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大數(shù)據(jù)下的統(tǒng)計(jì)學(xué)__問(wèn)題優(yōu)先而非解法優(yōu)先
2014-09-03
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                在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)當(dāng)如何發(fā)揮它的優(yōu)勢(shì)？很多大數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)家都在探討這個(gè)問(wèn)題，包括Steve M. 和Larry W. 也在他們的博客探討了有關(guān)的內(nèi)容。而筆者的科研方向主要是研究基因組學(xué)，也通常被列為統(tǒng)計(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)家發(fā)揮巨大作用的“大數(shù)據(jù)”的領(lǐng)域之一，所以對(duì)這個(gè)問(wèn) 題也思考了一段時(shí)間。


          一個(gè)自然而然的問(wèn)題就是：“為什么在基因?qū)W研究中，統(tǒng)計(jì)學(xué)家可以取得如此大的成功？”筆者這里想借用Brian C.的一句話來(lái)解釋?zhuān)篜roblem first, not solution backward （問(wèn)題優(yōu)先而非解法優(yōu)先）

在當(dāng)下，“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞的廣泛應(yīng)用得益于數(shù)據(jù)的獲取變得越來(lái)越便宜。一個(gè)例子就是DNA序列掃描的價(jià)格。在其他領(lǐng)域中也是一樣，例如人體運(yùn)動(dòng)的數(shù) 據(jù)記錄，F(xiàn)itbits，Google books，Twitter上的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)的獲取或許在十年前有著令人生畏的價(jià)格，但現(xiàn)在卻絕非難事。


作為一名統(tǒng)計(jì)學(xué)家，我們希望從這些非常不同的領(lǐng)域中尋找大數(shù)據(jù)普適的原則：


1.這些數(shù)據(jù)都無(wú)法在一個(gè)簡(jiǎn)單的筆記本電腦上進(jìn)行分析（不論從幾千兆到兆兆字節(jié)）。

2.這些數(shù)據(jù)形式復(fù)雜，結(jié)構(gòu)龐雜，如有非結(jié)構(gòu)化的文字信息，有缺失很多數(shù)據(jù)的json文件，含有質(zhì)量指標(biāo)的fastq文件等等等等。


          那么為什么在基因研究中，統(tǒng)計(jì)學(xué)家能取得如此大的成功呢？在筆者看來(lái)，很多原因就是干這一行的統(tǒng)計(jì)學(xué)家愿意花上很長(zhǎng)的時(shí)間，去處理那些很細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù) 問(wèn)題。比如，在大數(shù)據(jù)上運(yùn)行哪怕是最為簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)模型，也要花上數(shù)個(gè)小時(shí)的時(shí)間，抑或處理一個(gè)得到的基因序列并對(duì)它們進(jìn)行必要的修復(fù)也同樣是非常耗時(shí)耗 力。正因?yàn)樵敢馊セ〞r(shí)間理解并處理這些很實(shí)際的、很細(xì)節(jié)的問(wèn)題，統(tǒng)計(jì)學(xué)家才能得到那些別人無(wú)法得到的數(shù)據(jù)，才使得統(tǒng)計(jì)學(xué)家在基因?qū)W科上取得了今天的成就。


          這些事情并不輕松，也并不“高雅”。很多統(tǒng)計(jì)學(xué)家也不稱之為“統(tǒng)計(jì)”。Steve在他的博客中提到：“坦誠(chéng)地說(shuō)，我對(duì)于現(xiàn)在的統(tǒng)計(jì)學(xué)很少能提出有價(jià) 值的新觀點(diǎn)表示失望?！蔽蚁耄挠^點(diǎn)是有很多統(tǒng)計(jì)學(xué)家贊同的。大意是說(shuō)由于在大數(shù)據(jù)上面目前沒(méi)有什么好的理論提出，所以在大數(shù)據(jù)方面也就沒(méi)什么值得稱為 上乘的“新觀點(diǎn)”。他們的這種觀點(diǎn)就是solution backward （解法優(yōu)先）：我們需要漂亮的理論，然后把它應(yīng)用到具體問(wèn)題。


          與之不同，我們提出的方式，就是problemforward （問(wèn)題優(yōu)先）。正因?yàn)楫?dāng)下得到數(shù)據(jù)變得越來(lái)越便宜，我們也就可以分析和學(xué)習(xí)很多以前無(wú)法完成的課題。計(jì)算機(jī)科學(xué)，物理學(xué)，生物基因以及其他一些領(lǐng)域在大數(shù) 據(jù)上面一直保持領(lǐng)先正因?yàn)樗麄兊难芯空咴跀?shù)據(jù)分析上并不一定需要一個(gè)統(tǒng)計(jì)上“完美”的解答。他們更關(guān)注有科學(xué)意義的問(wèn)題并愿意花時(shí)間，精力去處理那些繁瑣 的“大數(shù)據(jù)”來(lái)進(jìn)行分析，從而達(dá)到目的。因此，他們能獲得別人從未研究過(guò)的數(shù)據(jù)并從中提煉有價(jià)值的部分。


          在基因?qū)W科中就有著很好的例子。DNA晶片的發(fā)明，對(duì)這個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了革命性的影響。而后統(tǒng)計(jì)學(xué)家進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域。他們和其他科研人員一起為了同樣的科 學(xué)問(wèn)題，在實(shí)際數(shù)據(jù)上投入了大量的時(shí)間，精力來(lái)完成數(shù)據(jù)處理，或者開(kāi)發(fā)能夠處理數(shù)據(jù)的軟件。在筆者看來(lái)，想要在大數(shù)據(jù)時(shí)代真正做出成果，首先要專(zhuān)注于那些 有意義的科學(xué)問(wèn)題，然后才是提出能解決科學(xué)問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)方法。這就需要我們重新去思考統(tǒng)計(jì)學(xué)。那些比如并行計(jì)算，數(shù)據(jù)再加工，數(shù)據(jù)可復(fù)制性，軟件開(kāi)發(fā)等等問(wèn) 題，其實(shí)和純統(tǒng)計(jì)理論方法同樣的重要。


          當(dāng)然，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，統(tǒng)計(jì)學(xué)有著廣泛的發(fā)揮空間，用我們獨(dú)特的技能去處理這些新問(wèn)題中的不確定性，但是這一切的前提都是我們要首先愿意去為了科學(xué)目標(biāo)來(lái)處理那些關(guān)于數(shù)據(jù)方面繁瑣的工作。


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