
數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)過大將妨礙分析洞察
大數(shù)據(jù)對使用者來說看似意味著好的洞察,但過量的數(shù)據(jù)并不一定帶來更好的洞察,統(tǒng)計學家Nate Silver這樣認為,他是美國最著名的數(shù)據(jù)分析師?!皵?shù)據(jù)量越大,人們可以用來證明他們所想的結(jié)果的證據(jù)就越多”,他說。
大數(shù)據(jù)不僅僅在政治上應用,得到許多有趣的結(jié)論,在醫(yī)學領域和地震預測,研究人員更希望利用大數(shù)據(jù)得出有趣的結(jié)論,而不是什么消息都沒有。在真正的洞察中,大數(shù)據(jù)會帶來許多“虛假的相關(guān)性”,那些看似互相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù),其實只是干擾數(shù)據(jù)。
Nate Silver由此提出了四條建議,幫助使用者獲得更好的洞察。
1.概率性思考而非絕對性化思考
正如調(diào)查中也會出現(xiàn)誤差一樣,不要懼怕預測中的不確定性,不確定性是重要的和科學的。如果忽略了事物的不確定性會導致嚴重后果。Nate Silver指出,在1997年時,國家氣象局預測,Grand Forks的Red River的洪水水位是49英尺,因此鎮(zhèn)上的防洪堤被設計成能承受51英尺的洪水。不幸的是,國家氣象局在分析時并未將通過過去的數(shù)據(jù)得出的正負9英尺誤差算進去,洪水達到了54英尺,Grand Forks被淹沒。
現(xiàn)在國家氣象局更加關(guān)注不確定性,這在預測中非常重要。
2.明確你的出發(fā)點,明白你的弱點
Nate Silver以一個性別歧視實驗為例,一份女性名字和男性名字的簡歷,即使被調(diào)查人明確表示他沒有性別歧視,但他潛意識更可能歧視女性的簡歷。而知道自己有性別歧視傾向的人會采取一定辦法來抵消它的作用。
3.在得出結(jié)論前,了解數(shù)據(jù)所在的真實情況,理論聯(lián)系實際。換句話說,能夠準確預測San Diego的天氣,并不代表可以同樣準確預測Buffalo的天氣。
就好比,預測一個穩(wěn)定的經(jīng)濟環(huán)境比動蕩、蕭條的經(jīng)濟環(huán)境容易得多,這也解釋了為什么許多預測者大都對經(jīng)濟衰退毫無準備,因為預測模型是基于1986-2006的數(shù)據(jù)創(chuàng)建的,那段時間經(jīng)濟異常穩(wěn)定。
4.嘗試和錯誤是有幫助的。
預測模型總是在錯誤中緩慢成長的,就像生活中的許多事情:“你應該懷疑奇跡般的結(jié)果”。
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