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大数据时代你一定要知道的九件事

[日期:2016-08-09] 来源:北大社会化媒体研究中心  作者:刘德寰 [字体: ]

  看完这篇干货,我不相信你会不收藏。大数据时代,热文很多,但需要的是冷思考。

  大数据已经成为时尚词汇,理解混乱是必然的。对此的九个思考,没有逻辑、没有体系性,纯粹是片段式的,目的是提出问题,思考中。心中无“大师”,一切从现象入手,窃以为“大师”一词仅仅适合于鬼神灵,不适合人。

  此思考希冀引起思想碰撞,各种观点,无论是鼓励、批评,甚至攻击,只要发自内心,都能够促进思索。感谢!结合大家的批评与建议,对一些集中问题点进行一些思考后的再补充。

  大数据思考之一

  任何一个网站的数据都是人们互联网行为数据的很小的一个子集,无论这个子集多么全面,分析多么深入,都是子集,不是全集。对于企业来讲,竞争对手的数据价值远远超过自己网站数据的价值,从量级上,对于所有公司都一样,自己拥有的数据远远小于全集数据。看起来的全数据恰恰是残缺数据。

  补充

  一些朋友对“竞争对手的数据价值远远超过自己网站数据的价值”的判断是错误的,我虚心接受,知己知彼很重要,实际的意义是“企业的生存关键不在于自己如何,而在于竞争对手如何,自己的事情必须做好”。在此前提下,竞争对手的数据价值远远超过自己网站数据的价值”。

  大数据思考之二

  数据量的大幅增加会造成结果的不准确,来源不同的信息混杂会加大数据的混乱程度。研究发现:巨量数据集和细颗粒度的测量会导致出现“错误发现”的风险增加。那种认为“假设、检验、验证的科学方法已经过时”的论调,正是大数据时代的混乱与迷茫,人们索性拥抱凯文凯利所称的混乱。

  补充

  舍恩伯格在《大数据时代》一书中的提出的被广泛接纳的:大数据“没有精确只有混杂,没有因果只有相关”观点是错误的。混杂需要梳理成合理才有分析价值,无论是牛顿、爱因斯坦,还是韦伯的理想类型都是在混杂中找寻分析方法,相关很多时候是没有找到因果之前的认识,因果与过程理解是研究的核心。

  大数据思考之三

  互联网用户的基本特征、消费行为、上网行为、渠道偏好、行为喜好、生活轨迹与位置等,反映用户的基本行为规律。体系完整是所有分析性工作的第一步,完整的框架甚至胜过高深的模型。人类的认识最大的危险是不顾后果的运用局部知识。如果只关心自己网站数据,其分析基础必然是断裂数据。

  补充

  断裂数据的危害会在竞争激烈时日益凸显,很多互联网企业以CRM管理系统当成数据挖掘与数据分析系统,观念是错误的,CRM的目的是规范性报表,数据分析与数据挖掘的目的是探索性归纳。

  大数据思考之四

  现在谈到大数据,基本有四个混乱观念:第一,大数据是全数据,忽视甚至蔑视抽样;第二,连续数据就是大数据;第三,数据量级大是大数据;第四,数据量大好于量小。对应的是:抽样数据只要抽样合理,结论准确;连续只是一个数据结构;大量级的噪音会得出错误结论;大小与价值关系不大。

  补充

  现实互联网领域被基本关于大数据的书籍所累,观念十分混乱,实际上,人类积累的数据经验是一切分析的基础,包括所谓的海量数据,那几本书的方法论横空出世,同时又没有落地、没有实际操作经验积累,误导性太强。

大数据

  图片来源:www.cbdio.com

  大数据思考之五

  大数据不是新事物,天气、地震、量子物理、基因、医学等都是,借鉴他们的方法有益。他们用抽样调查。互联网数据挖掘方法论也如此,不同的是更难,因为人的复杂性。既然是关于人的研究就需应用所有研究人的方法梳理大数据。只要懂编程、懂调动数据的人就可以做大数据挖掘的说法是谬误。

  补充

  大数据不是新的,只是出现了新的收集资料的快捷方法,所有关于人的研究方式与分析方法应用于大数据是数据挖掘的核心,调动数据的能力仅仅是技术部分,关系类似导演与剪辑。

  大数据思考之六

  大数据分析中分析构架为第一要著,算法也极为关键,在最近的大数据处理中发现:解析网址后的分类是是一个难点,主要有几个方面,一个千万人的网络行为数据一天产生的域名大约50000个,虽然有一些算法,但是混淆、难以辨认,连续更新与判别是分析中的重要步骤,简单分易,精细分难。

  补充

  算法依赖于数据的构架,而算法需要真正理解人的行为。

  大数据思考之七

  算法中,只要包含文本,就必然有两个关键基础技术:关键词(字典)与语义分析。关键词技术成熟,语义技术是瓶颈,中文语义太难,能解决50%的团队就不错了,尤其是社交语言,比如"真可以!"何解?需上下文。希望风投们多鼓励此类基础技术研发,突破此瓶颈是大数据挖掘的关键点之一。

  大数据思考之八

  社交数据挖掘中,很多团队集中在运用推特瀑布思路,就是可视化技术,其构图精美值得称道,问题是,其理论还是沿用三十多年前的社会计量法,概念还是局限在点、桥、意见领袖等小群体分析,不适合巨网,突破可视化框架的社交分析需要理论探索和实践努力。

  补充

  理解社交的意义比结构展示重要。

  大数据思考之九

  移动互联网对社会生活的影响本质是时间与空间的解构,分析这类大数据需要把握这两点,如果仅仅分析app和网络使用行为,那么分析上就失去了移动的意义。单纯看流量、点击率等简单数字无法解决复杂的营销问题。不创新的延续原有思维模式是人类思考惰性。

  补充

 

  互联网和移动互联网是相关的两件事情。





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