京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
警惕“数据迷信”倾向 莫把大数据当“万能钥匙”
近几年,云计算、大数据成了热词,市场上形形色色的“数据产品”不断涌现。在商业领域,不少互联网行业巨头正围绕数据展开竞争,掀起一场“数据革命”。不少企业家们甚至认为,谁掌握了大数据,谁就能够引领未来行业发展的潮流。
不可否认,海量数据中包含着用户的消费需求、习惯、偏好等诸多信息,如果数据采集和分析方法得当,一定程度上能够揭示出隐藏在行为背后的内在规律。特别是随着互联网经济的崛起,数据深度融入人们的日常生活,企业通过洞察和分析大数据,能够对市场精准定位,推出更多解决消费者“痛点”的创新产品。
然而,在采集数据、使用数据的过程中,一些企业也出现了“数据迷信”的倾向,把大数据视为企业决策的“万能钥匙”,从产品设计、市场布局到用户体验,认为只要拥有了大数据,就能包打天下,没有解决不了的问题。
这种“数据迷信”的背后,是简单地将数据等同于科学的思想在作祟。有一种声音认为,只有通过数据描述和反映出来的事实,才是关于市场、社会最真实的事实。这不仅表现在学术研究领域,认为定量研究比定性研究更接近科学,也反映在现实经济活动中,人们过于看重市盈率、回报率、满意度等指标,往往会忽略或者回避那些看不见的、不能量化的因素。
多年前,为争夺潜在市场,Facebook和微软旗下的Live Space进行了网站界面改版。用户调查显示,改版之后,Facebook的用户满意度并不高,招致了不少反对的声音;而Live Space既没有太多用户夸它,也没有用户骂它。如果从数据来看,显然Live Space改版更为成功,因为没有用户表达不满。但事实并非如此,对于前者,虽然有很多用户表达不满,但说明用户在乎它;而对于后者,大多数用户已经漠不关心了。如今,Facebook已成为全球最成功的互联网公司之一,而Live Space早已退出市场。
这个例子说明,通过统计数据来认知现实世界,从来都不能尽善尽美。数据虽然提供了一种更直观看世界的方式,但如果从数据中得出结论、做出决策的方法论基础不科学、不坚实,那么由此得出的结论就是不可靠的。因而,盲目迷信大数据,结果很可能被大数据所“忽悠”。
这是因为,由于存在样本误差和统计偏差等种种“陷阱”,人们难免会将一些不科学、不真实的数据纳入分析框架。同时,数据虽然是客观的,但是对于数据的解释权,却掌握在设计者、分析者和使用者手中,因此难以完全避免人们由于立场、利益不同,造成数据解读的偏差和成见。
更为重要的是,现实社会经济生活的复杂程度,很难完全采用数据和公式来反映。对此,经济学家早已提出,市场是无数人互动构成的“复杂现象”,人们几乎永远不可能充分了解或计算出能够影响决定市场结果的所有情况,也不可能进行全面的测量和量化。
因此,无论在企业经营,还是社会治理领域,决策者都应具备一些“数据素养”——既要善用大数据带来的洞察力,又不能一味迷信大数据,特别要警惕把大数据作为解决问题的“万能钥匙”的倾向。只有在尊重数据伦理、保证数据准确、承认数据局限的基础上,才能做出恰当的公共政策或商业上的决策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12