
“大数据”并非“大神话”
“大数据”,眼下热得很。从某种意义上看,现在或未来,“得数据者得财富”,甚至“得数据者得天下”,并不夸大。因为,“大数据”不是数据大和数据多,而是从繁杂数据中摸索出规律性并加以合理应用的计算分析能力越来越“大”。
不过,“大数据”并不神秘以前无法处理的海量数据或没当做数据的东西,因为计算机计算能力的进步,现在都可以分析出子丑寅卯了。很多人逛超市,其路径与购物之间存在数据关系,而据此调整布局,就会促进销售。美国有的超市把影碟与尿布放在一起出售,就是因为他们通过“大数据”分析发现,来为孩子买尿布的大多数年轻父母,喜欢顺便带盘影碟“慰劳”自己。
如果以为有了“大数据”就没有解决不了的问题,那更是一种误解。人们的思想意识与行为模式,不同国家的存在与发展,都是复杂、曲折、独特的,计算机不可能一一描绘清楚。而期望用“大数据”来解释并指导世间万物,就颇似此前用基因等生物密码来解释、调控人类行为模式的企图,看起来客观中立,实质上以偏概全。“大数据”再“大”,也是设计者、分析者、使用者在那里说了算“大数据”并不能完全摆脱人们的曲解、隔阂和成见,再“大”的“大数据”,也会因人的因素而不够中立、全面和公正。
“大数据”潜在的负面效应,也是不应忽视的。例如,最近“大数据”被用来预测脸谱网用户的个人信息(包括性取向、种族、宗教和政治观点、性格特征等),而这些高度敏感信息,完全可能因雇主、房东、政府部门、教育机构、私营组织等的选择性使用而对个人施行歧视。
回顾这些年的“新浪潮”理念、理论和技术引入我国后,正效应的确不少,可也有一些值得注意的教训。如,在对其激情颂扬和推介中,往往缺乏不同意见和善意提醒。就“大数据”而言,国际上的质疑并不少,“大数据时代”的作者就一本新书,强调大数据时代的信息取舍他称“遗忘是一种美德”该记的记,该忘的忘。可见,如果把“大数据”提到不恰当高度甚至神化,对用好“大数据”必是有害无益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04