京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
1、相关关系比因果关系更重要
老王开了个包子铺,有时做少了不够卖,有时做多了没卖完,两头都是损失。老王琢磨着买包子的都是街坊,他们买包子是有规律的,例如老张只在周六买,因为闺 女周末会来看他,而且闺女就爱吃包子。于是老王每卖一次就记次账,谁在哪天买了几笼包子,并试图找出每个街坊的买包子规律。
数据虽然越记越多,但老王啥规律也没找出来,即使是老张也都没准,好几个周六都没来买,因为他闺女有事没来。有个人给老王支招,你甭记顾客,就记每天卖了多少笼就行,这个法子明显简单有效,很容易就看出了周末比平时会多卖两笼的规律。
这个例子虽然简单,却道出了大数据的一个重要特点【相关关系比因果关系更重要】,周末与买包子人多就是相关关系,但为什么多呢?是因为老张闺女这样的周六来吃包子的人多?还是周末大家都不愿意做饭?对这些可能性不必探究,因为即使探究往往也搞不清楚,只要获得了周末买包子的人多,能正确地指导老王在周末时多包上两笼,这就行了。
要相关不要因果,这是大数据思维的重要变革,以前数据处理的目标更多是追求对因果性的寻找,或是对猜测的因果性的验证,人们总是习惯性地找出个原因,然后心里才能踏实,而这个原因是否是真实的,却往往是无法核实的,而虚假原因对面向未来的决策来说是有害无益的。承认很多事情是没有原因的,这是人类思维方式的一个重大进步。
2、要全体不要抽样
传统的调查方式都是抽样的,抽取有限的样本进行统计,从而得出整体的趋势来,之所以选择抽样而不是统计全部数据,只有一个原因,那就是全部数据的数量太多了,根本没法操作。
抽样的核心原则就是随机性,不随机就不能反映整体趋势性。例如搞一个保暖内衣的调查,找了一群精壮的武警战士试穿,战士们穿上了普遍反映不冷,但这并不能说明内衣的保暖效果有多好。
抽样随机性的道理谁都知道,但要做到随机性其实是很难的。例如电视收视率调查,要从不同阶层随机找被调查人,但高学历高收入的大忙人们普遍拒绝被调查,他们根本就不会为几条毛巾赠品而耽误时间,愿意接受调查的多是整天闲得无聊的低收入者,电视收视率的调查结果就可想而知。
互联网为大数据的采集带来的新手段,云计算为处理大数据带来了新方法。还以电视收视率调查为例,互联网电视普及后,每一部电视正在收看什么节目的信息会毫无遗漏地发送到调查中心。这就是大数据的第二个特点【要全体不要抽样】,对全部数据进行统计分析,其结果当然会更加准确。
3、要效率不要精确
俗话说的好,萝卜快了不洗泥,既然我们要的是全体数据,自然会夹杂进来一些错误的数据,这是难以避免的。我们传统的数据分析的思路是“宁缺勿烂”,因为传 统小数据分析的数据量本身并不大,任何一个错误数据都有可能对结果产生相对较大的负面影响,对错误数据必须花大精力去清除,这是小数据时代必须坚持的原 则。
大数据时代的原则就变了,变成了【要效率不要精确】,并不是说精确不好,而是因为在大数据时代是做不到的,如果继续把排除错误数据作为重要工作,那大数据分析就进行不下去了。更重要的是,大数据分析的目标在于预测,而不在于追溯以前发生过的事件的真相。
4、大数据时代的裸奔
有次我给学生畅想未来,你走在大街上,基站的智能天线以一道极窄的波束指向你的手机,从而获得你的方位角,通过开机瞬时的上百次功率调整和探询,换算后就 能获得你与基站的距离,两个信息结合就精准地确定了你的位置。根据你的搜索记录,互联网早已知道了你的爱好,然后手机“滴”地一声通知你,你前方10米处右侧有您最喜爱吃的咸豆腐脑店,正在八折酬宾中,“滴”地又来了一声,老板已得知您是咸豆腐脑的忠实拥护者,特别给您打五折,来尝一碗呗。
在我描绘完未来信息社会的全新生活方式后,有个学生问我:我走在大街上,手机“滴”地一声,通知我前面有个同志聚会,系统通过我以前的搜索和看过的片子早已确定了我的性向,并将我的信息经过精确配对发送给了好多基友,但我并不想出柜,这可咋整啊?
这个学生的玩笑话道出了大数据时代我们都面临的一个重大问题,那就是隐私权问题。美国某机构曾做过一个实验,根据网友的搜索记录来筛定目标,虽然信息已经进行了模糊,还是有不愿意出柜的基友被筛出来了,基友的妈妈非常震惊和生气,将该机构告上了法庭。
微博上常有维权人士声称电话被政府监听了,因为手机语音出现了不正常的声音,其实这是他们多心了,他们的电信知识还停留在用鳄鱼夹搭电话线窃听的阶段。并 不是说政府不会窃听,而是说如果政府窃听你的电话,你是绝对察觉不出来的,多手段全方面的监控手段早已超出了外行的想象力。即使是技术内行,例如卖国家机 密的间谍被收网后往往会马上崩溃,他所有的电话短信邮件出行会面谈话都有清清楚楚的铁证。
犯罪成本太高了,将来无死角的摄像监控头会记录下一切,即使你犯罪时蒙着面,根据前两天你没蒙脸踩点时的录像,通过姿态步态的匹配算法就能把你筛选出来。 现在公安系统有句话“只要上手段,没有查不出来的”,上手段就是指包括摄像头监控、手机监控、网络监控等综合手段。现在的基础设施还不完善,等将来所有的 路灯杆都变成了多传感监控器,加上强大的大数据分析能力,你还想咋藏?
更有意思的是,将来的犯罪逮捕会变成事前,有天你啥事没做睡在床上就被逮捕了,警察通告你:根据警方对你所有信息的大数据分析,显示你已经知道了老婆出轨之事,根据以往犯罪案例及你本人性格的大数据分析结果,你有76.3%的概率会在本周内对老婆进行轻伤以上程度的犯罪,超过了法律规定的60%轻伤以上犯罪概率必须入监的标准,特羁押你一个月,根据大数据分析结果,放出来后的你仍然犯罪的概率会降低到法律规定可以释放的5%以下。
听着很安全吧?但是不是也感到了毛骨悚然?在大数据时代,我们每个人都是赤条条地在信息社会中裸奔,真的是光着屁股一丝不挂地那种裸奔,难到没有人意识到 这点吗?当然不是,英国等西方国家早就对街道监控摄像头展开了全社会的大讨论,安全与隐私该如何权衡?随着近年来随着恐怖主义的盛行,安全显然更重要了, 公民们很无奈地同意把更多的隐私权交给了政府,以获得更大的安全感。
必须对公民隐私信息进行分级制的严管,公安部门掌握着每个人的开房信息,如果不涉及到重大违法犯罪的话,绝不能滥加使用,更不能透露给当事人的配偶,否则 社会就会大乱。掌握信息和利用信息的应是独立的两个机构,如果让利用信息的公安部分掌管公民所有隐私信息,那就会成为一个人人自危的恐怖国家。
我们现在该如何做好迎接大数据时代的准备?我觉得应该培养公权机构绝不能泄露公民隐私的社会舆论,前几天网上流传着范冰冰的机场安检照,记者们以此做娱乐 文章称人家如何如何,这就是一个极坏的兆头!如果放任这种公权力的滥用,我们每个人将来都会成为光屁股裸奔的人,光不光屁股则取决于掌握公民信息的权力人 士的一念之差。
最近有报道称银行内鬼贩卖账户信息,银行方面居然称这事主要靠自觉,他们内部查不出来。这事也是大恶!查不出来是因为银行内部缺乏相应的技术手段,根本就没有建立起相应的信息保密制度,这种不作为是未来大数据时代的严重隐患。
前两天我参加一个学生的婚礼,作为导师我被安排在领导桌,刚坐定就有个陌生人来照相,询问后才知是婚宴酒商的员工,把我们作为背景来照酒的照片,估计是用于宣传。我把他轰走了,我不愿意这个数据留在网上,不愿意让它将来作为分析我的大数据资料。
结论:
与以往的抽样统计不同,大数据使用的是全部数据,更着重的是效率而不是数据的精确性,关注的是相关性而不是因果性,这些特点造就了大数据 对事物发展的极强的预测能力,它可以给我们带来更安全更便捷的新生活,同时也给个人隐私带来了巨大的威胁,对掌握公民隐私信息的公权力的严格控制,应该成 为全社会的共识。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14