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如何评价《Big Data:大数据时代》这本书?香港马会资料最准网站
发布时间:2019-10-16   浏览次数:

  花了三天的零碎时间大致看完了舍恩伯格的《大数据时代:生活、工作、思维的大变革》。我看推荐说这是“迄今为止最好的一本大数据专著”。目前公司在搞Hadoop、大数据应用,外面各类零碎的资料也非常多,那么想我应该去看一下这“最好”的专著吧。

  买回来看完的感觉是平平而已。个人看法,在五分制下,大概也就是最多打三分。这本书可以买来看看,写得比较完整全面,案例比较多,有一定的参考意义,写PPT吹牛用得上,但是有什么巨大的意义就谈不上了。很多观点不能同意。

  作者提出了关于大数据的“掷地有声”的三个原则。这三个原则凡讲大数据必被提及,很多人奉为圭臬。但是我觉得每一点都值得探讨。这三点分别是:

  不是随机样本,而是全体数据;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系

  这个说得好像人类从来就不知道使用全体数据可以得到更全面的结论,而非要去煞费苦心发展出一套抽样技术一样。人类早就知道处理全量数据的好处,而之所以要进行抽样分析,原因不外乎两点:一是处理能力跟不上,二是数据收集能力跟不上。作者认为人类之前主要受限于数据的处理能力而不去处理全量数据,但在目前机器处理能力有了巨大的提升的时代,限制绝大多数应用的瓶颈不是计算能力而是数据采集能力(不要去提那些极少数需要超级计算机的场合,那个和多数人无关、和本书的商业主题也无关)。但是即便如此,抽样所要针对的很多应用场景是不太可能收集全量数据的情况。比如人口普查,无论计算机力量如何强大,当前很多数据还是要人工去收集,所以这个普查还是要用抽样的方式。有意思的是,作者用人口普查是抽样分析来说明非“全量”时代我们被迫采用了抽样,而最终也没法说我们是否已经可以用全量数据来做人口普查了。实际上至少在目前,对于人口普查,抽样还是必然的选择(嗯,你可以设想,以后人人都装一块芯片,你可以在你的PPT里讲给你的客户和老板听)。再比如我们统计里的经典问题:怎么估算一批零件的使用寿命?怎么去分析一批奶品里的三聚氰胺?以前我们不可能去做全量测试,因为这意味着这批零件就废了,这批奶也全部用于测试了,这样测出结果也没啥意义了(嗯,你也可以说:我我们去收集历史上所有此类零件的使用情况来进行分析吧.....嗯,加油吧,雄心勃勃的骚年)。现在 ?我们还是必须依赖抽样,是必须。

  即便不提这些例子,仅从逻辑而言:收集、处理数据的行为本身也在不断产生着新的数据。我们又怎么证明这些数据不是你需要的“全量”的一部分呢?

  作者的行文中,关于什么是“全量”,处于不断的摇摆之中。有时指“我们需要的所有数据”,有时指“我们能收集到的所有数据”。作者举了人口普查的例子,这个全量显然指前者。而在很多商业案例中,又显然指后者。我们有能力处理越来越多的、在以前不敢想象的大量数据,但是至少目前看,我们还没可能说我们处理了“全量”。我们最多可以说我们能处理我们能搜集到的“全量”,但如果据此产生了我们已经没有遗漏数据了的感觉,认为所有数据尽在掌握了,那我认为是一种很可能导致错误的错觉。

  这个么,说得好像以前的人类在使用“抽样”数据时竟然都认为取到的数据是“精确”的一样。在使用抽样数据的时候,我们就知道要容忍一定的误差。我们甚至知道在就算取得了“全样”数据的时候,也可能因为有各种原因而导致的不精确,统计实践中对此有相当多的案例。人类从未奢望过我们通过数据分析取得的多数结论是精确的。我们从来都要在信息混杂的情况下做出大多数的决策。

  这是很多人(包括作者)认为最有价值、最重大的发现,而实际上却也是最收到批评的一个观点。连译者周涛教授在序言里都表示看不下去了,他至于认为如果放弃对因果关系的分析,是人类的堕落。我不说这么高的哲学层面,只从逻辑和技术上讨论一下。

  计算机能够提供给我们的结论(到目前为止以及在可见的未来),都是相关性。计算机从未提供过明确的因果关系给人类。是否因果关系,是人类在数据基础上,进行的人为判断。一直有相当多的应用,也是只考虑相关性,不考虑因果关系的:确定因果关系,是需要更大的精力、更多的投入的。所以只看相关性而不看因果性也不是什么新的结论(实际上已经是个很旧的结论了)。而这个相关性是不是可以作为决策的基础呢?这个一样离不开人的判断。有一个这样的故事:通过大量的数据分析,慈善组织得出结论:一个国家、地区的电视机的普及率与发达富裕程度很有关系(冰箱、洗衣机、空调、高跟鞋、牛仔裤,etc.,也会和发达程度有这样的相关性),于是他们就向贫困国家赠送了很多电视,认为此举可以促进该国的经济发展。你可以鬼扯电视的普及与经济文化的密切相关,但是实际上最终发现更可能是经济发展导致了电视的普及,而不是反过来。所以,我们真的不需要因果分析吗?说得玩笑一点:这个世界真的不需要脑子了吗?

  作者举了一个例子:谷歌分析搜索关键字来确定哪里可能发生了流行病。认为这就是利用了相关性而不是因果性。这是没有利用因果判断吗?现在在投入巨大的机器资源进行分析之前,分析师已经预计了得病的症状可能会导致人们去网上进行相关搜索(影响了搜索行为)。谷歌存储的用户上网信息肯定远远不止一个搜索关键字,分析师为何不开足马力把“全量”数据、各个指标都分析一遍呢?比如用户上网地点?上网时间?上网频率?上网语言?浏览器版本?客户端操作系统?etc...为何会像导弹一样精确地将机器资源投放到了关键字上呢?

  总之,对于这些原则,作者为了显出新意,说得过于绝对。而排除掉绝对的成分后,这些观点也就不显得是创新了。作者把三个数据分析人员一直秉持的原则,当做全新的东西讲了出来。时代在变化,我们或许应该经常重新审视这些原则,来确认自己的思想是不是僵化了、是不是过时了。我赞同作者重新审视这些看法,但是我觉得没必要讲得这么极端。

  除了三个大原则不足以令人完全信服,在一些细节上,作者的引证也不是很严谨。

  如第51页,对于拼写检查的算法的优化。作者提到,通过输入大量的数据,4种常见语法检查算法的准确率提高了很多,以此说明大数据发挥了作用。这确实是个很有启发性的例子,可以去做更深入的分析和研究,但是.....仅仅4个例子,够得出很有力的结论吗?4个算法,作者没注意到这是一个非常小的样本吗?不能因为这是4个用了大数据的采样,就认为这是一个支持大数据的有力结论了吧。(顺便我很想问问他们:为什么不测试个几十上百的算法呢?是不是面对如此“大量”的计算,也只好折中选择了一个抽样的小样本呢?甚至连样本数量是否合格都顾不上了吗?)

  对于这样的一本书,我不明白周涛教授在译序里为什么要建议大家(以后)每个版本都应该买一本。为什么要买?难道作者理清自己脑子的过程很值得我们关注吗?

  译序里说:“作者渴求立言立说的野心”,但是我恐怕作者是达不到这个目标的。关于作者的简介为:“《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作,本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为‘大数据商业应用第一人’,....早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。”

  总体感觉是作者有很多想法,见识过很多案例(这些案例都丰富地体现在书中了,也很有参考价值)。但并非是一个曾经和数据真正绞尽脑汁搏斗过的人(这是我瞎猜的,没有考证过他的经历。考据者请不要告诉他做过什么咨询案例,这离真正体会数据的折磨还很远。)。

  第183页说道:“...执行官们信任自己的直觉,所以由着它做决定。但是,随着管理决策越来越受预测性分析和大数据分析的影响和控制,依靠直觉做决定的情况将会被彻底改变。...真的会么?如果你面对某一家企业做咨询,那可以这样讲。一种新技术的采用很有可能大幅提升企业的战斗力,并超越竞争对手。但是作者是期望对行业立言的人,面对整个社会我们这样讲就不严谨了。引用一个例子:中国棋院的一次训练会后,总教头马晓春对隔天要去各自的母队参加围甲的棋手们说:祝大家周末取胜。棋手们笑了:我们只有一半的人能赢啊。同样,如果大家都采用了大数据技术,那么也总有企业要在竞争中落于下风。而既然我们实际上无法真正分析“全量”数据,那CEO们还是会有很大的决策空间,哪怕很多决策实际上“不科学”。最起码,他们需要决定将有限的企业资源投入到对什么样的大数据进行分析,并如何应用分析出来的结果。嗯....我认为,这多少还是要依赖一些直觉的。

  那么大家是否应该看一下这本书呢?我的答案是应该看一看。既然大数据是当前的潮流、相关的研究/商务活动层出不穷,那么做IT工作、数据工作的人对于“最好的”专著无论如何都必须看一下。书中集中展示了很多案例,值得作为参考和启发思维。此外,为了作为谈资、为了在写大数据PPT时有所依据,大家也得看看这本书。根据场合不同,可以对里面的内容复制粘贴、理解重写。这些内容,我相信买一版也就够了。需要提醒PPT人员的是,演示前请想清楚如何回答可能被提及的质疑。如果你对这本书的观点都深信不疑,那么你将会遇到很多的质疑。

  对于下载网络版本担心没有图的朋友,请不用担心丢失信息:除掉湛庐特别制作的一张本书思维导图的彩页。这本书没有图。是的,一张都没有。大数据,大概太大了,大到作者无法用任何图来阐明了。

  前言:最近读完一本关于大数据的书,书描述的内容简单直接,有些点我自己也不是完全理解或认同,不过有趣的细节不少,一一记录下来。:)

  1,如今,数据已经成为一种商业资本,一项重要的经济投入,可以创造新的经济利益。事实上,一旦思维转变过来,数据就能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。数据的奥妙只为谦逊、愿意聆听且掌握了聆听手段的人所知。

  个人认为创新的两个主要来源,一个是拍脑袋,天才本着自己的热情和天赋来创造,另一个是讲道理,从真实的世界用严谨的方法抽离出一丝丝可能来创造。数据在后者的作用不言而喻。

  2,大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。

  第一个转变就是,在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样。

  第三个转变因前两个转变而促成,即我们不再热衷于寻找因果关系。寻找因果关系是人类长久以来的习惯。即使确定因果关系很困难而且用途不大,人类还是习惯性地寻找缘由。相反,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系,这会给我们提供非常新颖且有价值的观点。相关关系也许不能准确地告知我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。

  想了很久这个逻辑,深深的恐惧,来自于其实人类被机器控制是有可能的……回到正题,在我们设计师的设计工作中,寻找因果关系已经成为一种习惯。我觉得书里写的挺好,很多因果关系是我们人类强加上去的,不一定准确或者释义。但是完全抽离因果关系只看相关关系,在与用户强相关的用户体验设计领域还是挺困难的。第一,数据要足够海量;第二,分析方法要足够完整有效;第三,用户是会变的,感情和思维很难量化分析。不过现在做互联网设计,因果关系和相关关系都应该看,并互相结合,感性与理性要兼具,才能体现我们设计师的价值。

  3,统计学家们证明:采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高,但与样本数量的增加关系不大。虽然听起来很不可思议,但事实上,一个对1100人进行的关于“是否”问题的抽样调查有着很高的精确性,精确度甚至超过了对所有人进行调查时的97%。这是线次都能猜对。为什么会这样?原因很复杂,但是有一个比较简单的解释就是,当样本数量达到了某个值之后,我们从新个体身上得到的信息会越来越少,就如同经济学中的边际效应递减一样。

  的确,就像我们用户研究中的用户测试,一般9到12个样本就足够得到信息了。

  4,随机采样取得了巨大的成功,成为现代社会、现代测量领域的主心骨。但这只是一条捷径,是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择,它本身存在许多固有的缺陷。它的成功依赖于采样的绝对随机性,但是实现采样的随机性非常困难。一旦采样过程中存在任何偏见,分析结果就会相去甚远。

  5,有时候,当我们掌握了大量新型数据时,精确性就不那么重要了,我们同样可以掌握事情的发展趋势。大数据不仅让我们不再期待精确性,也让我们无法实现精确性。然而,除了一开始会与我们的直觉相矛盾之外,接受数据的不精确和不完美,我们反而能够更好地进行预测,也能够更好地理解这个世界。

  6,社会将两个折中的想法不知不觉地渗入了我们的处事方法中,我们甚至不再把这当成一种折中,而是把它当成了事物的自然状态。第一个折中是,我们默认自己不能使用更多的数据,所以我们就不会去使用更多的数据。但是,数据量的限制正在逐渐消失,而且通过无限接近“样本=总体”的方式来处理数据,我们会获得极大的好处。第二个折中出现在数据的质量上。在小数据时代,追求精确度是合理的。因为当时我们收集的数据很少,所以需要越精确越好。如今这依然适用于一些事情。但是对于其他事情,快速获得一个大概的轮廓和发展脉络,就要比严格的精确性要重要得多。

  7,知道“是什么”就够了,没必要知道“为什么”。在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己“发声”。

  这个点总是有点想不透彻,也许在很多领域可行,在用户体验设计领域得好好想想再适配这种思路和方法。

  8,除了仅仅依靠相关关系,专家们还会使用一些建立在理论基础上的假想来指导自己选择适当的关联物。这些理论就是一些抽象的观点,关于事物是怎样运作的。然后收集与关联物相关的数据来进行相关关系分析,以证明这个关联物是否真的合适。如果不合适,人们通常会固执地再次尝试,因为担心可能是数据收集的错误,而最终却不得不承认一开始的假想甚至假想建立的基础都是有缺陷和必须修改的。这种对假想的反复试验促进了学科的发展。但是这种发展非常缓慢,因为个人以及团体的偏见会蒙蔽我们的双眼,导致我们在设立假想、应用假想和选择关联物的过程中犯错误。总之,这是一个烦琐的过程,只适用于小数据时代。

  9,大数据的相关关系分析法更准确、更快,而且不易受偏见的影响。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。

  10,一个东西要出故障,不会是瞬间的,而是慢慢地出问题的。通过收集所有的数据,我们可以预先捕捉到事物要出故障的信号,比方说发动机的嗡嗡声、引擎过热都说明它们可能要出故障了。系统把这些异常情况与正常情况进行对比,就会知道什么地方出了毛病。通过尽早地发现异常,系统可以提醒我们在故障之前更换零件或者修复问题。通过找出一个关联物并监控它,我们就能预测未来。

  有道理,美国很多犯罪区域监控也是这个逻辑。不过真的到警察抓坏人是按照数据分析预测来,世界会怎么样……(少数派报告就是这样,不过他们不是根据数据分析,是根据超能力)

  11,在大数据时代,这些新的分析工具和思路为我们提供了一系列新的视野和有用的预测,我们看到了很多以前不曾注意到的联系,还掌握了以前无法理解的复杂技术和社会动态。但最重要的是,通过去探求“是什么”而不是“为什么”,相关关系帮助我们更好地了解了这个世界。这听起来似乎有点违背常理。毕竟,人们都希望通过因果关系来了解这个世界。我们也相信,只要仔细观察,就会发现万事万物皆有因缘。了解事情的起因难道不是我们最大的愿望吗?

  在哲学界,关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟,如果凡事皆有因果的话,那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果,而这个结果又是由其他原因导致的,以此循环往复,那么就不存在人的自由意志这一说了,所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此,对于因果关系在世间所扮演的角色,哲学家们争论不休,有时他们认为,这是与自由意志相对立的。当然,关于理论的争辩并不是我们要研究的重点。

  数据创新再利用的一个典型例子是搜索关键词。消费者和搜索引擎之间的瞬时交互形成了一个网站和广告的列表,实现了那一刻的特定功能。乍看起来,这些信息在实现了基本用途之后似乎变得一文不值。但是,以往的查询也可以变得非常有价值。有的公司,如数据代理益百利旗下的网页流量测量公司Hitwise,让客户采集搜索流量来揭示消费者的喜好。通过Hitwise营销人员可以了解到粉红色是否会成为今夏的潮流色,或者黑色是否会回归潮流。谷歌整理了一个版本的搜索词分析,公开供人们查询,并与西班牙第二大银行BBVA合作推出了实时经济指标以及旅游部门的业务预报服务,这些指标都是基于搜索数据得到的。英国央行通过搜索查询房地产的相关信息,更好地了解到了住房价格的升降情况。

  随着大数据的出现,数据的总和比部分更有价值。当我们将多个数据集的总和重组在一起时,重组总和本身的价值也比单个总和更大。如今,互联网用户都熟悉基本的混搭式应用,即将两个或多个数据源以一种新颖的方法结合起来。例如,房地产网站将房地产信息和价格添加在美国的社区地图上,同时还聚合了大量的信息,如社区近期的交易和物业规格,以此来预测区域内具体每套住宅的价值。这个结果极具指导意义。

  促成数据再利用的方法之一是从一开始就设计好它的可扩展性。虽然这不总是可能的,因为人们可能在数据收集后很长时间才意识到这一点,但的确有一些方法可以鼓励相同数据集的多种用途。例如,有些零售商在店内安装了监控摄像头,这样不仅能认出商店扒手,还能跟踪在商店里购物的客户流和他们停留的位置。零售商利用后面的信息可以设计店面的最佳布局并判断营销活动的有效性。在此之前,监控摄像机仅用于安全保卫,是一项纯粹的成本支出,而现在却被视为一项可以增加收入的投资。

  收集多个数据流或每个数据流中更多数据点的额外成本往往较低,因此,收集尽可能多的数据并在一开始的时候就考虑到各种潜在的二次用途并使其具有扩展性是非常有意义的。这增加了数据的潜在价值。问题的关键是寻找“一份钱两份货”,即如果以某种方式收集的单一数据集有多种不同的用途,它就具有双重功能。

  比如十年前你在亚马逊买了一本书,而现在你可能已经对它完全不感兴趣。如果亚马逊继续用这个数据来向你推荐其他书籍,你就不太可能购买带有这类标题的书籍,甚至会担心该网站之后的推荐是否合理。这些推荐的依据既有旧的过时的信息又有近期仍然有价值的数据,而旧数据的存在破坏了新数据的价值。

  于是,亚马逊决定只使用仍有生产价值的数据,这就需要不断地更新数据库并淘汰无用信息。这时面临的挑战就是如何得知哪些数据不再有价值。仅仅依据时间来判断显然不够,因此,亚马逊等公司建立了复杂的模型来帮助自己分离有用和无用的数据。例如,如果客户浏览或购买了一本基于以往购买记录而推荐的书,电子商务公司就认为这项旧的购买记录仍然代表着客户的喜好。这样,他们就能够评价旧数据的有用性,并使模型的“折旧率”更具体。

  一个用来描述人们在网上留下的数字轨迹的艺术词汇出现了,这就是“数据废气”。它是用户在线交互的副产品,包括浏览了哪些页面、停留了多久、鼠标光标停留的位置、输入了什么信息等。许多公司因此对系统进行了设计,使自己能够得到数据废气并循环利用,以改善现有的服务或开发新服务。毋庸置疑,谷歌是这方面的领导者,它将不断地“从数据中学习”这个原则应用到许多服务中。用户执行的每一个动作都被认为是一个“信号”,谷歌对其进行分析并反馈给系统。

  国家收集数据时代表的是其公民,因此它也理应提供一个让公民查看的入口,但少数可能会危害到国家安全或他人隐私权的情况除外。这种想法让“开放政府数据”的倡议响彻全球。开放数据的倡导者主张,政府只是他们所收集信息的托管人,私营部门和社会对数据的利用会比政府更具有创新性。他们呼吁建立专门的官方机构来公布民用和商业数据;而且数据必须以标准的可机读形式展现,以方便人们处理。否则,信息的公开只会是徒有虚名。

  很多年前我读信息管理的政务信息管理课程时,就写了这个哇,政务透明,政府数据大有可为。

  根据所提供价值的不同来源,分别出现了三种大数据公司。这三种来源是指:数据本身、技能与思维。

  第一种是基于数据本身的公司。这些公司拥有大量数据或者至少可以收集到大量数据,却不一定有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。最好的例子就是Twitter,它拥有海量数据这一点是毫无疑问的,但是它的数据都通过两个独立的公司授权别人使用。

  第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。它们掌握了专业技能但并不一定拥有数据或提出数据创新性用途的才能。比方说,沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商就是借助天睿公司(Teradata)的分析来获得营销点子,天睿就是一家大数据分析公司。

  第三种是基于思维的公司。皮特•华登(PeteWarden),Jetpac的联合创始人,就是通过想法获得价值的一个例子。Jetpac通过用户分享到网上的旅行照片来为人们推荐下次旅行的目的地。对于某些公司来说,数据和技能并不是成功的关键。让这些公司脱颖而出的是其创始人和员工的创新思维,他们有怎样挖掘数据的新价值的独特想法。

  例如,MasterCard也可以把数据授权给第三方使用,但是它更倾向于自己分析、挖掘数据的价值。一个称为MasterCardAdvisors的部门收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录,用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后,它把这些分析结果卖给其他公司。它发现,如果一个人在下午四点左右给汽车加油的话,他很可能在接下来的一个小时内要去购物或者去餐馆吃饭,而这一个小时的花费大概在35~50美元之间。商家可能正需要这样的信息,因为这样它们就能在这个时间段的加油小票背面附上加油站附近商店的优惠券。

  18,大数据最值钱的部分就是它自身,所以最先考虑数据拥有者才是明智的。他们可能不是第一手收集数据的人,但是他们能接触到数据、有权使用数据或者将数据授权给渴望挖掘数据价值的人。

  19,所谓大数据思维,是指一种意识,认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。

  21,大数据也会撼动国家竞争力。当制造业已经大幅转向发展中国家,而大家都争相发展创新行业的时候,工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术,所以仍然在全球竞争中占据优势。

  22,卓越的才华并不依赖于数据。史蒂夫•乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本,依赖的可能是行业分析,但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的就不是数据,而是直觉——他依赖于他的第六感。当记者问及乔布斯苹果推出iPad之前做了多少市场调研时,他那个著名的回答是这样的:“没做!消费者没义务去了解自己想要什么。”

  大数据改造了我们的生活,它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益,那直觉、信仰、不确定性和创意还能扮演什么角色呢?就算大数据无法教会我们所有事情,只要能帮助我们表现更佳、更富效率、取得进步,就算缺乏深入理解也是很有用的了。一贯如是地坚持下去才有效力。即使你不明白为什么付出的努力得不到回报,但相比不努力,你要明白你已经在改善事情的结局了。

  24,大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界,其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的,因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作,也能带来成功,或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确,因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。

  23和24两点,觉得作者转的好费力……典型的论文式写法,最后得补齐前面的思路缺失。

  25,我们能收集和处理的数据只是世界上极其微小的一部分。这些信息不过是现实的投影——柏拉图洞穴上的阴影罢了。因为我们无法获得完美的信息,所以做出的预测本身就不可靠。但这也不代表预测就一定是错的,只是永远不能做到完善。这也并未否定大数据的判断,而只是让大数据发挥出了应有的作用。大数据提供的不是最终答案,只是参考答案,为我们提供暂时的帮助,以便等待更好的方法和答案出现。这也提醒我们在使用这个工具的时候,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本。

  做这个东西的时候,最初,我以为找数据是最难的部分,后来通过学校的便利,能够拿到铁道部按月的统计数据,数据部分迎刃而解。

  后来,我以为算法是最难的,当时找了很多新的算法,分类方法,各种组合,当然MATLAB是很强大的,这个也没啥。

  最后,当我预测出结果了,又来到铁路局工作,并且参加了2013年春运之后,我认为对于这种系统,大数据没有什么实际意义,当然铁路的确有其特殊性,但是在实际操作中,从大数据中得到的数据仅仅能用来讲讲故事,很多都没什么实际参考价值。

  如果把公司整体的运作比作一个木桶,各个方面比作组成木桶的每个木板,大数据能告诉你每个时刻每个木板受到的压力,冲击,甚至是分子数量,但是,最后你得出的结论依然是,加固最短的那一条木板。

  现阶段,大数据很热,比今年的气温高多了,但是大数据统计出来的结果大部分没有什么可操作性,我记得马云在某次会议上说?在陶宝上买比基尼内衣最多的是新疆人,你觉得你会去那里专门开一个店卖吗?不会,因为收入,因为人口数量,因为经济发展水平,因为文化等等,你还是会选择在发达的北上广开店,这就是大数据的无效性,他能告诉你统计数据,但是不能告诉你为什么,或者告诉你应该怎么做,这些工作都要在工作经验中不断积累,一个NB的数据挖掘工程师在这个方面甚至还不如一个有几年工作经验的销售来的实在。

  另外,大数据很重要的一个所谓的广告精准投放,我觉着也比较有局限性,因为精准广告并不是促成最后那一下因为手滑了而成型的交易,广告是通过各种方式各种渠道,甚至是狂轰滥炸,最后促成了你的那一次手滑,哪一部分广告,哪个时段的广告,哪个瞬间给消费者一个突然想购买你的东西的理由?这些东西没有办法通过大数据体现,至少目前所有的大数据统计方法都没法统计人脑子里面那个念头是什么时候产生的。

  在大数据面前,我想说的是,他是一柄看似很锋利,但是远远没有我们想的那么锋利的剑,相反,后面那个用剑的人才是关键,也就是那个经验丰富的,拿到数据以后进行简简单单人工分析,人工决策的人,才是关键,就我那次写论文的经验,计算机算出来的结果还不如我用简单的数理统计方法+运输经验总结出来的东西实用。

  随机抽样(Random Sampling),是我们日常分析数据一个很重要的步骤。为什么呢?因为随机是消除主观偏倚(subjective bias)的一个好方法。有很多朋友认为,随着样本的增多,数据的精确性(accuracy)会增高,其实不然。因为选择数据有主观成分在内,举例吧,假如您想做一个关于所有人群中乳腺癌的研究,有10亿个样本,但都是男性,得出的结论无疑很有问题,所谓缺乏代表性(representative)。随机抽样,则在基于一个随机的机制上,希望最小化抽样的主观成分,以达到研究的相对客观。

  当然,现今在研究上,香港马会资料最准网站,有会出现全体取样的情况,即是(population based survey)。比较准确的定义以及详情可见 Moyses Szklo et al. Population-based Cohort Studies , Johns Hopkins University School of Hygiene and Public Health, Vol. 20, No. 1, 1998.

  全体取样,是Big Data 的一个核心内容,在分析数据上,无疑,用全体数据分析,比用部分数据分析要来得更加有说服力,也是此书力推的一种研究方法。

  因果关系(causal relationship)关于因果关系,早在亚里士多德时代,就有关于因果的4种分类(source from wikipedia):To answer various

  questions, Aristotle identified four types of causation, the

  Material cause, whereby the material composing a thing determines its behaviors, as a rock falls by its heaviness.

  Formal cause, whereby a things

  determines the things nature or role, as a human differs from a statue of a human.

  Efficient cause, which imparts the first notable

  , as a human lifts a rock or raises a statue.

  Final cause, the ultimateendfor which a thing exists, although the thing, even a human, might not know that end.

  至今,较准确的关于因果的定义为(also from wikipedia lol):causality is also the relation between a set of factors (causes) and a phenomenon (the

  ). Anything that affects an effect is a factor of that effect. A direct factor is a factor that affects an effect directly, that is, without any intervening factors. (Intervening factors are sometimes called intermediate factors.) The connection between a cause(s) and an effect in this way can also be referred to as a

  所以,在研究影响因素和结果之间的关系时,因果是他们之间一个可以证明的最强烈的联系。

  但是,相对来说,能过接近证明因果关系的研究,都是前瞻性研究(prospective study),因为通过时间的推移,影响因素和结果之间的前后联系可以更客观地反映出来。例如:在作因果分析时,回顾性研究(retrospective study):一般采取把影响因素和最终的结果数据收集回来,再分析影响因素和要观察的结果是否有相关,因这样分析的结论只能是发现两者之间有无相关,不能得出因果关系(因缺乏时效性)。而前瞻性研究,可以从一开始的影响因素入手,观察一段足够长的时间,看最终的结果,从而得出的关系即具有一定的因果性。因为先有影响因素,继而发生了以后的结果。

  所以,对于大数据(Big Data)的应用,并不是他不想证明因果关系,而是并不能证明因果关系。由于大数据的收集方法和分析方法,在于把所有能收集的数据都收集,再集中分析,这种研究方法是缺乏时效性(temporality)的,所以,他并不能证明因果关系,只可以说明两者的相关关系。

  可是,对于事物发展的预测,有时,影响因素成千上万,解释的理论更加是多如牛毛,强找因果关系,对要求快速反应的事件(如股票预测和流感趋势),我们更迫切的是想知道接下来要怎么做,而并非要找因果关系。

  从这个角度来说,大数据确有其实用的地方,从09,10年流感危机的应对(应用Google Flu Trend分析),大数据的分析,得出结论、预测趋势的速度确实比以前快多了,在严重的传染病面前,早一天应对,可以挽救数以百万计的人命啊。

  前阵略读了这本书,对思考传统行业在互联网时代的机遇和挑战还是有很大启发的。尤其对于传统行业的企业高管,对战略规划,有用。

  ( 其实我觉着对这个问题每个赞同或者反对的人应该至少看过这本书,才好投票。)

  维克托·尔耶·舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中最具洞见之处在于,他明确指出,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”。这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。

  知名IT研究机构Gartner以它对专业IT市场的“魔力象限图”发布作为一种评价方式,在其二维矩阵里,横轴是前瞻的完整性,纵轴是执行力,如果用此分析方法来评价《大数据时代》这本书,它大概位于右下角靠近纵轴中间点的位置。

  2012年,笔者看过的3本有关大数据的中文书,它们分别是《证析》、《大数据》和维克托·迈尔·舍恩伯格的《大数据时代》。与其他两本相比,舍恩伯格这本书的特点重在“Impact Analysis”的前瞻分析,在大数据时代的思维变迁方面有启发价值。也说是说,此书对于企业高管和CIO的价值更大,它基本没有太多讨论技术,而偏重于观念转移(Paradigm Shift)。

  简单说来,这本书的价值可以用两个“三”、一个“一”来概括:第1个“三”是3个关于大数据的思维变换,重在大数据变革时代的价值与观念变化;第2个“三”是关于大数据影响商业变革的3个要素:即数据、技术与创新思维之间的互动;一个“一”是关于大数据泛化下的治理与隐私。

  关于大数据本身的价值已无需赘述,此处重点讨论关于大数据的3个思维变化:1.不是随机样本,而是全体数据;2.不是精确性,而是混杂性,尤其是大数据的简单算法比小数据的复杂算法有效;3.不是因果关系,而是相互关系。

  《大数据时代》一书提醒读者,大数据是全数据,至少维度要全,这带来了观察和分析事物的角度变化,尤其相对于传统IT系统数据,大数据强调了数据的外部性和实时性,这两个特性也使得“证析”提到的基于事实(Evidence)的分析成为可能,不过此书忽略了外部数据与企业内部数据结合的分析价值。比如,对于政府来说,分析大范围的公共卫生事件、传染病可以更快地利用大数据(比如微博)发现目前的情况,但具体要调度资源,还是需要结合“小数据”的精确决策。

  第2点的核心观念关于大数据的简单算法来自谷歌的洞见,也来自于Hadoop(一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发)这类算法的核心理念。大数据的简单算法是一种统计学的逻辑,这个如同热力学的分析模式,热力学并不关心具体的分子运动,而是关心温度、体积、压强之间的宏观联系,关于这种理念的内在理解,建议读者从吴军的《数学之美》一书中获得,只有真正理解了大数据基于统计学的思维方式,才能理解它的独特优势和局限。这种方式可以解决以往技术无法解决的大范围、实时性和并行处理等问题,并带来新的洞见,它用概率说话,并不是和人就细节较真。这个来自互联网公司的观念是,希望先解决80%的趋势问题,然后慢慢精细化。

  第3点,大数据关注“是什么”,而不是“为什么”,经常网购的人会更容易体会。很多电商网站的推荐引擎具备这种能力,它能够在顾客买书的时候,推荐顾客刚好喜欢的其他书籍,顾客可能不知道“为什么”,其实网站也不在乎“为什么”,(“为什么”可以由学术专家慢慢分析)。但是网站根据成千上万甚至上亿人的统计学分析,就可以发现“关联物”,或者说大数据更擅长通过统计分析人类所不能感知的关联,并建议人采取行动。这个革命式的思维非同小可,以前“啤酒+尿布”的数据仓库故事需要数据整理、清洗转换和专家建模挖掘,其采购行为的关联性可能被Hadoop等算法轻易的发现。上述方式由于分析门槛低,已经成为一种常见的工具,并衍生大数据的云服务的商业模式,成为企业可以购买的“分析即服务”(Analytics as a Services),国内阿里系正致力于这种模式的建立。

  第2部分关于大数据商业模式方面,最有价值的是关于大数据商业生态的分析,除了大家熟知的数据、技术,作者认为还有第3种基于思维的大数据公司,包括数据中间商等等,这对于国内过于关注技术本身的趋势是个很好的提醒。一个有趣的话题是,作者认为基于统计的数据科学家会逐步取代行业专家,因为大数据发现的新的真实联系,可能会颠覆传统行业专家,这个话题学术界可能很感兴趣。一个耐人寻味的例子是,基于大数据统计分析的自然语言翻译几年前就胜过了基于语义理解的语言学家派别,书中提到的一个从事语言翻译的算法小组甚至开玩笑地说,“每次我们组走了一个语言专家,我们的翻译精确度就提高一些”。

  第3部分是关于大数据成为乔治·奥威尔《一九八四》里的“老大哥”,即通过技术手段实现了无处不在的监控以后,隐私和滥用的问题最为让人担心。笔者认为这个话题过于公共,而且已有很多文章在讨论,并不是本书的特质,况且大数据的兴起是一个渐进的过程,各个行业的实用案例尚在兴起,行业内部应专注于行业创新,关于公共的话题的讨论还是留给学者、政府和未来。

  西方作者有一类是理念的鼓吹者,最著名是《失控》的作者KK(凯文·凯利),此类被读者推崇为传教士的作者,喜欢推广颠覆式的观念,产生一种前世今生(Before/After)比较的震撼力。本书作者也是如此,如此颠覆,强力的大数据时代似乎正在到来,然而,此类作者也会被人指责为“管杀不管埋”——提出理念,不对具体的可行性负责。回到前文提到的Gartner的“魔力象限图”,渐进的执行力才是大数据这种趋势逐步在各个行业开花的关键。

  第一:本书将大数据行业的组织划分为大数据拥有者,大数据思维提供者,大数据技术提供者,这三个划分可以帮助我们分析大数据行业生态圈。

  第二:帮助我们建立大数据思维,以及大数据时代下,应用数据的思维与传统数据仓库思维的差别。

  一,根据大数据拥有者、大数据技术提供者,大数据思维提供者的划分,我们可以用来分析大数据行业生态圈,如下两图:

  4. Google、BAT、Amaze是既有数据、又有技术,同时也有很好的数据思维来玩数据。

  以前受制于技术(无法分析海量数据)以及为了提升分析效率,一般采用随机抽样的方法来分析数据,而随机抽样因为“随机”过程可能存在偏差影响数据分析的准确性,而全量”更能反映和还原真实世界,同时,作者用另外一个观点来佐证:大数据的简单算法比小数据的高精度复杂算法更有效。

  数据分析是为了决策,而决策往往不需知道“为什么”,而只需知道“是什么”,同时,也可以提升决策的效率,不用去深究“为什么”。

  由于当前存在大量非结构的数据,执迷于精确性将导致95%的数据无法利用且严重影响决策效率,适当的放宽精确性,很多时候我们只需掌握事物的大体发展方向即可。

  以上3个观点,我认为并非绝对,需要根据企业实际情况出发,从成本和效率综合考虑数据应用的方式和思维。特别是因果性和相关性,只关注相关性可以为企业带来短期的增长,但要想实现长期和全面的发展,一定要搞清楚因果性。

  油墨均匀色泽鲜亮,纸质坚挺但剪裁一般略有毛边,装订考究封皮精美,拿在手上手感很好。

  数据分析的基础是数据,数据分析的目标是获得信息、得出或者验证结论,数据分析的方法和过程是整理数据,设计模型,分析数据,关注的是算法。

  《大数据时代》这本书没有讲“算法”,而说的是数据的重要性,论证数据思维的转变必要性(三个思维改变,推荐此书的人必提,就不重复了)。

  也就是说,这本书适合高层人士看,重视数据,先收集数据再说;这本书也适合普通工程人员看,重视数据,先配合公司要求收集数据再说。

  至于收集了数据然后怎么样?怎么整理?怎么分析?又能得出什么结论?什么结论可以从数据中的得来?坦白说,这是我过去工作中的难点,但这本书并没有涉及这些内容。但是,这本书给出了很多案例,也有一些宏观上的分析,读者是否能受到启发,则“修行在个人”了。

  1)公司要收集数据,系统要收集数据---- 没有数据,算法再好也是无根之花啊。

  2)只要是数据都有其价值,新的商业模式挖掘数据的价值------ 这个谁都懂。但是,坦白说,没有目标,看着一堆数据,大概也只能云里雾里,什么都做不了了;或者有目标,没有数据分析的能力,也只能在一堆数据里面左冲右突,徒费精力而已。所以数据真的有价值吗?这本书可以说给出了答案:有!且数据分析完了还有其价值。

  而在读此书之前,也会自以为自己明白数据的重要性,但却没有认识这么深刻,会因为没有目的,没有算法,又要成本,最后放弃了数据采集。而看了这本书就会觉得:不管有用没有,留着再说。

  3)每个人都是数据。以前我对隐私保护还是非常重视的,任何应用从来不开定位等和功能无关的东东。现在却在思考,也许该贡献点儿个人的力量?

  从阅读上来说,能读懂第一个部分,整个书就差不多读完了,后面的部分都是对前面的展开。我个人也觉得啰嗦,有论文凑字数的嫌疑,但我非常佩服写书的人能把一件事情掰开了,揉碎了,反复从不同的角度认证解说的能力。如果能细细研究,的确每次都会有新灵感。

  渲染了大数据有多么牛逼,未来大数据有多么好的前景。但感觉整本书侧重气氛的渲染,真正实用的很少。

  个人认为这本书没有上面有些回答说的那样糟糕,建议打算看的朋友看看目录就行了,如果想要了解大数据在实际生活中的丰富案例,可以详细阅读。

  data mining and coding a colorful life。

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