京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,别忽视了小数据
大数据时代,人人都在谈论大数据。从概念认知到场景应用,人们似乎正试图掀起一股数据狂潮,这其中就包括了大家熟知的智慧城市、防止犯罪,以及类似于Google对流感趋势的预测等等。诸如此类的大数据应用有些已经在发挥其应有的作用,但更多的只是一个梦想。在这些成功的和将要成功的案例背后,到底什么才是大数据的本质呢?
随着过去20年中数据挖掘和人工智能的发展,预测技术在2011年已经相对成熟,甚至走向广泛的应用,而大数据这个概念才刚刚提出。在过去的三到五年中,基于大数据的案例比比皆是,其结果却喜忧参半。这些失败的大数据项目背后是对大数据这一概念过高的预期,反而让大家忽视了对问题场景的重视。除此之外,关联数据往往也是缺失的,尽管说大数据到处都有,但是,真正对你有价值、对决策有意义的数据往往并不容易得到,而我们所知的绝大多数数据都是噪音多过价值。
大数据作为一个技术为我们提供了许多人与人之间交互的数据和信息,但是真正的大数据并不是一些排名和信息的发布,而是从数据中理性找出内在的逻辑关系,并将这些逻辑关系应用于实践。如果不找到事物发展的规律而永远“闻数据起舞”的话,我们的决策往往会与期望相距甚远。Google曾通过用户搜索与感冒相关的关键词来预测流感趋势,这一基于相关关系进行的趋势预测一直到2012年前都应用得非常完美。但是到了2012年的圣诞节,Google的预测比真实数值高出了整整一倍。
是什么原因导致了Google的预测失误?2013年的《科学》上面有一篇文章,几位教授对这个现象进行了分析,他们的归纳是大数据有这样一些天生的弱点:首当其冲的就是“骄傲的大数据”——认为大数据什么都能做,小数据没有用。事实上,大数据的采集远远不如小数据那样“干净”。同时,所有大数据的应用都离不开算法——“唯一不变的就是永远在变化的算法”。更重要的是,在Google的案例中,人的行为本身也会随着大数据及其技术的发展而改变,仅仅基于数据之间的相关关系,而忽视内在的逻辑关系,对预测来讲是远远不够的。当意识到预测中存在这样的问题,就需要人们用大数据去获得规律,用小数据去匹配场景,从而实现精准的预测和智能的决策。无论是企业还是个人,先要存积并了解透彻硕大的大数据表格中属于你的那行数据,唯有如此,我们才有可能从一滴水里看世界。
《大数据时代》作者认为:“由大数据带来对人的重新认识,不是在阿波罗神庙,而是在小世界网络中,认识你自己。”我们从昨天的数据作用中认识自然、认识宇宙到今天通过大数据更多地认识网络和社会,我们的认识更加全面、更加深刻、也更加广泛。但是成就大数据的是无数努力造就小数据的人,他们探索大数据技术,认知大数据文化,并怀揣着对数据的敬畏和对规律的尊重。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 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 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18