24.测量思维
在这个以“YOU”为主导的时代中，“I”作为每个个体被凸显出来，人们的个性要求得到了张扬，个人的感受、体验、评价和选择变得越来越有影响力。人们不再被动地默默承受，而是主动站出来，把握自己的话语权和选择权。“YOU”时代以年轻人(Youth)为主导，他们充满活力，懂得运用先进的技术，善于使用网络，掌握了较为充分的话语权，社会影响力不断增强。他们频繁地活跃于各种场合，成为社会生活、文化流行的先锋，共同改变着这个世界，使它变得更年轻、更民主、更透明。在这样的世界中，传统的、单向灌输式的推广和营销显然已经不那么给力，人们希望能了解更多，不只是从企业公司那里，还要从用户口中得到真实、中肯的评价。大家都在致力于找到一个平台，能在上面表达自己的诉求，实现顺畅的沟通，及时获得有益的资讯。
只有当信息经过弱链接散播时，才能通过扩散的关联传递给更多的人，从而在更广阔的社会领域传播。也就是说，如果信息想要跨越地理和文化限制，传递到另一个群体，最好的办法，就是通过可以连通不同地域和文化圈层的弱链接进行传递。
Facebook等SNS服务正是把握住这一点，非常注重人际关系的建立与维护，并且力图通过真人社交减小信息沟通的障碍，更高程度地满足了人们通过网络结识更多朋友，扩大社会交往的需求，因而大获成功。
谁能抓住大数据带来的商机，谁就能在未来的数据资源竞争中处于不败之地。大数据时代来临的同时，也预示着测量思维进入了一个全新的时代，为信息时代的发展带来了前所未有的机遇和挑战。
在进行大数据测试之前，首先要对测试需求做清晰的分析。举个例子：假设一个本科院校的学籍管理系统主要是用来管理学生的，学生在系统中的生命周期一般是四年。根据学校现有的在校生数和五年内的每一年的招生数据，就可以分析出需要构造的各个学年下的学生数。接着，对测试需求做准确清晰的分析后，对输入的测试数据进行分析。
当然了，这是有一定要求的，主要表现在两方面：一方面要求测试数据与生产环境数据一致。当掌握到有意义的数据时，可通过现有系统的数据或业务特点来构造新的数据。在另一方面，就要求测试数据输入要满足输入限制规则，尽量覆盖到满足规则的不同类型的数据。接着，就可以生成测试数据了。生成测试数据的方法，就是编写sql脚本，在数据库端直接生成、编写程序代码生成、使用批量数据生成工具和使用工具录制业务参数化之后长时间运行来生成。
比如说，在Facebook上，人与人之间建立的是一种双向关系—用户之间互为好友，互相关注对方的状态和更新。这种关系是靠个人的真实信息和社会交往来维系的。正如Facebook在2008年的公开声明中所说，Facebook仅仅是为现实社会中的真实个体提供账号及服务，公司希望用户的账号可以真实反映他们的社会身份及社交圈子，并通过Facebook提供的服务来巩固彼此间的友谊。Facebook不是社交网站，它只是个便利有效的社交工具。因此，Facebook更多是用于巩固友谊而非建立新友谊。Twitter虽然也主张用户进行真实的个人信息注册，但与Facebook不同的是，在人际交往的设计上，Twitter采用单向发展模式—你可以关注很多你认识的或者不认识的人，当然那些人或者另外一些人也可以通过某种渠道关注你。但是，你们之间的交往可以是单向的—他关注你，而你关注了别人，别人又继续关注了其他人，人际关系可以这样进行延展。或者从大范围上来讲，这样单向关注了一大圈之后，你可能终于和关注你的人实现了双向联系。但这只是一种理论或假设，你不是必须回过头来彼此进行关注。
可以说，Twitter整合了BBS和Facebook的优势，将自身打造成服务的平台，从而实现了主题与人际的双重聚合，一方面超越了BBS的虚拟社区，另一方面又扩展了真人社交的可能性，使弱链接的范围扩大了。
在Facebook上，你可能通过朋友的朋友而结识了更多的人，但由于这种结识的过程是需要中介的—双方共同的朋友，因此从某种程度上说，这种弱链接发展的速度和范围是有限的，并且随着关系越来越弱，结识的动力和欲望也逐渐降低，发展的速度也会减慢。而在Twitter上，除了通过现实人际关系而形成的人的聚合以外，借助新闻、事件以及其他运用而形成的主题的聚合，给弱链接的形成提供了一个新的渠道，从而最大可能地发挥了弱链接的强大威力。于是就产生了“厕所男”这样令人忍俊不禁而又惊讶的事件。
一个网名“DJ科长”的日本人在商场上厕所时发现没有卫生纸了，情急之下通过手机在Twitter上发出两条连续的求救信息，向网友描述了自己所在的位置和遭遇的无纸尴尬。很快，信息便被转发出去，甚至有人将信息译成英文发送。不久有人给商场打电话反映了情况，于是工作人员送纸给“DJ科长”，他解了燃眉之急。
正是这种在真实基础上形成的主题与人际的双重聚合，使Twitter有了非同一般的黏合力，人们之间的信任由此形成的微弱而善意的关联，并愿意发展和传递这种联系，使弱链接的范围和影响都得到了扩展—厕所男在遭遇尴尬时想到的不是打服务电话求助而是在Twitter上找网友求救，由此可见一斑了。再比如，前不久，清华大学与科学实验室发布了一份“清华幸福中国指数”。这份“清华幸福中国指数”颠覆了以往衡量幸福感的标准，而是以分析2013年微博的全年数据为基础，利用大数据的研究方法来揭开幸福主题的神秘面纱。清华大学心理学主任、行为与大数据实验室的负责人彭凯平在美国参加完联合国幸福日纪念大会回京后，成都商报记者就来采访他，想要探寻历时两年完成的“清华幸福中国指数”背后的故事。
为什么在“清华幸福指数”中，北京、上海连前50名也没有进入？清华大学心理学主任、大数据实验室负责人彭凯平这样说道，他并没有用以往衡量城市和幸福指数挂钩，而是用城市居民的直接感受来计算出来的结果。每个地方不幸福的原因有很多，他认为北京、上海幸福指数不高的原因，是因为城市化密集程度太高，从而形成人与人之间的冷漠。除此之外，北京、上海的工作压力、竞争压力比较大，城市病严重，空气污染、交通堵塞等各方面的问题，这是现代工业城市带来的压力。
像杭州、成都这样的城市，城市文化就以快乐、积极、幸福为主。如果杭州人不幸福的话，就好像对不起“人间天堂”的美誉似的。如果成都人不快乐的话，就好像你不是成都人似的。其实，幸福与否与城市的文化、传统、特色有着一定的关系。而不是说，一个城市的GDP有多高，楼房有多大，道路有多宽，学历普遍高等，这里的市民就一定会感受幸福。
不管幸福是什么样，幸福感增加都是有迹可循的。当然了，如果政府能够解决老百姓不幸福的因素，那对幸福感增加的效果就会更明显。打个比方，如果花一分的力气解决交通拥堵，那幸福感就会增加两分。如果能解决医保和贫富差距等问题，那幸福感增加的就不是一分两分了。
除此之外，市民对城市的热爱程度深，能积极参与到城市建设中或其他团体活动中，那么，市民的责任心也会有所提升。自然而然的，幸福感也会提升。这就是为什么在成都的人愿意待在成都，待在北京的人却不喜欢北京。可以说，一些比较富裕的地区，幸福指数反而没那么高。
经过调查研究后，彭凯平和他的研究团队得出了一个结论：幸福和经济实力并不是持平的关系，不是经济实力好，幸福指数就高。可是，那么这个结论如何得出呢？比如，全国人均GDP3000美元左右，当人均GDP超过这个数之后，幸福指数并不会随着经济增长正向增加。
在中国，有一部分中等偏高收入、经济独立的中年男性，幸福感是最高的。而一些年轻的男性，幸福感就比较低了；对于中国老人的幸福感，差异就比较大了，有些幸福感指数比较高，有些幸福感指数比较低；在女性当中，中年女性的幸福感就比较高一些了。不过这个结果也不是绝对的，这还需要从职业的不同来感受幸福感。虽然说不清楚什么职业对人的幸福指数影响最大，但可以看出的是老师的幸福感比较高。
到底是什么影响人们的幸福感呢？随着物质生活水平的提高，生活质量越来越得到人们的重视，而且，社会的总体心态与人们的行为准则有着密不可分的联系。一些社会指标告诉人们：最容易产生负面情绪的人群，不一定是生活最困难的人群，而是期望值与自身生活水平差距较大的人群。举个例子：关于幸福感的研究，学术界的大多人士都表明，幸福感是一种感觉，并不与财富的多少以及生活水平的高低成正比。社会心理学家曾列过这样的一个公式：期望实现值除以内心的期望值才等于人的情绪指数。期望实现值与内心期望值的比值一旦大于或等于1时，人就会处于一种兴奋的状态，就会感到满足；相反，如果期望实现值与内心期望值的比值小于1时，人就会感到压抑，“唉”声连连，甚至做出一些平时不做的极端事。
25.谈判思维
所谓谈判，说的就是彼此之间，为了实现某种目的而进行的一种意见交换，然后寻找到一个制衡点，寻求问题解决的途径并达成协议的过程。
而谈判含义也颇为广泛，大到国家政界，小到商家合作，甚至于邻里之间、朋友之间的矛盾，也需要用谈判，才能产生一个好的结果。这里，我们重点讲述一下商业谈判。
在商业谈判中，我们绝对不能忽略数据对谈判结果产生的影响。打个比方说，数据就好比是一棵大树的枝叶，而想要与另一棵大树做比较的时候，除了其主干因素外，这些枝叶就是最为明显的可比部分。
也就是说，掌控足够多的数据，将在谈判过程中掌控先机。
那么，如何利用数据在谈判中获得优势呢？
无可否认，如今，数据已经成为一个企业想要更好发展的决定性的因素。一个企业，想要更好、更稳地发展，其数据的掌控量就必须要多，而且还要有针对性。在数据大时代的引领之下，数据已经成为一个企业的灵魂。没有数据的企业，只能原地踏步，甚至陷入瘫痪的状态，最终消失在数据市场的洪流之中。就拿目前零售行业的情况来说，就是一个很好的例子。
目前，零售行业的整体利润不容乐观，整体收益都有所下滑。但就在这样的背景下，外资零售企业的毛利率依然远远高于国内同行。究其原因，就是因为其对销售数据的详细掌握。
2004年6月，沃尔玛面向浙江永康八家规模较大的电动滑板车生产企业下单采购了一批电动滑板车，这批货单品种达十多个，数量更是高达百万辆。
但沃尔玛的采购程序却也非常苛刻，他们要求各家企业将滑板车上的每一个零部件的价格都标明在上，让他们进行参考比较。
但在巨大利益的诱惑面前，很少有人能够拒绝。尤其是在当时永康的电动滑板车行业并不算景气的特殊时期。这批单子无异于雪中送炭，所以每一家企业都不想放弃这块放到了眼前的“肥肉”。
于是，这八家接单企业为了提高自己的竞争优势，纷纷打起了价格战，抱着“薄利多销”的谈判思想，将价格和利润降到了最低点。然而，让他们想不到的是，沃尔玛最终却改变了采购方案—将单子进行分解，并且只向报保本价或亏本价的企业下订单。面对成本的的压力，这八家接单产业有了顾虑，而“深茂”公司则果断放弃了沃尔玛的大单。
事后，深茂公司副总经理胡岩长深有体会地说：“这次与沃尔玛的交手，事实上是泄露了行业和企业的老底，人家对我们产品每一个零部件的成本都了如指掌，洽谈生意就掌握了主动权。”
讲到这里，我们必须要强调一个话题，那就是沃尔玛是如何把握先机，在谈判中占据主导地位的。或许很多人都会感觉气愤，认为沃尔玛的这种商业行为是仗着自己树大根深，依靠大量订单“逼迫”其他企业放弃利润，接受订单。其实不然，沃尔玛掌握谈判主动权的根本原因不在于诱惑的大小，而是它拥有了一个庞大的数据库支持，使其能够利用这些数据找到谈判的针对性，从而才拥有了如此高效的谈判策略。
只有掌控绝对的数据，才能在谈判过程中占据高姿态，以一个智者的角度，运筹帷幄，达到自己想要的目的。
而除此之外，固有的产品认识和传统的谈判经验，都会让谈判者在无意中忽略数据本身的价值。由此，我们不得不说一下，不利用数据，仅仅依靠过去经验和谈判员的弊端。
首先，我们先来说下这种策略的两个先天不足点：
产品知识的积累并不是一朝一夕就能够了然于心的，它往往需要经过多年的谈判经验积累而成，所以对产品认识不足的情况很容易出现在谈判桌上，从而导致在谈判中失去主导地位。而且，由于这种产品知识比较抽象，将之比喻为对产品以及产品所在行业的市场直觉更为合适。而直觉又往往是很难通过言语表达出来的，这就使得我们很难组织出一套权威的术语来说服对方，所以，就很难赢得对方的认可。
