
大數(shù)據(jù)也可用來形容人們創(chuàng)造的大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
1. 大數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)
大數(shù)據(jù)的實(shí)質(zhì)是什么?雖然目前國內(nèi)外都還沒有統(tǒng)一的定義或認(rèn)識,但從狹義的字面來理解的話,它應(yīng)該與小數(shù)據(jù)相對應(yīng),大數(shù)據(jù)意指數(shù)據(jù) 量特別巨大,超出了我們常規(guī)的處理能力,必須引入新的科學(xué)工具和技術(shù)手段才能夠進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)集合。(所謂的小數(shù)據(jù)指的是數(shù)據(jù)規(guī)模比較小,用我們的傳統(tǒng)工 具和方法足以進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)集合)。比如牛頓時(shí)代的各門自然科學(xué),其數(shù)據(jù)量都不大,第谷觀測了20年的天文數(shù)據(jù),開普勒很快用手工就處理完畢,并從中發(fā)現(xiàn) 了開普勒定律。后來,隨著科學(xué)的發(fā)展,數(shù)據(jù)量有了比較大的增加,為了處理這些當(dāng)時(shí)看來的“大數(shù)據(jù)”,統(tǒng)計(jì)學(xué)家創(chuàng)造了抽樣方法,由此解決了數(shù)據(jù)處理難題。
現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)卻是所謂的海量數(shù)據(jù),各種數(shù)據(jù)的差別又特別巨大,用抽樣方法也難于處理,只能用現(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘和云計(jì)算、云存儲(chǔ)等新技術(shù)才能解決。從廣義來說, 大數(shù)據(jù)指的是一種新的數(shù)據(jù)世界觀,它將世界上的一切事物都看作是由數(shù)據(jù)構(gòu)成的,一切皆可“量化”,都可以用編碼數(shù)據(jù)來表示。這就是舍恩伯格所說的:“大數(shù) 據(jù)是人們獲得新認(rèn)知、創(chuàng)造新價(jià)值的源泉;大數(shù)據(jù)還是改變市場、組織機(jī)構(gòu),以及政府與公民關(guān)系的方法。”
2. 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)被人總結(jié)為4個(gè)“V”:
第一,Volume(大量),即數(shù)據(jù)數(shù)量巨大。從TB級別,躍升到PB級別。
第二,Variety(多樣),即數(shù)據(jù)類型繁多。除了標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)構(gòu)化編碼數(shù)據(jù)之外,還包括網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等非結(jié)構(gòu)化或無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。
第三,Value(價(jià)值),即商業(yè)價(jià)值高,但價(jià)值密度低。在數(shù)據(jù)的海洋中不斷尋找,才能掏出一些有價(jià)值的東西,可謂“沙里淘金”。
第四,Velocity(高速),即處理速度快,實(shí)時(shí)在線。各種數(shù)據(jù)基本上實(shí)時(shí)、在線,并能夠進(jìn)行快速的處理、傳送和存儲(chǔ),以便全面反映對象的當(dāng)下狀況。
3. 大數(shù)據(jù)的哲學(xué)基礎(chǔ):同構(gòu)關(guān)系——大數(shù)據(jù)的數(shù)理哲學(xué)基礎(chǔ)
大數(shù)據(jù)可認(rèn)為是人類的認(rèn)識和實(shí)踐,也就是一個(gè)數(shù)據(jù)搜索、處理、挖掘和創(chuàng)造的過程。大數(shù)據(jù)方法揭示的因果關(guān)系是常規(guī)性的,數(shù)據(jù)反映的 是具有同構(gòu)關(guān)系的兩個(gè)序列關(guān)系信息,一個(gè)對象的運(yùn)動(dòng)軌跡,通過另一個(gè)序列的載體編碼來表述。
認(rèn)識者獲得的不是對象本身的絕對映像,而是離開了對象,從對象 中抽象出來的、關(guān)于對象運(yùn)動(dòng)軌跡的數(shù)據(jù)。從這一角度看,同構(gòu)關(guān)系是大數(shù)據(jù)的數(shù)理哲學(xué)基礎(chǔ)。反映宇宙中形形色色事物的多樣化屬性和規(guī)律的大數(shù)據(jù),這些結(jié)構(gòu)性 和非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù),都統(tǒng)一表現(xiàn)為數(shù)字形式,以0和1按邏輯 關(guān)系編碼,而且具有可逆性。這表明,統(tǒng)一的宇宙中的一切事物之間都存在著具有時(shí)空一致性的同構(gòu)關(guān)系。
這種關(guān)系意味著任何事物的屬性和規(guī)律,只要通過適當(dāng)?shù)?編碼,都可以通過統(tǒng)一的數(shù)字信號表達(dá)出來;換句話說,一種事物的屬性和規(guī)律,可以通過數(shù)據(jù)的媒介,表現(xiàn)在另一種事物運(yùn)動(dòng)序列中。(見圖一)
對象的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與人的感覺映像的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)是一致的,更嚴(yán)格地說,是同構(gòu)的。
4. 大數(shù)據(jù)研究方法的變革
4.1 大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)模型有很大區(qū)別
在物質(zhì)形式的模型中,模型來源屬于天然存在物的便是天然模型,模型來源屬于人工制造物的便是人工模型。
在思維形式的模型中,根據(jù)模 型不同的特點(diǎn)分為:理想模型、數(shù)學(xué)模型、理論模型以及半經(jīng)驗(yàn)半理論模型。理想模型強(qiáng)調(diào)的是模型的抽象性,數(shù)學(xué)模型強(qiáng)調(diào)的是模型的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),理論模型強(qiáng)調(diào)的 是模型的理論基礎(chǔ),而半經(jīng)驗(yàn)半理論模型強(qiáng)調(diào)的是模型的來源,既包含理論成分,又包含經(jīng)驗(yàn)成分。
就它們的區(qū)別而言,首先,大數(shù)據(jù)模型并不具有物質(zhì)形式,因此 并非物質(zhì)形式的科學(xué)模型;其次,大數(shù)據(jù)模型是根據(jù)海量數(shù)據(jù)以及算法得出,無理論介入,因此也非理論模型;再次,大數(shù)據(jù)模型從海量的數(shù)據(jù)出發(fā),通過復(fù)雜的計(jì)算,最終得出復(fù)雜的模型,都是具體的數(shù)據(jù)運(yùn)算,并無抽象過程;最后,大數(shù)據(jù)模型雖涉及算法,但大數(shù)據(jù)模型與數(shù)學(xué)模型的得出過程不同,數(shù)學(xué)模型是通過尋找研究問題與數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的對應(yīng)關(guān)系而確定,大數(shù)據(jù)模型則是通過尋找海量數(shù)據(jù)與算法的對應(yīng)關(guān)系而確定。
顯然,大數(shù)據(jù)的模型方法與這里列出的已有科學(xué)模型方法均不相 同,是一種新型的模型方法,更多地體現(xiàn)為一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)P汀?/span>
4.2 大數(shù)據(jù)模型與統(tǒng)計(jì)建模比較,也有本質(zhì)的不同
數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域,涉及到數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域;從模型方法的角度來看,其中最為相近的是統(tǒng)計(jì)學(xué)。盡管數(shù)據(jù)挖掘涉及一定的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ),但數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)建模還是有本質(zhì)的區(qū)別。
首先,科學(xué)研究中的地位不同。統(tǒng)計(jì)建模經(jīng)常是經(jīng)驗(yàn)研究和理論研究的配角和檢驗(yàn)者,而在大數(shù)據(jù)的科學(xué)研究中,數(shù)據(jù)模型就是主角,模型承擔(dān)了科學(xué)理論的角色。
其次,數(shù)據(jù)類型不同。統(tǒng)計(jì)建模的數(shù)據(jù)通常是精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),具有較高的質(zhì)量;而大數(shù)據(jù)中則是海量數(shù)據(jù),往往類型雜多,質(zhì)量較低。
再次,確立模型的過程不同。統(tǒng)計(jì)建模的模型是根據(jù)研究問題而確定的,目標(biāo)變量預(yù)先已經(jīng)確定好;大數(shù)據(jù)中的模型則是通過海量數(shù)據(jù)確定的,且部分情況下目標(biāo)變量并不明確。
最后,建模驅(qū)動(dòng)不同。統(tǒng)計(jì)建模是驗(yàn)證驅(qū)動(dòng),強(qiáng)調(diào)的是先有設(shè)計(jì)再通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證設(shè)計(jì)模型的合理性;而大數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),強(qiáng)調(diào)的是建模過程以及模型的可更新性。
由此可見,盡管大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)建模均是從數(shù)據(jù)中獲取模型,但兩者具有很大的區(qū)別,大數(shù)據(jù)帶來的是一種新的模型方法,大數(shù)據(jù)中的模型是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P汀?/span>
5. 大數(shù)據(jù)與哲學(xué)聯(lián)系——數(shù)據(jù)挖掘的過程就是認(rèn)識論的過程
近現(xiàn)代科學(xué)最重要的特征是尋求事物的因果性。無論是唯理論還是經(jīng)驗(yàn)論,事實(shí)上都在尋找事物之間的因果關(guān)系,區(qū)別只在尋求因果關(guān)系的 方式不同。大數(shù)據(jù)最重要的特征是重視現(xiàn)象間的相關(guān)關(guān)系,并試圖通過變量之間的依隨變化找尋它們的相關(guān)性,從而不再一開始就把關(guān)注點(diǎn)放在內(nèi)在的因果性上,這是對因果性的真正超越。科學(xué)知識從何而來?傳統(tǒng)哲學(xué)認(rèn)為要么來源于經(jīng)驗(yàn)觀察,要么來源于所謂的正確理論,大數(shù)據(jù)則通過數(shù)據(jù)挖掘“讓數(shù)據(jù)發(fā)聲”,提出了全新 的“科學(xué)始于數(shù)據(jù)”這一知識生產(chǎn)新模式。
由此,數(shù)據(jù)成了科學(xué)認(rèn)識的基礎(chǔ),而云計(jì)算等數(shù)據(jù)挖掘手段將傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)歸納法發(fā)展為“大數(shù)據(jù)歸納法”,為科學(xué)發(fā)現(xiàn)提 供了認(rèn)知新途徑。大數(shù)據(jù)通過海量數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)事物之間的相關(guān)關(guān)系,通過數(shù)據(jù)挖掘從海量數(shù)據(jù)中尋找蘊(yùn)藏其中的數(shù)據(jù)規(guī)律,并利用數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系來解釋過去、 預(yù)測未來,從而用新的數(shù)據(jù)規(guī)律補(bǔ)充傳統(tǒng)的因果規(guī)律。大數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)的科學(xué)認(rèn)識論提出了新問題,也帶來了新挑戰(zhàn)。
一方面,大數(shù)據(jù)用相關(guān)性補(bǔ)充了傳統(tǒng)認(rèn)識論對因 果性的偏執(zhí),用數(shù)據(jù)挖掘補(bǔ)充了科學(xué)知識的生產(chǎn)手段,用數(shù)據(jù)規(guī)律補(bǔ)充了單一的因果規(guī)律,實(shí)現(xiàn)了唯理論和經(jīng)驗(yàn)論的數(shù)據(jù)化統(tǒng)一,形成了全新的大數(shù)據(jù)認(rèn)識論;
另一 方面,由相關(guān)性構(gòu)成的數(shù)據(jù)關(guān)系能否上升為必然規(guī)律,又該如何去檢驗(yàn),仍需要研究者作出進(jìn)一步思考。
大風(fēng)大浪中,有時(shí)也需要清清心,喝杯茶。
來源:互聯(lián)網(wǎng)周刊 作者:孫亞平
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11