京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
实实在在大数据
在人类历史长河中,即使是现代社会日新月异的发展中,人们还主要是依赖抽样数据,局部数据,片面数据,甚至是在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验,理论,假设和价值观去发现未知领域的规律。所以,人们对世界的认识往往是表面的,肤浅的,简单的,扭曲的或者是无知的。舍恩伯格指出,大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据,完整数据和系统数据,深入探索现实世界的规律,获取过去不可能获取的知识,得到过去无法企及的商机。
由于大数据的出现,使得通过数据分析获得知识,商机和社会服务能力从以往局限于少数象牙塔之中的学术精英圈子扩大到普通的机构,企业和政府部门。门槛的降低直接导致了数据的容错率提高,成本的降低,但正如舍恩伯格所强调的,最重要的是人们可以从对于因果关系的追求中在很大程度上解脱出来,转而将注意力放在相关关系的发现和使用上。只要发现两个现象之间存在显著相关性就可以创造巨大的经济或社会效益,而弄清二者为什么相关可以留待学者们慢慢研究。大数据之所以可能成为一个“时代”,在很大程度上是因为这是一个可以由社会各界广泛参与,八面出击,处处结果的社会运动,而不仅仅是少数专家学者的研究对象。
大数据将逐渐成为现代社会的基础设施的一部分,和公路,铁路,港口,水电,通讯网络一样不可或缺。但就其价值特性而言,大数据却和这些物理化的基础设施不同,不会因为人们的使用而折旧和贬值。例如,一组DNA可能会死亡或毁灭,但数据化的DNA却永存。所以,舍恩伯格赞同许多物理学家的看法,世界的本质就是数据。因此,大数据时代的经济学,政治学,社会学和许多科学门类会发生巨大的甚至是本质上的变化和发展,进而影响人类的价值体系,知识体系和生活方式。哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论将会转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的,无事无物不可知;不可知性是相对的,是尚未知道的意思。
对于不是网络业,IT业和从事数据分析和使用的读者,本书的一大好处是通俗易懂,通过具体实例说明问题,有助于人们的理解和联想。在时限上,作者概括了直到2012年7月大数据方向上的最新发展,避免了许多同类作品中存在的例证过于陈旧,视野相对狭窄的毛病。
作为一位生活在欧美现代社会中的学者,舍恩伯格是把民主,开放和理性作为已知前提讨论大数据革命的。这对生活在发展中国家,社会现代化程度有限的读者来说,也许是个遗憾,因为书中描述的许多已经发生的事例可能更像是神话。没有市场经济制度和法治体系作为基础支撑,大数据很可能成为发达国家在下一轮全球化竞争中的利器,而发展中国家依然处于被动依附的状态之中。整个世界可能被割裂为大数据时代,小数据时代和无数据时代。
处于发展中国家前列的中国,目前正面临着一个重大的历史抉择关口。应该说,在过去三十余年的时间里,中国在快速走向工业化,信息化,网络化方面交出了一份不错的成绩单。适逢世界走向数据化,迈入大数据时代的时刻,无论对个人,企业,还是对社会和国家,都有认真理解,严肃决策的必要性和紧迫性。哪怕仅从这一点考虑,读读这本书是很值得的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10