Xoom与跨境汇款异常交易报警（1）

　　Xoom是一个专门从事跨境汇款业务的公司，它得到了很多拥有大数据的大公司的支持。它会分析一笔交易的所有相关数据，一旦发现用“发现卡”从新泽西州汇款的交易比平常多的话，系统就会报警。Xoom公司的首席执行官约翰-孔泽（JohnKunze）解释说：“这个系统关注的是不应该出现的情况。”单独来看，每笔交易都是合法的，但是事实证明这是一个犯罪集团在试图诈骗。而发现异常的唯一方法就是，重新检查所有的数据，找出样本分析法错过的信息。

　　然而，使用所有的数据并不代表这是一项艰巨的任务。大数据中的“大”不是绝对意义上的大，虽然在大多数情况下是这个意思。谷歌流感趋势预测建立在数亿的数学模型上，而它们又建立在数十亿数据节点的基础之上。完整的人体基因组有约30亿个碱基对。但这只是单纯的数据节点的绝对数量，并不代表它们就是大数据。大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。谷歌流感趋势和乔布斯的医生们采取的就是大数据的方法。

　　日本国民体育运动“相扑”中非法操纵比赛结果的发现，就恰到好处地说明了使用“样本=总体”这种全数据模式的重要性。消极比赛一直被极力禁止，备受谴责，很多运动员深受困扰。芝加哥大学的一位很有前途的经济学家斯蒂夫-列维特（StevenLevitt），在《美国经济评论》上发表了一篇研究论文，其中提到了一种发现这个情况的方法：查看运动员过去所有的比赛资料。他的畅销书《魔鬼经济学》（Freakonomics）中也提到了这个观点，他认为检查所有的数据是非常有价值的。

　　列维特和他的同事马克-达根（MarkDuggan）使用了11年中超过64000场摔跤比赛的记录，来寻找异常性。他们获得了重大的发现。非法操纵比赛结果的情况确实时有发生，但是不会出现在大家很关注的比赛上。冠军赛也有可能被操纵，但是数据显示消极比赛主要还是出现在不太被关注的联赛的后几场中。这时基本上没有什么风险，因为选手根本就没有获奖的希望。

　　但是相扑比赛的一个比较特殊的地方是，选手需要在15场联赛中的大部分场次取得胜利才能保持排名和收入。这样一来就会出现利益不对称的问题。当一个7胜7负的摔跤手碰到一个8胜6负的对手时，比赛结果对第一个选手来说极其重要，对他的对手则没有那么重要。列维特和达根发现，在这样的情况下，需要赢的那个选手很可能会赢。这看起来像是对手送的“礼物”，因为在联系紧密的相扑界，帮别人一把就是给自己留了一条后路。

　　有没有可能是要赢的决心帮助这个选手获胜呢？答案是，有可能。但是数据显示的情况是，需要赢的选手的求胜心也只是比平常高了25%。所以，把胜利完全归功于求胜心是不妥当的。对数据进行进一步分析可能会发现，与他们在前三四次比赛中的表现相比，当他们再相遇时，上次失利的一方要拥有比对方多3~4倍的胜率。

　　这个情况是显而易见的。但是如果采用随机采样分析法，就无法发现这个情况。而大数据分析通过使用所有比赛的极大数据捕捉到了这个情况。这就像捕鱼一样，开始时你不知道是否能捕到鱼，也不知道会捕到什么鱼。

本文摘自《大数据时代》

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　　 《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“大数据时代的预言家”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，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。维克托-尔耶-舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，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，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
　　维克托最具洞见之处在于，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。