京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据发展谨防"一哄而上" 警惕大数据应用陷阱
作为近几年来最热门的网络概念之一,大数据在多个领域的落地显示出其巨大优势,如出行类APP在城市中为用户提供快速的车辆调度,又如谷歌智能系统阿尔法围棋在人机围棋大战中获胜。然而大数据应用喜忧参半亦是事实,曾作为大数据具备革命性潜力证明的谷歌流感趋势近几年的预测结果并不尽如人意。
大数据是否被过度热炒?现行大数据分析是否可靠?这些疑问在大数据已作为国家战略被写进“十三五”规划纲要的当下迫切需要得到解答。北京大学国家发展研究院教授沈艳在接受海外网专访时强调,在明确大数据局限性和可行性的基础上,大数据产业才能够扎实发展。
警惕大数据应用陷阱
尽管大数据的定义见仁见智,但其海量的数据规模、动态的数据体系、多样的数据类型等是业界的共识。沈艳表示,大数据能够以前所未有的精细度描画世界,如运用得当,能够帮助人们快速刻画新旧经济更替,给予产业发展方向以可视化指导,并为政府决策提供参考。
但是,大数据应用也面临陷阱,沈艳表示,“有一种看法认为,有了大数据就有了总体,就不再需要科学抽样了。”这种“大数据自大”倾向之所以值得警惕,一方面在于,数据反映的信息可能只是总体的一部分;另一方面,总体可能会在时间推移中发生变化。例如,“使用谷歌搜索流感相关信息的用户”和“美国流感人群”这个总体并不完全重合,因此用后者预测流感趋势存在先天不足。
陷阱的出现与大数据的收集方式息息相关。沈艳指出,传统数据或者来自问卷调查,或者即便是经营活动留下的数据,也往往有规范标准,使得数据含义前后可比。而大数据更多是生产经营等各类活动的附属产品,当服务于主营业务的系统架构不断变化,数据生成规律将随之变化。而数据分析方很可能对此全然不知或不能深刻体会,沿用以往的分析方法,就很容易产生结论的偏差。
分析大数据需要人才
“当新技术来临,尤其是面对经济新旧转型,我们迫切需要新的增长点,很容易未经深究就相信新技术的力量。但实际上只有在清晰地知道它各种各样局限的基础上,我们才能去用它。”这是沈艳对当前大数据运用的看法。
对比美国大数据产业图景(分为架构、分析、应用三部分),沈艳发现,“十三五”规划中大数据战略的内容集中在架构和应用部分,比如加快政府数据开放共享,进行海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化等领域关键技术攻关。
她指出,应加强对大数据分析的重视,包括回归问题本源,进行数据可行性分析等,也表示并非所有企业都有能力进行大数据分析。“数据分析具有门槛,要防止一哄而上、不管是否适合自己都要赶上潮流。”沈艳坦言,即便没有遵循科学规范的分析方法,一些大数据产品也能够在一定程度上解决问题,但是其商业模式是否真正可行、是否能够持续很难确认。而且若导致重要领域出现问题,可能产生重大损失。
而目前的一大桎梏是大数据分析人才的紧缺。沈艳认为,人才培养触及产业健康发展的核心,大数据发展亟须既懂关键技术又懂专业领域的跨界人才。此外,国家还需对决策者和民众有相应的培训投入。
采访中,沈艳仍然对大数据前景充满信心,她期待大数据产业帮助中国的新经济成长起来,让中国持续成为世界经济的引擎。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30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