數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)≠大數(shù)據(jù) 這些大數(shù)據(jù)錯(cuò)誤你犯過嗎

大數(shù)據(jù)太火了，被廣泛應(yīng)用到各行各業(yè)，而近階段又有著明顯的過熱跡象。大數(shù)據(jù)到底是一個(gè)營銷詞匯，還是一個(gè)方法論?本文作者老李正是一家大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商的資深員工，他所做的項(xiàng)目就是針對不同行業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。他認(rèn)為，關(guān)于大數(shù)據(jù)你首先必須有一個(gè)基本認(rèn)識，那就是“大量的數(shù)據(jù)并非一定具有價(jià)值”。另外，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)并不等同于大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別就在于人工智能。

近兩年來，“大數(shù)據(jù)”被廣泛應(yīng)用到各行各業(yè)，而近階段又有著明顯的過熱跡象。從央視的春運(yùn)遷徙圖到姚晨看到微博數(shù)據(jù)的驚呼;從兩會期間的兩會大數(shù)據(jù)，到《星星》都叫獸的高低領(lǐng)毛衣，“大數(shù)據(jù)”被人們推到了一個(gè)前所未有的高度，同時(shí)也從一個(gè)高精尖的科研方向變成了一個(gè)世人皆知的營銷詞匯。

我既沒有資格代表學(xué)術(shù)界，更沒有資格來判定誰是誰非。我只能就自己的工作經(jīng)歷，來談一下我眼中的大數(shù)據(jù)：

什么是大數(shù)據(jù)?

百度百科對大數(shù)據(jù)的定義是這樣的：大數(shù)據(jù)(big data)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

Gartner給出了這樣的定義：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

個(gè)人認(rèn)為Gartner的定義更為貼切?！靶绿幚砟Ｊ健笔且粋€(gè)很關(guān)鍵的詞匯，這也是我所理解的“大數(shù)據(jù)”區(qū)別于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析等最關(guān)鍵的特征之一。這個(gè)所謂的“新處理模式”有兩層含義：

1、由于海量的數(shù)據(jù)，需要更高效的存儲和處理技術(shù)，Hadoop成為了大數(shù)據(jù)時(shí)代的標(biāo)志;

2、如果你認(rèn)為大數(shù)據(jù)就等于Hadoop，那就大錯(cuò)特錯(cuò)了。Hadoop只是大數(shù)據(jù)時(shí)代的一個(gè)必要條件，大數(shù)據(jù)還有一個(gè)明顯的標(biāo)志是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的緊密結(jié)合。這也是我理解的“大數(shù)據(jù)”與現(xiàn)在很多所謂“大數(shù)據(jù)”項(xiàng)目最明顯的區(qū)別之一。我會在后面的案例中給大家展開。

除了上面的“新處理模式”上的區(qū)別，個(gè)人認(rèn)為還有一個(gè)最主要的區(qū)別是：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析是基于已有數(shù)據(jù)的縱向歸類，而大數(shù)據(jù)是基于對已有海量數(shù)據(jù)的處理，對還未產(chǎn)生的數(shù)據(jù)作出預(yù)測和推薦。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)是已經(jīng)發(fā)生的事情，而大數(shù)據(jù)往往被用于還沒有發(fā)生的事情預(yù)測或者推薦中。

預(yù)測和推薦，是如何實(shí)現(xiàn)的?

目前主要的推薦算法大致可以分為兩類。一個(gè)是基于行為，一個(gè)是基于內(nèi)容。當(dāng)然，針對不同的領(lǐng)域，不同的預(yù)測和推薦的對象，又會有十余種算法。這就不是本文展開的內(nèi)容了。

基于行為的分析，顧名思義，即對用戶在互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)留下的“痕跡”，即瀏覽、點(diǎn)擊、收藏、購買、二次購買的分析，得出未來會選擇購買的預(yù)測和推薦結(jié)果?；谛袨榈姆治觯瑢儆谌后w智慧，綜合利用群體用戶的行為偏好。用戶之間會相互影響，更加符合現(xiàn)實(shí)世界中的用戶行為。

基于內(nèi)容的分析， 包括對文字、圖片、音頻、視頻等信息的分析，得出預(yù)測和推薦的結(jié)論。內(nèi)容的“基因”和用戶的偏好相匹配，最有代表的是潘多拉的音樂推薦項(xiàng)目，其將曲庫中所有歌曲都由400多位專家打上標(biāo)簽，然后建立個(gè)人與音樂的聯(lián)系，從而完成音樂的推薦。內(nèi)容的分析只針對個(gè)人，與用戶之間關(guān)系無關(guān)。

大數(shù)據(jù)到底能做什么

現(xiàn)在談這個(gè)問題可能會讓大家笑話，似乎所有人都知道大數(shù)據(jù)能干這個(gè)，能干那個(gè)，最后連我們自己都覺得可笑。大數(shù)據(jù)已經(jīng)都不是被“妖魔化”了，是“娛樂化”。大數(shù)據(jù)似乎是個(gè)離我們忽遠(yuǎn)又忽近的事物了，變得不真實(shí)起來。

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好吧，我還是結(jié)合從業(yè)經(jīng)歷來說說大數(shù)據(jù)“解決過什么問題”吧：簡單地來說，大數(shù)據(jù)可以幫我們解決決策和選擇的問題。

天氣預(yù)報(bào)就是一個(gè)最古老而且眾所周知的預(yù)測。你可以根據(jù)預(yù)報(bào)來決定明天穿什么衣服，是否要帶雨傘，等等;

近兩年來，大數(shù)據(jù)被應(yīng)用到影視制片行業(yè)，基于對觀眾偏好的分析，去預(yù)測、設(shè)計(jì)觀眾喜歡的劇情，找觀眾喜愛的演員出演相關(guān)的角色，甚至可以去預(yù)測票房。這些所有的預(yù)測都是基于數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，經(jīng)過一定的模型處理，得到接近真實(shí)的結(jié)論。從某種程度上給決策者決策的依據(jù)，比如《紙牌屋》和《星星》。

大數(shù)據(jù)還有一個(gè)重要的作用，就是解決人們的“選擇”問題。別笑，無論你的年齡、性別、教育背景，人們目前都面臨著前所未有的選擇問題。講的學(xué)術(shù)一些，這是由于“長尾效應(yīng)”導(dǎo)致的問題;講得通俗一些，就是由于日益增多的可選擇的對象和我們自身的處理能力之間的矛盾。

科技的進(jìn)步讓人變得更懶，也就是我們自身的處理能力降低，無論是主觀的還是客觀的。而可被選擇的對象卻在日益增多。從紛繁復(fù)雜的商品(電商)，到海量曲庫中的樂曲;從婚戀網(wǎng)站的男女朋友，到交通管理的信號燈。

基于人工智能下的大數(shù)據(jù)，就是可以使人們“變懶”的一個(gè)手段?；谀愕臍v史行為，判斷出你可能的喜好，乃至需求，將最佳結(jié)果，推薦給你。這就是大數(shù)據(jù)，她是你的貼心管家，或者說是最懂你的朋友。

一個(gè)最經(jīng)典的案例是沃爾瑪曾經(jīng)做過的“啤酒”和“尿布”調(diào)研：沃爾瑪在研究中發(fā)現(xiàn)，一類顧客經(jīng)常在購買尿布的同時(shí)也購買啤酒。尿布跟啤酒自然是毫無關(guān)聯(lián)的兩個(gè)品類的商品，從個(gè)人經(jīng)驗(yàn)上來看，根本想不到二者的聯(lián)系。后來發(fā)現(xiàn)，這是一類社會現(xiàn)象所導(dǎo)致的。美國有很多年輕夫婦，尿布用完后，女主人在家?guī)Ш⒆?，而男主人就去超市買尿布。買完尿布之后，男主人通常會順帶著買些啤酒。

上述例子說明，數(shù)據(jù)經(jīng)?？梢宰屇惆l(fā)現(xiàn)看似不合理不合邏輯但卻存在，并且經(jīng)常發(fā)生的現(xiàn)象。

再舉個(gè)例子，北京的交通擁堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰，這已經(jīng)不需要預(yù)測了。但如果根據(jù)歷史交通數(shù)據(jù)，再經(jīng)過數(shù)學(xué)模型，計(jì)算出一個(gè)全北京最佳的交通信號燈管理系統(tǒng)，這就屬于大數(shù)據(jù)的范疇了。

這也是我眼中大數(shù)據(jù)主要與普通的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析最大的不同：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可以幫助你發(fā)現(xiàn)疾病，但大數(shù)據(jù)可以不但幫助你發(fā)現(xiàn)，且?guī)椭阒委熂膊　?

大數(shù)據(jù)絕不是“噱頭“，我們在幫助某運(yùn)營商閱讀基地的閱讀推薦項(xiàng)目中，各項(xiàng)指標(biāo)均得到大幅提升。而這個(gè)提升不是百分之幾十，而是數(shù)倍的提升!(用戶人均流量提升了4倍，沉默用戶激活能力提升了6.5倍)這才是大數(shù)據(jù)的魅力。

大數(shù)據(jù)不是萬能的

大數(shù)據(jù)顯然不是萬能的。正因?yàn)槿绱?，她才真?shí)。大數(shù)據(jù)在有些領(lǐng)域由于種種原因，所帶來的價(jià)值并不如預(yù)期的那么高。導(dǎo)致這種現(xiàn)象最主要的問題有兩個(gè)，一個(gè)是由于數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量或者數(shù)量不夠;另一個(gè)是算法不合適。

不要以為是海量數(shù)據(jù)就一定會有價(jià)值，在過往的工作中，我們經(jīng)常發(fā)現(xiàn)來自甲方的數(shù)據(jù)源有80-90%的數(shù)據(jù)都是無用的。只有10%-20%的數(shù)據(jù)才會產(chǎn)生一定的價(jià)值。這就又讓我想到Marry Meeker打的那個(gè)比喻，“大數(shù)據(jù)的工作就像在一堆稻草中尋找一根針”。

何況，大多數(shù)領(lǐng)域本身業(yè)務(wù)屬于早期，所擁有的數(shù)據(jù)非常貧乏。冷啟動、稀疏性是大數(shù)據(jù)在諸多領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)。

另一方面，對于不同領(lǐng)域，不同項(xiàng)目，沒有放之四海而皆準(zhǔn)的算法，必須要根據(jù)具體問題具體分析解決。在實(shí)際的工作中發(fā)現(xiàn)，不只是不同的領(lǐng)域(如文章推薦與商品推薦)，甚至同一領(lǐng)域的不同單元(同屬電商但不同類電商，如母嬰類和服裝類或者奢侈品類)也有所不同。

數(shù)據(jù)的交叉利用

上面提到的兩個(gè)大數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨的最大問題，即冷啟動時(shí)數(shù)據(jù)的匱乏和業(yè)務(wù)早期數(shù)據(jù)的稀疏性問題，并不是無藥可救。業(yè)界一直討論的數(shù)據(jù)打通，就是解決這兩問題的出路。

對于一些新興領(lǐng)域，缺乏數(shù)據(jù)是必然的，而另一方面，正由于缺乏數(shù)據(jù)的支持，所以才更需要有強(qiáng)大決策支持的系統(tǒng)對其業(yè)務(wù)做指導(dǎo)和支撐，以實(shí)現(xiàn)少走彎路，利益最大化的目的。

移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的項(xiàng)目，尤為代表。雖然在過去的兩三年里，移動互聯(lián)網(wǎng)得到了高速的發(fā)展，但畢竟在各個(gè)方面的積累，都無法與互聯(lián)網(wǎng)相比。尤其在人們形成穩(wěn)定的使用習(xí)慣之前，數(shù)據(jù)還不具備更多的價(jià)值和意義。

但如果能把互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)與移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)打通，那么我們就掌握了這個(gè)人的喜好等多方面信息，從而為移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)做出更有效的指導(dǎo)和幫助。

當(dāng)然，數(shù)據(jù)的打通絕不僅限于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)。每個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)往往刻畫了一個(gè)人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆發(fā)》一書中描繪的那樣，如果數(shù)據(jù)充分，人類93%的行為是可以預(yù)知的，是有規(guī)律的。

也只有將這些不同來源的數(shù)據(jù)重新組織，才能挖掘出更有意義的信息。

如今，行業(yè)內(nèi)不少人打著“數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析”的旗號來做大數(shù)據(jù)，讓很多外行人陷入了誤區(qū)：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)并非等于大數(shù)據(jù)。無論數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)也好，大數(shù)據(jù)也罷，其實(shí)都是為了使我們的工作變得更為有效，讓決策更為理性而準(zhǔn)確。重視數(shù)據(jù)，本身就是一個(gè)企業(yè)成熟的標(biāo)志。

移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速崛起，讓數(shù)據(jù)變得更為多樣、豐富。它的移動性，它的碎片化，它的私密性和隨時(shí)性都剛好彌補(bǔ)了用戶離開桌面電腦之后的數(shù)據(jù)，從而與原有的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)一起很好滴勾勒出一個(gè)網(wǎng)民一天的生活，日常生活的數(shù)據(jù)化。

隨著數(shù)據(jù)的進(jìn)一步豐富和完善，隨著不同渠道數(shù)據(jù)的打通和交叉利用，有關(guān)大數(shù)據(jù)的想象一定會更加廣闊。