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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(shí)代的到來(lái)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的本質(zhì)是能夠?qū)?shù)十億的信息進(jìn)行分析，從中獲得有價(jià)值的洞見(jiàn)。例如惠普的研究人員就能根據(jù)Twitter來(lái)預(yù)測(cè)好萊塢的票房。由此看來(lái)，其它行業(yè)只要具備合適的工具，就能對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。但是事情并非如此簡(jiǎn)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(dāng)前技術(shù)的不同之處在于，它提升了分析的速度，擴(kuò)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(huì)造成更嚴(yán)重的錯(cuò)誤。針對(duì)上例，普林斯頓大學(xué)就得出了不同的研究結(jié)論：Twitter并不能真的預(yù)測(cè)票房成績(jī)。
對(duì)同一個(gè)問(wèn)題，研究者怎么會(huì)得出相反的結(jié)論呢？我們來(lái)看一下數(shù)據(jù)分析中最常見(jiàn)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(jì)分析和推斷。而統(tǒng)計(jì)系學(xué)生應(yīng)該學(xué)到的一件事就是：統(tǒng)計(jì)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(huì)偏大一些。如果用這種有偏的樣本來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)觀眾是年輕人的電影票房，其統(tǒng)計(jì)結(jié)論可能就不會(huì)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(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
2、事物是變化的
對(duì)研究對(duì)象的科學(xué)理解需要耐心?？赡苣愕膶?shí)驗(yàn)獲得了預(yù)期的效果，但這還不夠。你應(yīng)該進(jìn)行后續(xù)實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)結(jié)果。特別是在處理人類個(gè)體或團(tuán)隊(duì)行為的時(shí)候，這一點(diǎn)尤其重要。這是因?yàn)槭挛镌谑遣粩嘧兓摹；萜蘸推樟炙诡D大學(xué)的研究項(xiàng)目有兩年的時(shí)間間隔，在這段時(shí)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(zhǎng)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(cuò)誤的數(shù)據(jù)收集或分析方法。
提示：不要只進(jìn)行一次分析。要定期驗(yàn)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。惠普的研究人員建立了一個(gè)模型，來(lái)研究電影首映時(shí)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(qiáng)相關(guān)性。而普林斯頓的研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，來(lái)研究在三個(gè)不同時(shí)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(fù)面）。也就是說(shuō)，這兩個(gè)研究團(tuán)隊(duì)都表示，他們?cè)谘芯縏witter的預(yù)測(cè)能力。但實(shí)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(píng)分等等。這樣Twitter的預(yù)測(cè)效果與其它因素混合在一起，它或許是預(yù)測(cè)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(cuò)誤和偏差
人會(huì)犯各種錯(cuò)誤。有可能是某個(gè)研究小組出現(xiàn)了某個(gè)錯(cuò)誤。例如試圖將所有的推文都?xì)w為正面或負(fù)面的情緒，這種方法也許有些粗糙。又或許研究人員不自覺(jué)地選擇數(shù)據(jù)，以支持他們的論點(diǎn)。例如普林斯頓大學(xué)研究人員假設(shè)，是推文本身而非推文的數(shù)量，蘊(yùn)含著消費(fèi)者的情緒表達(dá)。
提示：不要只使用一種方法。用事實(shí)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)愕募僭O(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(wù)，并更好地滿足市場(chǎng)。但是，信息需要人來(lái)解釋，而人的錯(cuò)誤有時(shí)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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