京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据没有告诉我们的
如果说人类筚路蓝缕、披荆斩棘地跋涉几千年,就是为了克服广袤世界的未知和不确定性的话,我们似乎正在走进一个光明美好的新时代,这个时代叫做大数据时代。在这个时代里,随着IT技术的迅猛发展,数据的增长成了一个显而易见的事实。
谷歌前首席执行官施密特有一种流传甚广的说法,形象地描绘出了大数据之大:人类从直立行走到2003年所创造的知识,总计才5艾字节(1艾字节相当于10亿GB),到了2007年,短短几年间的数据存储已经超过了300艾字节。据统计,到2015年,全球网络数据流量将达到每年966艾字节,这标志着人类从数据的“池塘”达到数据的“海洋”。
而大数据也正在发挥它巨大的力量,给我们的生活带来更多的确定性和更多指引,至少在两方面给了我们前所未有的便捷——
第一,它帮助我们了解外界。世界的运转方式和规律正在被转变成各种数据,随意在搜索网站输入“大数据告诉你”这六个字,你就会收到无数关于我们的外部世界的精确解释。
如果你想实现财务自由,“大数据告诉你是否该长期持有某某基金”;如果你想买房子,“大数据告诉你一年中哪个月房价最低”;如果你想考研,“大数据告诉你考研到底难不难”;如果你想假期出行,“大数据告诉你国庆哪里最堵”我们不用再担心自己的决定是无凭无据、道听途说,因为大数据以科学统计的方式最大程度地给我们提供了行动的参考。
第二个方面或许是大数据对我们影响得更为直接的地方,它把人自身的活动方式也转化成了数据。行走的时候,运动手环会不停计算你走路的速度和距离,告诉你卡路里的消耗情况,作为你健身计划的参考;听音乐的时候,各种音乐软件会不停记录你选择的音乐类型和听歌频率,并会以这些数据为依据为你量身推荐一份私人歌单;网购的时候,购物网站会根据你浏览不同商品的频率和消费金额,计算出你的购物倾向,在你的网页上自动生成一份“你可能感兴趣的商品”苹果最新的ios9系统甚至在健康软件数据中的生殖健康这一项里,加入了性行为监测的功能,新近出现的一些app甚至能计算出人的性能力。
我们的身体、生活方式,在大数据时代,变成了清晰的、简明的、容易读懂的信息库。这些数据的背后是某种野心——通过数据解决那个困扰人类许久的疑难——“认识你自己”。数据在了解我们的身体、品味、喜好的过程中,发掘出我们是什么样的人、想要什么、应该怎么安排我们的生活。
对于孤独生活在冷漠的都市社会,时刻面对着未知与风险的现代人来说,有什么比一种以科学的名义出现的安全、准确、简单的生活指南更具有吸引力呢?可是,大数据能代替我们对自我的了解吗?它是不是以均一的、数字化的衡量方式抹杀了人之为人的多样性和丰富性呢?富有灵性的人是不是最后会变成一堆堆无趣的数据、一个个“空心人”呢?一个被数字量化的自我,会不会也是一个被粗暴简化的自我?人内在的心灵可以完全外化变成可处理的数据吗?爱情、美丽、自由这些都可以用数据来计算吗?
如果可以的话,数据,是不是变成了信息时代的新神——一个全知全能的、按照其律法生活就可以给人以幸福的神。
哲学家尼采在《快乐的科学》中说“上帝死了”,实际上说的是人类认知世界的那个权威死了。在尼采看来,这并不是一件坏事。因为权威的失去,反而给我们留下了独立思考、重估一切价值的机会。正是神灵的消逝,才让我们能够重获理性,重新出发去寻找真正的知识,去寻找生活的意义。
现在就断定大数据时代的到来对我们是好消息还是坏消息未免为时过早了。我们目前能做的,或许是在不断地刷屏、转发、点赞、分享的数据狂欢中冷静下来,把大数据真正作为一种工具,而不是把它变成惰于了解世界、了解自我的借口。大数据的推崇者们很喜欢借用一句苏格拉底的名言来标榜大数据的作用,但实际上这句话也适用于对大数据的反思,这句话就是——
“未经省察的人生不值得过。”
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09