京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据三问:大数据“热”的冷思考
大数据概念的形成和发酵,在当今社会引发了人们无限的遐想和期待,也受到普遍的欢迎和推崇,甚至有人不断编造出关于大数据无所不能的种种现代神话。这种令不少人癫狂、着迷的东西是否真的“法力无边”,我们不妨试发三问。
大数据的特点在“大”,是否越大越好?
回答是不一定。
人类对世界的认识,首先是感知信息。但问题在于,人类许多方面的感知能力却不如普通动物,比如人的嗅觉不如狗,听觉不如猫,视觉不如鹰等等。
难道高级动物竟然比不上低等动物?显然不是。奥秘在于人类相对普通动物而言,长处在思维。思维之花乃是生物进化的杰作,人类凭借思维之利器,便可以通过科学技术手段,根据需要延长自身的器官,最后实现各方面能力都远在一般动物之上。在此过程中,关键是计算机技术的发展,得以替代人的部分逻辑思维,能够进行大规模数据的快速处理,从而使得我们在面对大数据时,不至于心怀畏惧。
20世纪以来科技领域看起来硕果累累,但真正具有颠覆性意义的发现却如凤毛麟角,甚至不及19世纪。问题何在?数字化的数据固然有利于从中发现规律,但这类数据在整个大数据库中所占份额极小,何况还有一个鱼龙混杂问题。至于那些尚未数字化的数据,尤其是那些似是而非、众说纷纭的数据,显然并非越多越好。
事实上,就人类认识而言,也有减材加工与增材加工两种方式。毛泽东在《实践论》中所说的去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的认识过程,其实就是讲的真理性认识有增有减的过程。当年第谷观察天象,所做工作就是增加数据;而开普勒总结天体运行规律,所做工作则属删繁就简。如果说数据的增加意味着真理性认识的增加,那么数据的减少则意味着真理性认识的深化和升华,何尝不值得我们同样为之喝彩?
大数据 的亮点在“数”,是否万物皆数?
回答是不可能。
数字的发明,是人类抽象思维能力发展的产物。而发现数字之间的某些关联,曾经更使人类欣喜若狂,毕达哥拉斯甚至据此作出了“万物皆数”的断言。大数据之所以吸引人们眼球,噱头就在“数”上,似乎一切化归于数,就可万事大吉,适合数字化生存的时代要求了。
应该看到,世界在演化的进程中,特别是生命体和人类社会诞生后,正负二分的表征法就变得越来越不适用了,无论是模拟仿真技术的兴起,还是复杂化方法的运用,都说明这种建立在非此即彼的认识论基础上的进位法,其实是形而上学思维方式在信息时代的反映。
由此可见,所谓的数据其实有两类,一类是可以实现数字化的数据,人类可以轻而易举地将它的处理任务付之电脑,进而从中发现规律、把握规律。而另一类不可数字化或者说很难实现数字化的数据,则还是必须依靠人脑的判断与解读。1948年美国的“驴象”之争中,盖洛普的配额抽样方法以及其他民意调查机构之所以遭遇“滑铁卢惨败”,就是因为过于迷信数据,而这种建立在数字基础上的所谓“科学”方法,其实经实践检验后被发现并不科学。过去这些年来,定量评估在世界各地盛行,人们动辄以各式各类指标体系肢解复杂事物和系统,最后闹出许多笑话,正说明现代的数字崇拜照样是此路不通。
大数据的基点在“据”,是否据实逼真?
回答是不见得。
信息技术的推广应用同样是一把双刃剑,它在为人们提供无限便利的同时,也为数据造假及其传播洞开了方便之门。据《环球科学》2014年12月载文,生物科技风投资本家有一个经验法则:一半公开发表的科研成果都无法复制,这还是最乐观的估计。2012年,生物科技公司安进发现,在关于癌症研究的53项重大成果中,只有6项可被复制。稍早前,拜耳制药公司的一个团队重新开展了67篇有重要影响的论文所做过的实验,最终成功的却只有四分之一。本世纪最初10年,应用于临床的研究专利大约有8万份被撤销,因为它们都是错误的。
面对如此庞大的虚假数据,你还会相信大数据即未来石油的神话吗?美国科学计量学家普赖斯曾在上世纪50年代就得出科学知识呈指数增长的结论,其依据是各国期刊文献的数量增长。此后,有关知识爆炸的说法甚嚣尘上。现在回头看,普赖斯的判断未免草率,因为期刊文献数量与人类知识量显然是不能画等号的,否则就会得出撤销某些期刊就是限制知识增长的荒唐结论。
总之,科学的发展在深刻改变人类生产生活方式的同时,也制造了许多令人目不暇接的神话。当泥沙俱下且呈雪崩式的大数据袭来时,我们更应保持一个清醒的头脑,用中国的古训来说,就是要防止以目废心。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13