
大数据能解决一切问题吗
2013年初春,第85届奥斯卡金像奖颁奖礼在美国好莱坞举行。这之前,微软纽约研究院经济学家David ?Rothschild通过大数据分析,对此次奥斯卡各奖项的得主进行了预测。结果显示,除David预测的最佳导演奖得主《林肯》导演Steven? Spielberg,和实际获奖者《少年派的奇幻漂流》的李安有所出入外,其它各奖项全部命中。
这并不是David第一次运用大数据进行预测,此前,在2012年美国总统大选中,他也曾准确预测了51个选区中50个地区的选举结果,准确度高于98%。
巴拉巴西在其著作《爆发》中的一个核心就是,数据分析的力量已不仅是分析数据、提供决策参考那么简单了。这种技术力量甚至开始渗透到感性思维中,与人类情感世界互动。
那么,大数据能解决一切问题吗?实则不然。
正如1946年计算机的发明一样,不容否认工具为人类发展带来的具有颠覆性的变革,但工具始终是工具,不能改变它为人类服务的根本。究其本质,大数据其实和计算机属于一类,是辅佐人类文明发展的附属品。
也正因为此,大数据的核心并不是数据,还是人。
和任何其它工具一样,大数据帮助人们分析纷繁复杂的数据间的相互关系,这是其所擅长。同时大数据也有它的弊端,因为它始终不具备人的灵活性和感性驱动。
一方面,大数据可以令人的大脑思维更加不受本能欲望的驱使。数据分析会降低我们对直觉的迷信,欲望对躯体感知的扭曲程度,令人的思维朝着良性的轨道上引导。
另一方面,数据始终是数据,只有经过人的大脑加工,它才能变得具有灵性。
尽管通过社交网络的数据,可以分析出人们的社交范围和与某个对象的亲密程度,但它无法获得人们深藏心底的情感。就像网络科学家可以分析出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况,但不可能捕捉到你心底对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情。
何况,在数据呈ZB级增长的当下,许多数据分析出的相关关系都是没有实际意义的。如何从海量数据中攫取有价值的关系信息,将是对企业或个人而言的一大挑战。
在我看来,不能说数据分析可以解决一切问题,但毋庸置疑的是,未来在每一件事情解决的过程中,大数据都将扮演举足轻重的角色。
甚至有人指出所谓“原始数据”不是不存在的,因为数据总是依照某人的倾向和价值观而被构建出来,看上去理性公正的分析结果,其实是某人的价值选择的结晶。
当然,这并不是在质疑大数据的伟大之处。早在1980年,托夫勒在《第三次浪潮》中就曾预言:“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕,那么‘大数据’则是第三次浪潮的华彩乐章”。
大数据时代,最大的创新就在于,我们可以通过数据分析来解读大脑无法处理的关系,我们的生活被收集数据的计算机引导着。通过大数据相对理性的分析,结合大脑感性的思维方式,相信人们在决策和判断时,会得出性价比更高的结论。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28