京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
驳《大数据时代》的三个观点_数据分析师
观点速递
近年来,信息化的步伐急剧推动着海量数据,波澜壮阔的大数据浪潮席卷人类社会各个领域,一些通俗读物囫囵吞枣的浅知误见也随之流传。例如,当前国内常 常援引维克多等人撰写的《大数据时代》中提出的三个主要观点,并成为一种流行。这不仅不能揭示大数据时代的真正本质,而且将产生严重误导。
《大数据时代》提出,大数据时代不是因果关系,而是相互关系,这说明作者不了解因果关系本身也是一种相互关系。18世纪,英国怀疑论者休谟早就指 出,不但我们的理性不能帮助我们发现原因和结果的最终联系,而且经验给我们指出它们的恒常结合以后,我们也不能凭自己的理性使自己相信,我们为什么把那 种经验扩大到我们所曾观察过那些特殊事物以外。在休谟看来,因果关系不是自然的本质,而是因为我们所养成的心理习惯和人性所造成的。恩格斯从辩证唯 物主义立场对此给与了批判性的扬弃,他指出,原因和结果这两个观念,只有在应用于个别场合时才有其本来的意义,要认识世界上一切过程的‘自己运 动’、自生的发展和蓬勃的生活,就要把这些过程当做对立面的统一来认识。《大数据时代》将休谟这一早已提出几个世纪的陈旧观点,作为大数据时代的新概 念,不仅陈旧,而且错误。
《大数据时代》认为,大数据时代不是随机样本而是全体数据,认识事物不再是从随机抽取的部分样本,而是从全部数据出发。实际上,人类在有限的时间 内不可能穷尽事物的全部。如果把现在的大数据方法和过去的小数据时代的抽样调查方法相比,我们只能说,大数据时代可以用更为精确的、全面的数据,以包含更 大因素的仿真模型来追踪、分析模拟现实,取得比过去更为精确的认识结果。尽管如此,与全体相比,我们已经认识到的永远是少数,误差、错误还是不能完全消 除。
《大数据时代》指出,大数据时代不是精确性,而是混杂性,其意指小数据时代讲究精确性,大数据时代却因为掌握了大量数据而不再拘泥于精确性,可以 比较模糊地行动。这显然是错误的。因为过去的方法虽然能够掌握精确的小数据,但大多数数据却会因处理能力有限而被遗漏、舍弃,认识的结果自然就无法实现精 确、全面。在大数据时代,因为掌握了更为全面的数据,可以在更大的时间和空间范围认识事物,因此能够更为准确、量化,以至于对一些事物现象的中间模糊区域 也可以得到更为准确的认识,其精确度和模糊度、误差本身都更为精确量化。
我曾预言,信息化是上帝给中国崛起准备的礼物,因为中国的人口数量世界第一,信息产业市场最大,最有机会发展信息化、大数据和智慧化产业。现在大 数据迅速推广,可喜可贺。但目前我国有一种极为严重的盲从国外的现象,盲目跟外国人之口风。我们千万不要因盲从国外而将上帝送来的礼物又让给别人!
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