京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
想必有很多 unwire.hk 的读者 Facebook 中有收到甚么年度回顾的名册吧,此功能让 FB 遭来许多用户炮轰!塬因是 Facebook 勾起用户的伤心事,表面上一则很易懂的新闻,但其背后藏有现今网络生态败坏前奏
步向电脑统冶
造成这次的炮轰,是因为大数据而起。其实这几年人们一直在说大数据的好处,例如早前活用大数据去预测世界盃亦引来全城热话。不过这一切的背后让天恩觉得现时的 internet ,也许是人类被科技统治的前奏,就算肉体上不是,精神上已被慢慢被入侵。以大数据为例,其实有两个部份,一是资料收集,二是分析。不过现时经常听到的是,如何比以往更能有效收集数据,例如 Google 从你 email 、 youtube、 plus 你每个点击及所写的文字去分析你的兴趣,然后派发你会感兴趣的广告。
成功必需配合人脑
其实要有一个成功準确预测的大数据,必需要加有一颗有智慧及经验丰富的人脑作分析。例如大数据预测这隻马今场胜利率有几多,很多时敌不过董标一句:「喂呢隻马今日睇佢呢,有d冷震喎唔係几妥」来得準确。天恩想说的是,发觉现今的 Internet 中开始慢慢抽离「人性」这个因子,一切都要依靠电脑分析去取代人类的智慧,可悲的是人类自己亦同时加入成为杀成自己的帮兇。
欠人性的计算会驱走良币
以 Facebook 为例,到底他们如何决定,那些是这年的重点事件呢 ?就是透过朋友的点击率及回应数目而决定,不过这一切的计算是不能分析到是那是件伤心或开心的事,这就是欠缺人性分析的后果。unwire.hk 的读者可能会觉得这是冰山一角,如果按数据比例上看是没错的,但如果从情感上看,你不会知道那件事被提起对用户的伤害程度有多深,带来甚么蝴蝶效应,这亦是一个单看数据不顾人性的后果。
数据派是不会理会这些在 percentage 上店少数的一群,他们会拿着这些所谓的大数据找商机赚钱,究竟「多人」的偏好是否等于好呢 ?多 Like 是否等于那是件好事 ?
天恩打个比较极端的例子, 数据显示开葯房最赚钱,社会上是否就全人类开葯房就是正确对社会最大贡献。
以前我们做生意,自己想些好点子去吸引客户,再靠口卑慢慢宣传做大,各有特式百花齐放,这才是健康的生态
现在模式是完全倒转过来,人们不再是「创业」而是「抄业」,一味看数据看金钱,贪图近利,活于数据及金钱下的奴隶。
数据是以往的经验累积, 当初 steve job 选择不相信没有人愿意付 500 美金一台智能电话的话的数据调查, iPhone 才会出现,但可惜他过份相信自己所谓 「3.5 寸是最好的手机尺寸」的统计数据,Samsung Galaxy Note 系列不会抬出头开来。
胡乱依赖大数据会造成恶性遁环 ,一些有心有的 idea 的产品可能因为这些错误理解大数据而胎死腹中。
一起结合才会进步
最后 unwire 的读者可能会觉得,其实是 FB 的分析 Model 不够聪明,如果可以加入一件关键字,例如"死了、哭、伤心.." 不就行了吗 ? 这只是比较进步的演算分析,亦不是完美。好像对刚失恋的朋友来说, FB 又再度提起年头时,一堆朋友祝福你跟旧情人的合照有多甜蜜,那又如何有方程式去分析呢 ?
要机器去分析人类实在是太复杂。亦可能 FB 团队太过「纯真」,以为人类主动分享的都是一些开心的事,错了。其实在网络世界中,有研究指出一些过于孤独的人,会经常利用 FB 分享自己伤心事,因为伤心事最容易得到朋友的关心及慰问,最感温暖。
大数据只是一个工具,各位 unwire 读者要紧记,必需要有一个好「用家」分析活动这些数据才能运行,大数据并不是一个「指引」,我们做事是要去创造一条新路出来,而不是去盲从数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11