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大數(shù)據(jù)分析的四類陷阱
2015-11-06
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大數(shù)據(jù)分析的四類陷阱


科技領(lǐng)域的人們正摩拳擦掌以迎接大數(shù)據(jù)（Big Data）時代的到來。大數(shù)據(jù)技術(shù)的本質(zhì)是能夠?qū)?shù)十億的信息進行分析，從中獲得有價值的洞見。例如惠普的研究人員就能根據(jù)Twitter來預測好萊塢的票房。由此看來，其它行業(yè)只要具備合適的工具，就能對社會網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)分析。但是事情并非如此簡單。首先，分析大數(shù)據(jù)集并不是什么新鮮事。有些公司已經(jīng)做了幾十年的數(shù)據(jù)分析。當前技術(shù)的不同之處在于，它提升了分析的速度，擴展了數(shù)據(jù)規(guī)模，使小型企業(yè)也能使用這種技術(shù)。而另一方面，大數(shù)據(jù)也會造成更嚴重的錯誤。針對上例，普林斯頓大學就得出了不同的研究結(jié)論：Twitter并不能真的預測票房成績。
對同一個問題，研究者怎么會得出相反的結(jié)論呢？我們來看一下數(shù)據(jù)分析中最常見的四類陷阱。
1、樣本缺乏代表性
大數(shù)據(jù)的背景仍是統(tǒng)計分析和推斷。而統(tǒng)計系學生應該學到的一件事就是：統(tǒng)計結(jié)論依賴于樣本的代表性。Twitter用戶可能受到更高教育且收入更高，其年齡也會偏大一些。如果用這種有偏的樣本來預測目標觀眾是年輕人的電影票房，其統(tǒng)計結(jié)論可能就不會合理了。
提示：確保你得到的樣本數(shù)據(jù)代表了研究總體。否則，你的分析結(jié)論就缺乏堅實的基礎(chǔ)。
2、事物是變化的
對研究對象的科學理解需要耐心?？赡苣愕膶嶒灚@得了預期的效果，但這還不夠。你應該進行后續(xù)實驗看能否得到相同的結(jié)果，還要看其他研究人員能否重現(xiàn)你的實驗結(jié)果。特別是在處理人類個體或團隊行為的時候，這一點尤其重要。這是因為事物在是不斷變化的?；萜蘸推樟炙诡D大學的研究項目有兩年的時間間隔，在這段時間中Twitter用戶有可能發(fā)生了改變。同樣的道理，如果觀察到公司的增長速度發(fā)生變化，這有可能是客戶群的情緒變化，也可能是使用了錯誤的數(shù)據(jù)收集或分析方法。
提示：不要只進行一次分析。要定期驗證你之前的結(jié)論。 
3、理解數(shù)據(jù)方式不同
惠普和普林斯頓的兩組研究人員所看到的數(shù)據(jù)不僅僅是推文?；萜盏难芯咳藛T建立了一個模型，來研究電影首映時的發(fā)推率和上映影院數(shù)量。但上映影院的數(shù)量與票房成功之間有很強相關(guān)性。而普林斯頓的研究人員使用機器學習技術(shù)，來研究在三個不同時間段（影片上映之前、期間或觀影后）用戶的推文情緒特征（正面或負面）。也就是說，這兩個研究團隊都表示，他們在研究Twitter的預測能力。但實際上，他們除了使用twitter數(shù)據(jù)之外還利用了其它數(shù)據(jù)資源，例如上映影院數(shù)量和IMDB評分等等。這樣Twitter的預測效果與其它因素混合在一起，它或許是預測票房成功的一種影響因素，這要取決于研究人員如何理解和使用它。
提示：一組數(shù)據(jù)可以提供多種類型的信息。你需要找到不同的解釋方式，并加以分析 
4、錯誤和偏差
人會犯各種錯誤。有可能是某個研究小組出現(xiàn)了某個錯誤。例如試圖將所有的推文都歸為正面或負面的情緒，這種方法也許有些粗糙。又或許研究人員不自覺地選擇數(shù)據(jù)，以支持他們的論點。例如普林斯頓大學研究人員假設(shè)，是推文本身而非推文的數(shù)量，蘊含著消費者的情緒表達。
提示：不要只使用一種方法。用事實來檢驗你的假設(shè)是否奏效。
大數(shù)據(jù)技術(shù)能很好的改善企業(yè)產(chǎn)品和服務，并更好地滿足市場。但是，信息需要人來解釋，而人的錯誤有時是致命的。所以大數(shù)據(jù)是一柄雙刃劍，成功與否還得看持劍人的功力。

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