京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据三问:大数据“热”的冷思考
大数据概念的形成和发酵,在当今社会引发了人们无限的遐想和期待,也受到普遍的欢迎和推崇,甚至有人不断编造出关于大数据无所不能的种种现代神话。这种令不少人癫狂、着迷的东西是否真的“法力无边”,我们不妨试发三问。
大数据的特点在“大”,是否越大越好?
回答是不一定。
人类对世界的认识,首先是感知信息。但问题在于,人类许多方面的感知能力却不如普通动物,比如人的嗅觉不如狗,听觉不如猫,视觉不如鹰等等。
难道高级动物竟然比不上低等动物?显然不是。奥秘在于人类相对普通动物而言,长处在思维。思维之花乃是生物进化的杰作,人类凭借思维之利器,便可以通过科学技术手段,根据需要延长自身的器官,最后实现各方面能力都远在一般动物之上。在此过程中,关键是计算机技术的发展,得以替代人的部分逻辑思维,能够进行大规模数据的快速处理,从而使得我们在面对大数据时,不至于心怀畏惧。
20世纪以来科技领域看起来硕果累累,但真正具有颠覆性意义的发现却如凤毛麟角,甚至不及19世纪。问题何在?数字化的数据固然有利于从中发现规律,但这类数据在整个大数据库中所占份额极小,何况还有一个鱼龙混杂问题。至于那些尚未数字化的数据,尤其是那些似是而非、众说纷纭的数据,显然并非越多越好。
事实上,就人类认识而言,也有减材加工与增材加工两种方式。毛泽东在《实践论》中所说的去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的认识过程,其实就是讲的真理性认识有增有减的过程。当年第谷观察天象,所做工作就是增加数据;而开普勒总结天体运行规律,所做工作则属删繁就简。如果说数据的增加意味着真理性认识的增加,那么数据的减少则意味着真理性认识的深化和升华,何尝不值得我们同样为之喝彩?
大数据 的亮点在“数”,是否万物皆数?
回答是不可能。
数字的发明,是人类抽象思维能力发展的产物。而发现数字之间的某些关联,曾经更使人类欣喜若狂,毕达哥拉斯甚至据此作出了“万物皆数”的断言。大数据之所以吸引人们眼球,噱头就在“数”上,似乎一切化归于数,就可万事大吉,适合数字化生存的时代要求了。
应该看到,世界在演化的进程中,特别是生命体和人类社会诞生后,正负二分的表征法就变得越来越不适用了,无论是模拟仿真技术的兴起,还是复杂化方法的运用,都说明这种建立在非此即彼的认识论基础上的进位法,其实是形而上学思维方式在信息时代的反映。
由此可见,所谓的数据其实有两类,一类是可以实现数字化的数据,人类可以轻而易举地将它的处理任务付之电脑,进而从中发现规律、把握规律。而另一类不可数字化或者说很难实现数字化的数据,则还是必须依靠人脑的判断与解读。1948年美国的“驴象”之争中,盖洛普的配额抽样方法以及其他民意调查机构之所以遭遇“滑铁卢惨败”,就是因为过于迷信数据,而这种建立在数字基础上的所谓“科学”方法,其实经实践检验后被发现并不科学。过去这些年来,定量评估在世界各地盛行,人们动辄以各式各类指标体系肢解复杂事物和系统,最后闹出许多笑话,正说明现代的数字崇拜照样是此路不通。
大数据的基点在“据”,是否据实逼真?
回答是不见得。
信息技术的推广应用同样是一把双刃剑,它在为人们提供无限便利的同时,也为数据造假及其传播洞开了方便之门。据《环球科学》2014年12月载文,生物科技风投资本家有一个经验法则:一半公开发表的科研成果都无法复制,这还是最乐观的估计。2012年,生物科技公司安进发现,在关于癌症研究的53项重大成果中,只有6项可被复制。稍早前,拜耳制药公司的一个团队重新开展了67篇有重要影响的论文所做过的实验,最终成功的却只有四分之一。本世纪最初10年,应用于临床的研究专利大约有8万份被撤销,因为它们都是错误的。
面对如此庞大的虚假数据,你还会相信大数据即未来石油的神话吗?美国科学计量学家普赖斯曾在上世纪50年代就得出科学知识呈指数增长的结论,其依据是各国期刊文献的数量增长。此后,有关知识爆炸的说法甚嚣尘上。现在回头看,普赖斯的判断未免草率,因为期刊文献数量与人类知识量显然是不能画等号的,否则就会得出撤销某些期刊就是限制知识增长的荒唐结论。
总之,科学的发展在深刻改变人类生产生活方式的同时,也制造了许多令人目不暇接的神话。当泥沙俱下且呈雪崩式的大数据袭来时,我们更应保持一个清醒的头脑,用中国的古训来说,就是要防止以目废心。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31