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大數(shù)據(jù)分析錯誤認識那么多 舍恩伯格你知道嗎
2015-06-29
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大數(shù)據(jù)分析錯誤認識那么多 舍恩伯格你知道嗎


隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,很多人對大數(shù)據(jù)產(chǎn)生了濃厚的興趣,然而,大數(shù)據(jù)只是一個新概念,很多認識都是不正確的。 大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景是整個社會走向數(shù)字化,特別是社交網(wǎng)絡(luò)和各種傳感設(shè)備的發(fā)展。大數(shù)據(jù)分析擁有自身的特點,與計量經(jīng)濟學(xué)既有區(qū)別又有聯(lián)系。當(dāng)前對大數(shù)據(jù)的分析存在許多流行觀點,但其中很多核心觀點都值得商榷。 

大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景是整個社會走向數(shù)字化,特別是社交網(wǎng)絡(luò)和各種傳感設(shè)備的發(fā)展。云計算和搜索引擎的發(fā)展,使得對大數(shù)據(jù)的高效分析成為可能,核心問題是如何在種類繁多、數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)中快速獲取有價值信息。大數(shù)據(jù)在社會分析、科學(xué)發(fā)現(xiàn)和商業(yè)決策中的作用越來越大,金融只是其中的一個應(yīng)用領(lǐng)域。 

什么是大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)是一個新概念,英文中至少有三個名稱:大數(shù)據(jù)(big data)、大尺度數(shù)據(jù)(big scale data)和大規(guī)模數(shù)據(jù)(massive data),至今未形成統(tǒng)一定義。但一般認為大數(shù)據(jù)具有四個基本特征(即所謂4V特征):數(shù)據(jù)體量龐大(volume)、價值密度低(value, 也有人理解成應(yīng)用價值巨大)、來源廣泛和特征多樣(variety)、增長速度快(velocity, 也有人理解成需要高速分析能力)。 從學(xué)術(shù)角度,對大數(shù)據(jù)的討論基本屬于數(shù)據(jù)科學(xué)(Data Science)和數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)的范疇。 對大數(shù)據(jù)分析的主流誤解 舍恩伯格與合作者的《大數(shù)據(jù)時代》非常流行,但里面的很多核心觀點都值得商榷。 

第一,他們認為,大數(shù)據(jù)分析不是針對隨機樣本,而是全體數(shù)據(jù)。盡管數(shù)據(jù)收集和分析手段足夠發(fā)達后,對全部數(shù)據(jù)的收集和分析成為可能,但從成本收益上衡量,這樣做不是總有必要。根據(jù)中心極限定理,統(tǒng)計分析質(zhì)量與樣本數(shù)量之間存在平方根關(guān)系。比如,樣本數(shù)量提高100倍,分析質(zhì)量提高10倍。而統(tǒng)計分析工作量與樣本數(shù)量之間存在線性關(guān)系。

比如,樣本數(shù)量提高100倍,存儲和計算量一般增加100倍。這樣,樣本數(shù)量增長到一定程度后,新增工作量對應(yīng)的成本就會超過質(zhì)量提高產(chǎn)生的好處。因此,通過科學(xué)設(shè)計的抽樣調(diào)查獲得有代表性的樣本,在大數(shù)據(jù)分析中仍有價值。 第二,他們還認為,大數(shù)據(jù)分析不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系。這個說法在統(tǒng)計學(xué)中是老生常談,不是什么新觀點。統(tǒng)計學(xué)基于相關(guān)關(guān)系,只能被用來證偽因果關(guān)系,而不能被用來證實因果關(guān)系。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論也是概率論和數(shù)理統(tǒng)計,從根本上就屬于相關(guān)關(guān)系的范疇。 

第三,大數(shù)據(jù)分析也不是萬能的。基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測可以抽象表述為:用 表示已知信息,用 表示未知信息,尋找關(guān)于 的函數(shù) 作為 的預(yù)測。預(yù)測誤差是 ,用 (類似于均方誤差)來衡量預(yù)測效果。概率論有一個基本結(jié)論: 對任意 ,總有 ,其中等號僅當(dāng)時才成立,所以 也被稱為最佳預(yù)測(best predictor)。

 可以看出兩點結(jié)論:首先,大數(shù)據(jù)分析中,各種算法的核心任務(wù)是使 盡可能接近理論上的最優(yōu)預(yù)測 ;其次,即使在最優(yōu)預(yù)測上, 代表的預(yù)測誤差仍不能被消除,是內(nèi)生于信息結(jié)構(gòu)的。比如,即使信息技術(shù)非常發(fā)達,如果現(xiàn)實世界中仍有部分信息不能被數(shù)字化(從而不能用在大數(shù)據(jù)分析中),這部分被“塵封”的信息就決定了大數(shù)據(jù)分析的有效邊界。

 第四,大數(shù)據(jù)能降低信息不對稱的程度,但不能消除隨機性(不確定性);有助于評估風(fēng)險(未來遭受損失的可能性,其中損失分布可計量),但不能消除奈特式不確定性(其中損失分布不可計量)。

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