一本好书，若干能源大数据分析论文分享

读到一本好书，《发现的乐趣》作者 Richard P. Feynman 。以下简称费曼。

费曼的四步走学习理念，非常适合我胃口，并且我也这么践行，从中受益良多。

费曼的成就很高，在崇拜权威的大众眼里，他的话和文字带给人的鼓舞和影响力，显然比我要大的多。

所以借他的理念，宣传一些个人认为值得追随的习惯，希望可以帮到一部分人。

1. Pick a topic you want to understand and start studying it. 
2. Pretend to teach your topic to a classroom. Make sure you’re able to explain the topic in simple terms. 
3.  Go back to the books when you get stuck.
4. Simplify and use analogies.

用我自己的话来理解：

1 将自己的目标写出来，之后进行主题阅读，理解并思考；

2 当掌握了解释目标所有的概念和原理后，尝试写下来成文章或笔记，并讲解给别人听

3 当不能很好的讲解概念和原理时，回到第一步重新开始阅读和思考，之后执行第二步

4 将复杂变简单，在讲述原理的同时精简文字

作为一名技术人，除了多阅读之外，更应该写出来让别人看到，接收别人的批评和质疑，从事情本质的角度去思考这些批评和质疑，直到双方都理解和接收，我认为是一个好方法。

阅读是一种被动的接收信息过程，期间我们可能跳读，扫读，开始变得不耐烦，往往看书很快，就像清风一样，但留在脑子里的就只有那个书名。典型的阅读超速，而理解堵车的现象。

改善这种悲哀的境地，或许写作能帮我们。写字肯定只能是一个一个字的去写，自己脑袋里想到的才能写出来，让思考慢一些，但理解更高效一些，想问题更全面一些，我认为是值得的。

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就像之前所写的那样，学东西，或许一开始就该狠下心来，看点高端的东西，比如论文，期刊和行业内部调查报告。

为什么学数据分析，甚至学任何专业，要先见识高端的案例

这些材料看上比较难懂晦涩，但它们却是真实的，经过无数专家，编辑，学者检验。至少看着不会有大疏漏，再者看懂高维内容，吊打低维问题，易如反掌

未来已来，这种屁话，将会成为各个行业的一句口号

但我还是不得不说，这特么是有道理的

看了《中国电子报》特来电新能源公司总监赵健的一篇访谈，期间他谈到大数据及云计算已经在他们的平台上充分使用，依靠这两项技术，减少了70%的烧车情况。通过云计算数据统计，成立至今5年的特来电，已经完成7000万次充电，意味着每天3.8万人的使用量。

这个体量足以产生有趣的大数据应用。相比互联网，它可能没有那么骚气，但也能获取工业界大数据的入门券了，属于产业级机会。毕竟新兴行业的造富机会，会高于旧行业

切入门槛，其实大数据技术反而是最好掌握的。比如 Hadoop, Spark , Flink 之流，但应用就比较难。好比，这篇论文《大数据分析技术》提出的，根据实时电池损耗，配比距离较近的充电桩，综合应用就比较考验技术的眼界

类似的论文材料，我经常会在朋友圈分享。欢迎你加我微信 dbLenis, 一起探讨