京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
对大数据的认识不应盲目跟风_数据分析师
由于大数据技术发展迅速,一些囫囵吞枣的浅知误见也随之流传,如不及时纠正,将造成对大数据先入为主的误区,影响经济社会发展。
近年来,大数据在我国得到一致重视,各行各业兴起了一股重视大数据、应用大数据的热潮。这种全民迅速接受新生事物的现象,反映了中国经过改革开放,现代化意识深入人心的可喜状况,令人鼓舞。但是,由于大数据技术发展迅速,一些囫囵吞枣的浅知误见也随之流传,如不及时纠正,将造成对大数据先入为主的误区,影响经济社会发展。当前国内十分流行的《大数据时代》(维克托·迈尔-舍恩伯格等著,浙江人民出版社,2013年,以下简称《时代》)中提出了三个存在严重谬误的观点,特此指出,以期引起注意。
“不是因果关系,而是相互关系”?
《时代》一书的主要观点之一是,大数据时代“不是因果关系,而是相互关系”。其实,早在18世纪,英国怀疑论者休谟就指出,“不但我们的理性不能帮助我们发现原因和结果的最终联系,而且经验给我们指出它们的恒常结合以后,我们也不能凭自己的理性使自己相信,我们为什么把那种经验扩大到我们所曾观察过那些特殊事物以外。我们只是假设,却永远不能证明,我们所经验过的那些事物必然类似于我们所未曾发现的那些对象。”
《时代》一书将这一早已提出几个世纪的观点,作为大数据时代的新概念,不仅陈旧,而且错误。因为,简单地说大数据时代“不是因果关系,而是相互关系”,说明作者不了解因果关系本身也是一种相互关系,即原因与结果前后相继的相互关系,因此将因果关系归结为相互关系并不比因果关系本身更有内涵,实际上,这甚至是一种同义反复。
正确的观点应该明确因果关系是一种什么样的相互关系,而这一点经过20世纪自然科学和数理哲学的研究已经有了更深刻的认识。计算机的发明,使得人们开始从计算机语言表达、传递信息的角度来理解知识的起点。大数据时代的到来,使得人们豁然开朗。
经济学者李德伟教授在《时代》中译本发表之前,就已提出大数据时代不再强调因果关系,也不是简单地将因果关系归为相互关系,而是精确地指出客观事物运动序列之间存在同构关系,特别是人类认识与外部客观事物之间存在对应的、同构的关系,信息的表达、传输和存储就是一种同构关系,也就是说,外部客观事物运动与人的主观认识都是客观世界的事物现象,是协调性的、一一对应的相互关系,主观认识映像只是承载、传递外部客观事物现象的一种符号系统。无论是从人自身悟出来,还是从外部经验事物抽象出来,都是同构的、对应的关系。
“不是随机样本,而是全体数据”?
《时代》一书认为大数据时代“不是随机样本,而是全体数据”,认识事物不再是从随机抽取的部分样本,而是从全部数据出发。这种说法忽视了全部与部分的辩证关系。人类在有限的时间内不可能穷尽事物的全部,绝对真理只能在人类前后相继的、永远不会停止的认识过程中实现。任何事物的发展总是有过去、现在和未来,现在的是现在,未来的尚未出现,全部案例不可能在有限时间内达到,认识也永远不会完结。未来的与过去和现在相比还是无穷大的。正因为如此,波普尔才提出,“全称命题不可证实,只能证伪。”
实际上,过去的小数据时代的抽样调查方法与现在的大数据方法相比,只能说是大数据时代可以用更为精确的、全面的数据,以包含更大因素的仿真模型来追踪、分析模拟现实,取得比过去更为精确的认识结果。尽管如此,与全体相比,已经认识的永远是少数,误差、错误还是不能完全消除。例如,通过人口普查分析现在中国人具有什么特点。不要说全部认识现有13亿人口的全部属性不可能(因为事物属性有无穷层次),即使说能够完全认识现有13亿人口全部属性,也不意味着过去、未来的中国人,也能够全部认识。未来的中国人与已经认识的现有中国人相比还是无穷大。因此,大数据与小数据相比只是以巨量的、全面的、即时的数据来认识事物,但是要掌握全体数据在有限时间内总是不可能的。
“不是精确性,而是混杂性”?
《时代》作者说大数据时代“不是精确性,而是混杂性”,意指小数据时代是讲究精确性,大数据时代因为掌握了大量数据可以不再拘泥于精确性,而是依靠大数据比较模糊地行动。这显然是错误的。因为在小数据时代能够掌握精确的小数据,但是大多数数据却被遗漏、舍弃,认识的结果就无法实现精确、全面,真理和错误的边界也不是很清楚,这时的认识是模糊的、有偏差的。在大数据时代,因为掌握了更为全面的数据,可以在更大的范围认识事物,因此,能够更为准确、量化,以至于对一些中间模糊区域也可以得到更为准确的认识,其精确度和模糊度、误差本身都更为精确量化。例如,在计算机信息系统中,发布更多的信息,通过反复比对、纠错机制,降低噪音,到达精确度。这一点在人类的认识活动中本来就是这样做的,“耳听为虚”就以“眼见为实”来纠错,小数据一两个来回不可能正确,反复多次大数据比对,就能达到越来越高的精确度,误差率就越来越小。
中国人口世界第一,信息产业市场最大,最有机会发展信息化、大数据和智慧化产业。但中国目前在对大数据的认识上有一种盲目跟外国之风的倾向。对于国外大数据理论,我们应以批判的眼光保持清醒的认识。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,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是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21