本文作者劉德寰系北京大學(xué)傳播學(xué)系教授。

大數(shù)據(jù)不在乎體量有多少，而是背后用它的那個大腦。實則大眾對大數(shù)據(jù)依然存在不少誤解。劉得寰教授在微博上發(fā)表了其對大數(shù)據(jù)的五點思考（后續(xù)可能還有更新），對近期大數(shù)據(jù)被大眾捧為瑰寶的做法提出了自己不同觀點：

任何一個網(wǎng)站的數(shù)據(jù)都是人們互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)的很小的一個子集，無論這個子集多么全面，分析多么深入，都是子集，不是全集。對于企業(yè)來講，競爭對手的數(shù)據(jù)價值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過自己網(wǎng)站數(shù)據(jù)的價值，從量級上，對于所有公司都一樣，自己擁有的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于全集數(shù)據(jù)�？雌饋淼娜珨�(shù)據(jù)恰恰是殘缺數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)量的大幅增加會造成結(jié)果的不準(zhǔn)確，來源不同的信息混雜會加大數(shù)據(jù)的混亂程度。研究發(fā)現(xiàn)：巨量數(shù)據(jù)集和細(xì)顆粒度的測量會導(dǎo)致出現(xiàn)“錯誤發(fā)現(xiàn)”的風(fēng)險增加。那種認(rèn)為“假設(shè)、檢驗、驗證的科學(xué)方法已經(jīng)過時”的論調(diào)，正是大數(shù)據(jù)時代的混亂與迷茫，人們索性擁抱凱文凱利所稱的混亂。

互聯(lián)網(wǎng)用戶的基本特征、消費行為、上網(wǎng)行為、渠道偏好、行為喜好、生活軌跡與位置等，反映用戶的基本行為規(guī)律。體系完整是所有分析性工作的第一步，完整的框架甚至勝過高深的模型。人類的認(rèn)識最大的危險是不顧后果的運用局部知識。如果只關(guān)心自己網(wǎng)站數(shù)據(jù)，其分析基礎(chǔ)必然是斷裂數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在談到大數(shù)據(jù)，基本有四個混亂觀念：第一，大數(shù)據(jù)是全數(shù)據(jù)，忽視甚至蔑視抽樣；第二，連續(xù)數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)；第三，數(shù)據(jù)量級大是大數(shù)據(jù)；第四，數(shù)據(jù)量大好于量小。對應(yīng)的是：抽樣數(shù)據(jù)只要抽樣合理，結(jié)論準(zhǔn)確；連續(xù)只是一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；大量級的噪音會得出錯誤結(jié)論；大小與價值關(guān)系不大。

大數(shù)據(jù)不是新事物，天氣、地震、量子物理、基因、醫(yī)學(xué)等都是，借鑒他們的方法有益。他們用抽樣調(diào)查�；ヂ�(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘方法論也如此，不同的是更難，因為人的復(fù)雜性。既然是關(guān)于人的研究就需應(yīng)用所有研究人的方法梳理大數(shù)據(jù)。只要懂編程、懂調(diào)動數(shù)據(jù)的人就可以做大數(shù)據(jù)挖掘的說法是謬誤。

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 劉德寰 大數(shù)據(jù)平臺 

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