京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
且慢说“大数据”的无所不能
“大数据”是个好东西,是科学的前沿,值得我们认真积极关注、推介和参与,但它绝不是哈利波特,不会“一抓就灵”,不能包打天下和无所不能。

回头看看这些年的所谓产业“浪潮”新理念、新理论和新技术,一旦引入我国后,常是泡沫翻腾,真经并不多。去年是“云计算”,今年是“大数据”,官员、学者或媒体人嘴上不常换点国际流行的新词,都不好意思开口。
其实,“大数据”很简单,不神秘,以前无法处理的海量数据或没当做数据的东西(如你在超市逛逛或对那个营业员笑一笑),因计算机计算能力如“云计算”的进步,都可以分析出个子丑寅卯了,如很多人逛超市的路径与购物之间有数据关系,据此调整布局有利于销售,美国有超市把影碟与尿布放在一起,就是通过“大数据”分析发现,来为孩子买尿布的父母喜欢为自己带盘碟子。
但把“大数据”用做解决世界上最难处理的问题的全能办法,从管理城市到消除贫困,从制止恐怖袭击、疾病流行到拯救地球环境等,以为有了“大数据”,就没有解决不了的问题,这也是一种误解。人类的思想、个人的文化和行为模式、不同国家及社会的存在发展都非常复杂、曲折和独特,显然不能全部由计算机来“数字自己说话”。比如,近来欧美有人提倡用“大数据”分析人的日常行为模式和习惯,判断谁将要犯罪,以此帮助预防未来的犯罪,就引起了很大的争议和质疑,公众担心因司法程序缺失而受到莫名威胁。
其实,企图用一行行的代码和庞大数据库的“大数据”来解释和指导世间万物万象,很像此前企图用基因等生物密码来解释和调控人类的行为模式,看起来是客观中立的,但说到底,“大数据”再“大”,也不会“自己说话”,还是设计者、分析者和使用者在说了算。所以,“大数据”并不能使人们完全摆脱曲解、隔阂和错误的成见。
而且,数据的采集也会使“大数据”不中立和不全面,以至于不公正,如目前社交媒体等即时通讯是“大数据”分析的一个普遍信息源,那里无疑有许多信息可以挖掘,国外神话“大数据”的范例几乎都来源于此。但至少在我国现在和未来一段时间里,以此途径反映民情的某些“大数据”可能会忽视了“沉默的大多数”而失准。过分依赖和迷信“大数据”,难以避免对某一群体的“数据歧视”,可能会依据错误的成见作出重大的公共政策和商业决定。
更需指出的是,“大数据”的潜在负面效应不可忽视。无处不在的“大数据”使个人隐私无处藏身,甚至会引发更多问题。例如,最近,“大数据”被用来预测脸谱网用户极其敏感的个人信息,如性取向、种族、宗教和政治观点、性格特征、智力水平、快乐与否、成瘾药物使用、父母婚姻状况、年龄及性别等。这些高度敏感信息很可能会被雇主、房东、政府部门、教育机构及私营组织用来对个人实施歧视。
“大数据时代”的作者维克托说,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型。这话很有道理。但他认为,大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。歌颂者说,这是维克托颠覆了千百年来人类的思维惯例,对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。可我们有疑:不问或不知“为什么”,我们还是人吗?
其实,维克托又新写了一本叫“删除”的书,讲述了大数据时代的信息取舍,说遗忘是一种美德。说白了,就是该记的记,该忘的忘。这就更加说明,无论到何时,其实都还是人在思考和“说话”,即使在“大数据时代”可以通过数据形式来部分表达。所以,把“大数据”提高到不恰当的高度,甚至魔幻化或泡沫化,对推广“大数据”技术及应用不仅无益,还会弄成一些新的神话,或许还有笑话。
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 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA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 ...
2026-09-04