京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的知识_数据分析师培训
进入网络大数据时代之后,海量的知识顿时如潮水涌现,令人眼花缭乱。到底哪些是真知识,并且是有用的知识?现在成了一个难题。如果在大数据时代善于将知识有效利用,这也是不错的时代,可惜并非所有人都是如此。《知识的边界》([美]戴维·温伯格著, 胡泳、高美译,山西人民出版社)这本书,就是围绕“大数据时代的知识”一系列问题展开了深层次的探讨和反思。
本书作者戴维·温伯格是哈佛大学资深研究员,围绕网络社会与知识创新等热点话题,经常为美国《连线》《纽约时报》《哈佛商业评论》等报刊撰稿。《知识的边界》一书共分为“知识超载”“深不可测的知识海洋”“长形式,网形式”等九个篇章。每一篇章中,温伯格对于“大数据时代的知识”进行了不同层面、不同维度的分析和梳理。大数据时代的知识是较之印刷时代的知识而言的,印刷时代的知识是静态、单向度、线性的传播方式;而大数据时代的知识则恰恰相反,美国云计算之父马克·贝尼奥夫认为,大数据时代的知识具有社交性、流动性、开放性的特征。而温伯格则在书中一语中的:“大数据时代的知识没有边界、也没有形状。”
大数据时代的知识,没有像印刷时代对知识结构视为必须具备的“基础”,知识是非线性的,可以自由组合、切割,处于一种游离状态,有点“召之即来,来之可取”的意味。温伯格在书中,对一系列基本概念提出了批判性的思考。比如,他在阐发“事实”的概念时,认为人类社会只有到了十九世纪,“事实”才成为知识的基础和解决争论的最终方法。他写道:“但我们应该意识到,那个时期对事实的看法,并非基于事实而是基于发表事实的纸质媒体。”今天大数据时代所提供的“事实”,远远超出了传统书籍的范围, “事实”充满林林总总的分歧和争论。
大数据时代的知识,如同一张无限扩展的大网,将人类所有知识“一网打尽”。而在先前的印刷时代,知识主要依靠出版,少数的知识精英把持知识的传播特权;网络新媒体开启的大数据时代,则是一场更为深远的知识颠覆性变革,知识传播呈几何级数式增长。当前,网络新媒体技术打破了精英与平民之间的知识壁垒,改变了自上而下的知识传播模式,使知识的生产与传播陷入不确定的状态。
温伯格对于大数据时代的知识秉持乐观的态度。从客观上看,大数据时代的知识学习,确实有其便捷性,这是不争的事实。
如果说大数据时代的知识给人带来便捷,那么拓展人们的知识视野,则更有不可替代的优势。2011年以来,一种名为“慕课”(在线学习网络)的学习方式,给知识的学习与传播带来划时代的“革命”。“慕课”的周围,聚集着全球各地的青年学生,他们各自在家中的电脑前,在线聆听老师授课。老师在授课中学生可以随时提问,课后师生之间可以进行互动性的交流,老师在线批改作业,进行课业点评。这种学习知识的新方式,令人们毫无时空的阻隔感。“立体式”的知识传播,使得传统的课堂受到严峻挑战。现在有专家认为,“慕课”猛于虎,那些讲课不精彩、专业基础不扎实的教师,将来在“慕课”的浪潮中面临职业危机。
这里不得不提,大数据时代的知识便捷性只是相对而言。假如高度依赖网络数据进行学术研究或者文学创作,笔者有着隐隐的担忧:因为学者、作家使用数据库后,省略了在稿纸上的“各种比划”,思考中的各种揣摩、猜疑和最初的灵感火花,无法原汁原味地留存。众所周知,学术研究或者文学创作过程中那些潦草、凌乱的文稿笔迹,是知识的半成品,具备极高的研究价值。大数据时代将大脑思索的过程轻而易举地抹掉,应该引起足够的关注。
大数据时代的知识能轻松获得,也并不意味着就能真正掌握知识。大数据时代的知识仅仅是一种资源,好比家中存放成百上千的书籍,如果不去研读,知识和人依然无关。不管处于怎样的一种时代,知识需要人们花苦功夫钻研,否则再多的知识也无意义。另外,现在不少人,凡是有不懂的问题,习惯性地上网搜索,不做任何甄别地将网上的知识和答案奉为宝典。长此以往,久而久之会使大脑变得懒惰,思维变得迟钝。大数据时代的知识,究竟是令人变得聪明还是愚笨?
《知识的边界》一书的魅力,在于它所呈现的思辨层面的丰富性,以及从无数具体的论争、微小的案例出发,对知识本身的学习、生产、传播、知识内部要素以及知识的外部影响,进行了层层深入、环环相扣的论述。在很多看上去不是问题的问题的追问中,温伯格表现出深厚的知识思辨能力,这是极为难得的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 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 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10