京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据没有告诉我们的
如果说人类筚路蓝缕、披荆斩棘地跋涉几千年,就是为了克服广袤世界的未知和不确定性的话,我们似乎正在走进一个光明美好的新时代,这个时代叫做大数据时代。在这个时代里,随着IT技术的迅猛发展,数据的增长成了一个显而易见的事实。
谷歌前首席执行官施密特有一种流传甚广的说法,形象地描绘出了大数据之大:人类从直立行走到2003年所创造的知识,总计才5艾字节(1艾字节相当于10亿GB),到了2007年,短短几年间的数据存储已经超过了300艾字节。据统计,到2015年,全球网络数据流量将达到每年966艾字节,这标志着人类从数据的“池塘”达到数据的“海洋”。
而大数据也正在发挥它巨大的力量,给我们的生活带来更多的确定性和更多指引,至少在两方面给了我们前所未有的便捷——
第一,它帮助我们了解外界。世界的运转方式和规律正在被转变成各种数据,随意在搜索网站输入“大数据告诉你”这六个字,你就会收到无数关于我们的外部世界的精确解释。
如果你想实现财务自由,“大数据告诉你是否该长期持有某某基金”;如果你想买房子,“大数据告诉你一年中哪个月房价最低”;如果你想考研,“大数据告诉你考研到底难不难”;如果你想假期出行,“大数据告诉你国庆哪里最堵”我们不用再担心自己的决定是无凭无据、道听途说,因为大数据以科学统计的方式最大程度地给我们提供了行动的参考。
第二个方面或许是大数据对我们影响得更为直接的地方,它把人自身的活动方式也转化成了数据。行走的时候,运动手环会不停计算你走路的速度和距离,告诉你卡路里的消耗情况,作为你健身计划的参考;听音乐的时候,各种音乐软件会不停记录你选择的音乐类型和听歌频率,并会以这些数据为依据为你量身推荐一份私人歌单;网购的时候,购物网站会根据你浏览不同商品的频率和消费金额,计算出你的购物倾向,在你的网页上自动生成一份“你可能感兴趣的商品”苹果最新的ios9系统甚至在健康软件数据中的生殖健康这一项里,加入了性行为监测的功能,新近出现的一些app甚至能计算出人的性能力。
我们的身体、生活方式,在大数据时代,变成了清晰的、简明的、容易读懂的信息库。这些数据的背后是某种野心——通过数据解决那个困扰人类许久的疑难——“认识你自己”。数据在了解我们的身体、品味、喜好的过程中,发掘出我们是什么样的人、想要什么、应该怎么安排我们的生活。
对于孤独生活在冷漠的都市社会,时刻面对着未知与风险的现代人来说,有什么比一种以科学的名义出现的安全、准确、简单的生活指南更具有吸引力呢?可是,大数据能代替我们对自我的了解吗?它是不是以均一的、数字化的衡量方式抹杀了人之为人的多样性和丰富性呢?富有灵性的人是不是最后会变成一堆堆无趣的数据、一个个“空心人”呢?一个被数字量化的自我,会不会也是一个被粗暴简化的自我?人内在的心灵可以完全外化变成可处理的数据吗?爱情、美丽、自由这些都可以用数据来计算吗?
如果可以的话,数据,是不是变成了信息时代的新神——一个全知全能的、按照其律法生活就可以给人以幸福的神。
哲学家尼采在《快乐的科学》中说“上帝死了”,实际上说的是人类认知世界的那个权威死了。在尼采看来,这并不是一件坏事。因为权威的失去,反而给我们留下了独立思考、重估一切价值的机会。正是神灵的消逝,才让我们能够重获理性,重新出发去寻找真正的知识,去寻找生活的意义。
现在就断定大数据时代的到来对我们是好消息还是坏消息未免为时过早了。我们目前能做的,或许是在不断地刷屏、转发、点赞、分享的数据狂欢中冷静下来,把大数据真正作为一种工具,而不是把它变成惰于了解世界、了解自我的借口。大数据的推崇者们很喜欢借用一句苏格拉底的名言来标榜大数据的作用,但实际上这句话也适用于对大数据的反思,这句话就是——
“未经省察的人生不值得过。”
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、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17