
大數(shù)據(jù)不是萬(wàn)能水晶球 這些事不要指望它
現(xiàn)在,大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)已經(jīng)被應(yīng)用到了各種領(lǐng)域,比如預(yù)測(cè)奧斯卡獎(jiǎng)得主;預(yù)測(cè)世界杯賽事結(jié)果;預(yù)測(cè)高考作文題目等等,可見(jiàn)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)已經(jīng)成為了一種勢(shì)不可擋的趨勢(shì)。
維基(wikibon)預(yù)計(jì)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)從2011年到2026年將獲得17%年復(fù)合增長(zhǎng)率,將在2026年達(dá)到840億美元的高峰。大數(shù)據(jù)市場(chǎng)從2013年的196億美元增至2014年的273.6億美元。
大數(shù)據(jù)是怎么預(yù)測(cè)的?
預(yù)測(cè)性分析是大數(shù)據(jù)最核心的功能。那么,大數(shù)據(jù)是如何實(shí)現(xiàn)未卜先知的能力呢?首先,必須有“現(xiàn)在”足夠海量的用戶行為數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量越大,就越有參考價(jià)值,準(zhǔn)確度更高。
其次,對(duì)用戶“過(guò)去”紛繁的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和總結(jié),形成經(jīng)驗(yàn)和智慧,為大數(shù)據(jù)的分析和處理提供可靠的邏輯。最后,通過(guò)智能的大數(shù)據(jù)分析,得出預(yù)判,這才是大數(shù)據(jù)最具備價(jià)值的產(chǎn)出。
大數(shù)據(jù)不能做什么?
人們對(duì)大數(shù)據(jù)給予了很多希望,希望做出更優(yōu)秀的產(chǎn)品;希望賣出更多商品等等,然而大數(shù)據(jù)并不是巫婆的水晶球,什么都可以預(yù)測(cè),大數(shù)據(jù)也有短板。
美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特·希爾擅長(zhǎng)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。在上一次美國(guó)總統(tǒng)大選期間,他非常準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)了美國(guó)50個(gè)州的投票勝負(fù)。但他認(rèn)為,大數(shù)據(jù)也不是萬(wàn)能的,有些領(lǐng)域的預(yù)測(cè)成功率就很低,比如地震,比如股市。
此外,人們的社會(huì)行為具有不可預(yù)測(cè)性。人是可以自由決定自己的行為的,我們可以預(yù)測(cè)某人,明天會(huì)吃飯,但沒(méi)人可以預(yù)測(cè),這個(gè)人明天幾分幾秒會(huì)去吃飯,因此人的行為,如果放到越大的空間和時(shí)間范圍,則是越可以精確預(yù)測(cè)的;如果放到越小的空間和時(shí)間范圍,則是越不可以精確預(yù)測(cè)的。
還記得前文說(shuō)的,大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)要對(duì)過(guò)去的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和總結(jié),所以,對(duì)于創(chuàng)新業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)是沒(méi)法預(yù)測(cè)的,也沒(méi)法根據(jù)數(shù)據(jù)分析確定新出現(xiàn)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性是臨時(shí)的,還是可持續(xù)的。
雖然大數(shù)據(jù)在很多領(lǐng)域?yàn)槿藗兇騺?lái)了很大收獲,但大數(shù)據(jù)不是萬(wàn)能的水晶球,它是信息時(shí)代的一個(gè)偉大的工具,它有它擅長(zhǎng)的領(lǐng)域,也有不擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)是行為的結(jié)果,它可以根據(jù)規(guī)律分析預(yù)測(cè)某一群體的某一趨勢(shì),預(yù)測(cè)到一些共性的東西,但是無(wú)法預(yù)測(cè)個(gè)性的東西,比如我們即使掌握一個(gè)人從出生開(kāi)始的全部行為信息,也無(wú)法預(yù)測(cè)明天早餐他會(huì)吃什么。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11