京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代知识的停止点_数据分析师考试
毫无疑问,信息超载作为一种生活方式,已经挟裹着众生的生活。戴维·温伯格《知识的边界》所尝试的,恰是在大数据时代,如何认知网络下的知识与科学。因为,不管确定“互联网+”,还是定义“互联网-”,都要面对今日“事实不再是事实”,而“专家随处可见”的现实。
显然需要理清思路,理性面对这一切。你要学会像戴维一样,冷静地打着比方,包括以转述的方式,向自己的见解缓步、轻松而去——
美国出版公司兰登书屋的创始人之一贝内特·瑟夫出版的一本书里就讲过这么个奇闻轶事:
一天,《哈波斯》杂志的卡斯·坎菲尔徳在编辑部接待一位长相甜美却个性坚决的妇女。这位女同胞很想讨论她自己正在创作的第一本小说。“一本小说应该是多长的篇幅?”她问道。
“这个问题没有确切的答案,”坎菲尔德解释道,“一些像《伊登·弗洛姆》这样的小说,大概只有4万字。而其他的小说,如《飘》,却可能达到30万字。”
“但,普通小说的平均长度大概是多少字?”妇女坚持问道。
“呃,我觉得大概是8万字吧。”坎菲尔德回答。
妇女跳了起来,并欢呼着。“感谢上帝!”她喊道。“我的小说完结了!”
戴维转述这则逸闻并不是让大家简单地笑上一笑。戴维想说的是,面对太多的信息而无法全部知道的事实,其实我们的战略一直是建立一个知识的停止点(stopping points)系统。这是个很有效的方法,很实用于保存和交流知识的纸质媒介。
戴维列举的另一伟大实例同样能说明问题。1836年,达尔文从“小猎犬号”航行归来,完成了将促进他进化论理论的观察。1838年,达尔文对自己的理论有了清晰的想法。1842年,他用铅笔写下了35页的“骨架”,但没有公开。1844年,他写了189页的手稿,没有公开,但指示妻子,如果他死了就将手稿出版。接下来的15年,他研究了藤壶,出版了8本书,生了9个孩子,并且经常和同事通信往来讨论。他还开始了实验科学。但他就是没有出版自己的进化论。他似乎在等着什么?有一天他收到了年轻的博物学家阿尔弗雷德·罗素·华莱士写来的一封信,此后华莱士又寄给了达尔文一份20页的文稿,里面提到的理论和达尔文的进化论基本相似。达尔文万分惊讶,他想成为这个理论的最早提出者,但不想欺骗华莱士,或者怕更为糟糕,让自己看起来是窃取了华莱士的观点。在听取两位亲密同事意见后,1858年7月,伦敦林奈学会安排宣读了华莱士的一篇文章,以及达尔文的两篇文章。林奈学会在自己的杂志上刊发这些文稿后,达尔文才开始在科学家圈内引起关注。这个鼓舞,让达尔文经过13个月的写作,完成了不朽的《物种起源》。达尔文和华莱士的故事,后世有多种解读。纸质出版模式静静地塑造了科学,这是一个例子。同时,那个停止点,格外清晰。
传统的知识是纸的意外产物。没有什么时候,我们对纸的认识这么明确过。纸上的知识,纸上的科学,曾经是一种出版的类型,它们经过层层过滤,才能在纸上“行走江湖”。但今天,纸质悄然换作网络。在此背景下,如有达尔文和华莱士的故事上演,恐怕要重新演绎,且绝不会如此安安静静,按部就班,起承转合。
能够明确的是,权威在网络化时代仍然会是一个停止点,但“权威已经不再是一个主要由有资质的人所构成、专门生产特级产品的特殊阶层了”。相反,权威更多地是由功能性来定义,如你的体验一般:权威是你在无数连接中访问的那个最后一个页面——是你决定不再继续去点击其他链接的那个页面。
正如戴维所打的比方一样:当知识变得网络化之后,房间里最聪明的那位,已经不是站在屋子前头给我们上课的那位,也不是房间里所有人的群体智慧。房间里最聪明的人,是房间本身:是容纳了其中所有的人与思想,并把他们与外界相联连的这个网。换句话说,互联网作为知识的基础设施,本身并不拥有创造知识的实体要件,知识不存在于书籍之中,也不存在于头脑之中,而是存在于网络本身。
以下事实正越来越清晰:传统的图书在表达观点的方式和呈现形态上,是将思想挤压到一条狭长的小径上,驱使读者沿着这条小径行进。网络化时代,从最为纯正的网络意义上,它的开放姿态,决定每个人都遭遇了网络所带来的心理颠覆——丰富性、链接、无需许可、公共性、未决性,但网络化的知识和科学,会让我们更加接近关于知识和科学的真理。但就在这浩若烟海之中,我们一样要找到知识的停止点,在心里给它个飞吻。
网络,如尼古拉斯·卡尔说的那样,重装了我们的大脑。在信息洪流之中,众生得以不必焦虑,并能轻松自在地在网络之上“笑傲江湖”的方式,或许是找到那一个个知识的停止点。从这个意义上,我们要再回看一下本文开始时戴维·温伯格转述的故事,大笑三声,一起释怀。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21