。不过,GavekalDragonomics创始合伙人兼研究主管ArthurKroeber指出,李克强指数正在被大量地滥用。该指数如今更多地反映了中国信贷和重工业发展状况,并不是一个了解中国经济全貌的好指标。近年来该指数可以说已经名誉扫地,现在更是“相当无用”。

评:大家很久没听到过拉闸限电的消息了

4G 使用量

华尔街投资研究机构SanfordC.Bernstein亚太分析师MichaelParker已经构建了自己的等式,主要专注于中国日益增长的消费水平,并试图推动中国向服务型经济转型。他以电影票房收入和4G使用量等元素来制定反应中国实体经济的指标。

评:虽然4G使用量增长很快,但老百姓更吐槽费用难以忍受

的士司机的谈吐

有这么一个指数,有些添堵——“读饱书的士司机指数”,每当大都会的士搭客随时碰上谈吐文绉绉的的士司机时,不必查询GDP数据,便可断定经济已陷入不将其或快将进入衰退。理由是:连有知识的“文化人”(本科以上学历)都来开的士了,那失业率可想而知。

评:看来,专车这么受欢迎,是这个原因啊!

总之,大数据可以帮助我们通过蛛丝马迹来进行分析判断,但也只是参考,不可一叶障目。回到我们开头的那个招聘的话题,招聘市场的变化确实可以看出经济的好坏,一旦就业市场发生风吹草动,就可以看出经济形势的发展趋势。当然,中国国家的失业率并没有多少参考价值,因为一直维持在4%左右,雷打不动!你知道为什么吗?

本文作者:佚名

来源:51CTO

时间: 2024-10-22 17:33:03

看懂经济形势,奇葩大数据靠谱吗?的相关文章

十张图看懂未来的大数据世界

随着互联网云时代的来临,大数据与云计算就像一个硬币的正反两面,势必会影响到社会生活的方方面面,改变我们现有的规则和秩序.伴随着大数据与云计算产业的不断发展,未来到底会变成什么样子?我们将要步入的,到底是一个怎样的世界? 1.大数据医疗,看病更靠谱 2.大数据基因,揭示生命的奥秘 3.大数据金融,财源滚滚来 4.大数据零售,比自己更懂自己 5.大数据电商,精准营销法宝 6.大数据交通,平安畅行无阻 7.大数据体育,重塑竞技世界 8.大数据食品,餐桌上的安全 9.大数据调控,对症才好下药 10.大数

你看一场电影 大数据解读了这些"秘密"

文章讲的是你看一场电影 大数据解读了这些"秘密",电影票在线销售已超过了线下的影院销售,对应的,越来越多的用户数据也被收集分析.结果是,你买了一张电影票,跟着就会知道你看完电影可能会吃顿火锅,或者去附近的如家住一晚. 网络购票数据对电影的线上宣发有一定的指导作用,主要体现在为感性决策"纠错",指导相对精准的营销,助力票房"增量".但大数据的实质"疗效"如何仍是见仁见智的. 电影"消费数据"或许能相对客观地反

callback(data)-javascript代码,从request取到callback值之后,有段代码没看懂,请大神指导。

问题描述 javascript代码,从request取到callback值之后,有段代码没看懂,请大神指导. if('${callback}' != ''){ var callback = eval('window.opener.${callback}'); callback(data); } 非常疑惑,为什么可以执行callback(data);这段代码没看懂啊. 解决方案 callback 是一个方法吧,你找找看

图说POWER:看四大解决方案进击大数据

文章讲的是图说POWER:看四大解决方案进击大数据, 作者:陶然 来源:IT168 原文链接:图说POWER:看四大解决方案进击大数据

大数据,看贵州! 贵州大数据产业发展8大看点

"江南千条水,云贵万重山.五百年后看,云贵胜江南!"当年,一位浙江人-刘伯温曾这样提醒世人.今天,另一位浙江人-马云再次提醒世人:"如果你错过了三十年前广东.浙江的投资机遇,今天一定不能错过贵州!"   如果说前一位是直觉的预言,那么后一位就是理性的判断.当以大数据.云计算为代表的信息技术新时代到来之际,贵州这一天造地设的"中国机房"跃入了人们的视野,"大数据,看贵州!"   2013年下半年,中国电信.联通.移动纷至沓来,三

大数据江湖谱:一张图让你看懂中国服务商Top100榜单

[导读]:进入2014年,大数据正从红遍媒体的概念炒作逐渐落地为生财的产业.如雨后春笋冒出的大数据服务商,在中国市场上展开了激烈角逐.从"中国大数据服务商综合服务水平TOP100排行榜"中,已经可以隐约看出中国"大数据云图"的雏形. 中美大数据云图比较 相比美国同类榜单,高居首位的10Gen仅列第43,而大数据股明星Tableau仅列第45,而Marketo干脆没上榜.这让我们注意到榜单标的服务范围是中国,而非美国. 我去年到美国与<大数据云图>的作者芬

只有数据分析师才能看懂的十大吐槽

数据分析师是一个从事专业度很高,系统化程度很高的工种.数据分析工作需要:基础数据采集,业务流程梳理,数据模型提出,分析维度设定,数据报表制作,分析结果解读至少六个步骤,从事数据分析工作,需要懂系统流程,懂业务流程,懂统计学知识,懂一点代码,懂一点报表制作,懂业务发展情况. 然而数据分析师们最大的槽点,就是: 我学习了六大知识领域,学会n项技能,经过n个步奏,花了n个小时制作的分析结果,被一个大专学历干了10年销售只因为搞掂了几个KA客户的就晋升总监除了喝酒喷人屁都不会的销售部老油条,斥责为:"你

一文读懂机器学习,大数据/自然语言处理/算法全有了……

作者:计算机的潜意识 在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍.本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践.这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核.当然,本文也面对一般读者,不会对阅读有相关的前提要求. 在进入正题前,我想读者心中可能会有一个疑惑:机器学习有什么重要性,以至于要阅读完这篇非常长的文章呢? 我并不直接回答这个问题前.相反,我想请大家看两张图,下图是图一: 图1 机器学习界的执牛耳者

最懂人心的大数据

不要再去问别人爱你有多深了,月亮也代表不了什么意思.你希望得到最权威的答案吗?那不如尝试一下大数据吧! 深谙此道的人都能赢得江山和美人,比如美国的奈飞(Netflix)公司,这些年就凭着这个法宝赚得盆满钵满.这家主营电影电视剧的美国公司本来是靠出租DVD影碟赚钱的,在这个网络视频当道的年代,人人都跑去看Youtube了,他们股价大跌,差点倒闭.所幸他们及时明白了"大数据知人心"的道理,搞起了在线视频点播,迅速再次飞黄腾达. 那么,大数据都帮了他们什么呢?借着从亚马逊数据中心租来的服务器