纷繁的数据越多越好

2013-09-22 16:49:43

  传统的样本分析师们很难容忍错误数据的存在,因为他们一生都在研究如何防止和避免错误的出现。在收集样本的时候,统计学家会用一整套的策略来减少错误发生的概率。在结果公布之前,他们也会测试样本是否存在潜在的系统性偏差。这些策略包括根据协议或通过受过专门训练的专家来采集样本。但是,即使只是少量的数据,这些规避错误的策略实施起来还是耗费巨大。尤其是当我们收集所有数据的时候,这就行不通了。不仅是因为耗费巨大,还因为在大规模的基础上保持数据收集标准的一致性不太现实。就算是不让人们进行沟通,也不能解决这个问题。

  大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。如果将传统的思维模式运用于数字化、网络化的21世纪,就会错过重要的信息。执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。在那个信息贫乏的时代,任意一个数据点的测量情况都对结果至关重要。所以,我们需要确保每个数据的精确性,才不会导致分析结果的偏差。

本文摘自《大数据时代》


   《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。

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