大數(shù)據(jù)時代的非精準分析是否有用_數(shù)據(jù)分析師

2012年是“大數(shù)據(jù)”這個概念紅火的一年，正如前一年的“云計算”，但概念很多，真正實用的卻很少，這杯美酒如果不是吹出來的，至少也還是需要經(jīng)過幾年的窖藏才能面試。

據(jù)說，阿里巴巴基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建了“RTB廣告交易平臺”名為Tanx，能夠?qū)崿F(xiàn)讓廣告主從購買媒體變成直接購買用戶。形象的說法是，一個人在淘寶上買了一件商品，比如項鏈，接著無論是打開優(yōu)酷、PPS看視頻，還是上搜狐、網(wǎng)易瀏覽網(wǎng)頁，廣告框里顯示的廣告全都有項鏈。

因為，在購買了項鏈之后，你就被貼上了“喜歡項鏈”的標簽，賣項鏈的商家可以通過交易平臺“買下”你，接著該平臺會跟蹤你的瀏覽行為，在你瀏覽其他網(wǎng)站的時候，恰到好處地把該商家的廣告推送到你面前。而且，整個購買過程采用實時競價的方式，即RTB(Real Time Bidding)，價高者得。

這應(yīng)該算是大數(shù)據(jù)的一個應(yīng)用吧，也可以看作是阿里巴巴去年將大數(shù)據(jù)列為電子商務(wù)未來核心競爭之一的成果。但我們卻不得不考慮，這樣的廣告真的有效嗎？

1、大數(shù)據(jù)的分析從原來統(tǒng)計分析看重的因果分析轉(zhuǎn)為相關(guān)分析，只要知道是什么，而不重點探究為什么。這已經(jīng)成為共識，但這卻不能成為大數(shù)據(jù)分析中力所應(yīng)當?shù)?，這無論如何都是缺陷，而在大數(shù)據(jù)的背景下，分析原因?qū)⒆兊酶鼮橹匾?，也更需要定性和直覺。以上這個案例突出表明了用戶的喜好相關(guān)性，但因果關(guān)系卻不一定，弄錯因果，差異巨大。

2、大數(shù)據(jù)分析重視對行為中的關(guān)聯(lián)性研究從事進行預(yù)測，這種預(yù)測應(yīng)該是具有預(yù)見性的，而不是說簡單的聯(lián)系。如果一個人買了項鏈，然后看電視劇的時候就彈出項鏈的廣告，甚至價格，這種體驗好像是事后諸葛亮，不僅不會增加購買，相反會增加客戶懊悔的心境。我們需要找到的是看什么視頻的人會買項鏈，買那款項鏈。

3、大數(shù)據(jù)的分析會大量收集用戶的數(shù)據(jù)，雖然有一定的方法可以減小數(shù)據(jù)噪聲的影響，但卻也是不可能忽略的，“精確性不再重要”也只是適度而已，不能用不重視精確性的幌子來隨便使用亂七八糟的大數(shù)據(jù)進行分析，因為這樣的分析絕對不會有進行抽樣統(tǒng)計得到的結(jié)果更好。

在一定意義上看，不管是微博、淘寶，等等，根據(jù)大數(shù)據(jù)進行的分析都有一定的合理性和代表性，卻很難實現(xiàn)更大的更充分的價值，你怎知我注冊信息的真?zhèn)闻c網(wǎng)絡(luò)行動的真假？說起來，很多時候好笑，我使用的淘寶賬戶并非我自己注冊，信息也不是我的，所以經(jīng)常看到頁面給我推薦的東西有些莫名其妙。其實，完全有辦法根據(jù)我的購買習慣發(fā)現(xiàn)我的性別、住址、工作等等差異的，可粗線條的大數(shù)據(jù)難以做到，或者覺得沒必要做到。

大數(shù)據(jù)分析需要連續(xù)的真實的少雜質(zhì)的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)對于大多數(shù)中國企業(yè)而言簡直是天方夜譚，在中國，也許銀行、航空好一些，其他的即便通信運營商也是支離破碎的斷斷續(xù)續(xù)的真真假假的，這樣的大數(shù)據(jù)分析就非常不靠譜了。

我們應(yīng)該好好利用如今社會的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)珍藏的海量數(shù)據(jù)，但也不能太神話，在數(shù)據(jù)分析面前，智慧永遠比算法和數(shù)量更重要，數(shù)據(jù)的多少并不是決定結(jié)果是否有價值的核心標準。