京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
不关注人性的大数据,只是大忽悠_数据分析师
斯大林曾说:一个人的死是悲剧,一百万个人的死就是数据。如果拿医学界的术语,这是一种共情疲劳,如果换成时下最流行的术语,就是我们还无法处理大数据。
上周参加腾讯思享会,主题就是“大数据将如何影响社会变革”。场间针对大数据,提出了不同的声音,有“数据孤岛论”:现有的大数据是断裂而封闭的,比如腾讯说自己有某方面的全数据,但是否有百度,有阿里的?有“数据阴谋论”:现在在用大数据做事的就是大企业和政府机构,如果我们普通人不能掌握,那就是被一个无形的网所束缚、所监控。有从经济安全角度来看待大数据处理“黑箱”问题时的作用。也有从实践角度来谈论大数据在商界中的应用。但最触动我的是下面两个观点。这里简单摘编下以飧读者。
不关注人性的大数据是大忽悠---刘德寰
现在主流对大数据的理解是基于维克托的《大数据时代》进行二次改良。但这其中有两个十分值得商榷的观点,一是对抽样的极端蔑视,二是无原则的推崇相关。大数据是一种抛弃随机分析法(抽样调查)而对所有数据进行处理,那么这其中就存在一个由斯坦福Trevor Hastie提出的问题,如何在稻草里找一根针,前提是很多稻草长得和针一样。这是我们所有大数据研究面临的最大风险,数据太大之后带来的实际上是一个规律的丧失和失真,千万不要忽视了抽样。
抛开这两个观点,更为可怕的是现在的大数据鲜有关注人性。先举个生活中大家都遇到过的问题,一个人去网上买了5升的洗衣液,整个流程花费了不到1分钟。第二天浏览网页,他发现旁边的广告就是各种各样的洗衣液。这是什么?基于大数据的精准营销? 这恐怕是基于大忽悠的精准骚扰吧。 有点常识的人都知道,5升的洗衣液就算家里人再多也要用一个月,而且那个人流程这么短,肯定就是品牌忠诚者,推广的应该是什么时候那个品牌的洗衣液会打折之类的,这才是大数据。人类早期研究问题的方法就是靠体会、知觉、体验、内省等,这些看起来跟大数据无关的东西可能恰恰是大数据的核心,因为它是思想。
谷歌2008年弄了一个非常厉害的东西叫流感趋势预测,它预测的结果比美国疾病控制中心还准,当时轰动了全球。结果后来里面东西越来越乱,严重的高估了流感的状态。为什么?这就是刚刚说的维克多流派谈大数据的时候重相关不重因果。流感跟发病的时间点,跟美国比如中学生篮球赛那个时间点是完全一致的,这俩概念能有关系吗?问题是只要搜索中学生的篮球赛,就构成了流感预测的一个主要的词之一。类似的东西太多了,为什么?因为在谷歌预测的时候,没有找疾控公共卫生的专家,这些东西才是进行大数据预测的一个很重要的前提。
基因工程才是真正的大数据
人有多少细胞?量级为10的14次方。 其中一个细胞癌变就能导致你生命的完结。难道这不是大数据?真正的大数据是生命大数据,基因筛查可以消灭先天性疾病和预防癌症,人类想在千年之后复活亦不是难事。可是这样的基因科技发展却遭遇了无数现实瓶颈和伦理挑战。
问题1:从文明和宗教角度,基因工程造就的“完美人”是另一个物种,这样的“完美人”还是人类么?
问题2:基因问题与大数据问题其最大伤害是对人格独立性与隐私性的剧烈破坏。
文章来自:CDA数据分析师官网
针对这两个问题,华大基因研究院汪建院长给出他的解读:
你不做,欧洲人在做,美国人在做,用一种最悲观的说法,与其让白人把我们搞死不如我们自己把自己搞死。1993年我在西雅图的时候,老布什时代启动人类基因组计划,那个时候讨论地非常激烈。基因科学会对现行的人类道德、法律、生活生产医疗方式带来天翻地覆的变化,这可能很难以人的意志来改变,在这个时间维度上有点儿太快了,我们自己也感觉太快。当时我在科学院的时候就是因为这些事情争论不休,所以,我们才离开。离开以后,结果更快了,从几十个人几年时间变成几千人,明年可能就上万了,明年纯基础研究机构有上万人,可能对国家现在有关的科研机构的破坏性和挑战性就很大,产业的发展也会很大。但是它在某些程度上又顺应着民众的需求。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,商业竞争的核心已从“经验驱动”转向“数据驱动”,越来越多的企业意识到,商业分析不是简单的数据统计与报表呈现 ...
2026-05-06在Excel数据透视表的实操中,“引用”是连接透视表与公式、辅助数据的核心操作,而相对引用作为最基础、最常用的引用方式,其设 ...
2026-05-06 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 ...
2026-05-06在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 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 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 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 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 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。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23