從購物到報考學(xué)校的選擇，從個人發(fā)展計劃到公司決策制定，從日常生活點滴到商業(yè)行為的規(guī)劃…… 無論是政府、企事業(yè)單位、非盈利機構(gòu)，團體、家庭、個人，還是創(chuàng)業(yè)，新品上市，我們每天都在為各種事情做決策。

洞察，是對客觀現(xiàn)實或問題全面深入的理解，是這些客觀現(xiàn)實和問題的本質(zhì)和意義。我們也可以理解為：是基于對數(shù)據(jù)的分析、理解及解讀，幫助對現(xiàn)實或問題做出正確的判斷，進而指導(dǎo)我們做出正確的決策。

然而，數(shù)據(jù)從何而來？

以前，通過隨機抽樣的方式來進行調(diào)查、觀察，用所得到的調(diào)查數(shù)據(jù)來代表總體，推斷總體，并運用各種統(tǒng)計學(xué)的工具來分析數(shù)據(jù)，如SAS、 SPSS等統(tǒng)計軟件…… 今天，隨著互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，我們進入了信息社會，大數(shù)據(jù)時代的來臨，帶來云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動終端及可穿戴設(shè)備的高度發(fā)達與融合，不管你是誰、不管你愿意不愿意，都要與數(shù)據(jù)打交道，要么在生產(chǎn)數(shù)據(jù)，要么在接收數(shù)據(jù)，不管身在何處，你已經(jīng)被“大數(shù)據(jù)”了。各種海量數(shù)據(jù)（如網(wǎng)站數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)、輿情監(jiān)測、評估以及評價等）通過數(shù)據(jù)挖掘、云計算、機器學(xué)習(xí)等方式，判斷出你可能的喜好，乃至需求，將最佳結(jié)果，推薦給你。

那么，在對各種數(shù)據(jù)進行深入的分析和挖掘過程中，如何能探究出其中更為深刻的規(guī)律和現(xiàn)象，從而幫助政府、企業(yè)做出更為實際和有效的決策？立豐有觀察到，

01

C（claim data） +B(behavior data)：態(tài)度數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)存在差距，態(tài)度數(shù)據(jù)需要結(jié)合行為數(shù)據(jù)來分析。

02

數(shù)據(jù)整合后的解讀與預(yù)測需要跨領(lǐng)域合作：更多的解讀和預(yù)測是需要很多專業(yè)參與的，統(tǒng)計學(xué)、抽樣調(diào)查科學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)、政治學(xué)和經(jīng)濟學(xué)都應(yīng)該成為解讀和預(yù)測決策的理論支持。