大數(shù)據(jù)其實(shí)就是個(gè)大胖子！

2014-05-14 17:36:48 大云網(wǎng)　點(diǎn)擊量：評(píng)論 (0)

近年來，有關(guān)大數(shù)據(jù)的熱點(diǎn)話題一浪高過一浪，關(guān)注大數(shù)據(jù)應(yīng)用的人也越來越多。總體來說，人們對(duì)大數(shù)據(jù)的前景持樂觀態(tài)度，比如談到大數(shù)據(jù)的技術(shù)特征，人們最容易想起的就是4個(gè)“v”：vast(數(shù)量龐大)、variety(種類繁多)、velocity(增長迅速)和value(總價(jià)值高)。這些都沒錯(cuò)，但仔細(xì)一想，它們都是偏重說明大數(shù)據(jù)的正面優(yōu)勢的。但其實(shí)，大也有大的難處，大數(shù)據(jù)也不可避免地存在著一些負(fù)面劣勢，大數(shù)據(jù)部就是個(gè)大胖子麼，這些"胖”可以概括四點(diǎn)：

inflated——大數(shù)據(jù)是肥胖的。大數(shù)據(jù)的大不僅僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)記錄的行數(shù)多，更體現(xiàn)在字段變量的列數(shù)多，這就為分析多因素之間的關(guān)聯(lián)性帶來了難度。哪怕是最簡單的方差分析，計(jì)算一兩個(gè)還行，計(jì)算一兩百個(gè)就讓人望而生畏了。

unstructured——大數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的。大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)也是非常復(fù)雜的，既包括像交易額、時(shí)間等連續(xù)型變量，像性別、工作類型等離散型變量這樣傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更增添了如文本、社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，乃至語音、圖像等大量新興的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的信息量往往更加巨大，但分析手段卻略顯單薄。

incomplete——大數(shù)據(jù)是殘缺的。在現(xiàn)實(shí)的世界里，由于用戶登記的信息不全、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的錯(cuò)誤等種種原因，數(shù)據(jù)缺失是常見的現(xiàn)象。在大數(shù)據(jù)的場景下，數(shù)據(jù)缺失更是家常便飯，這就為后期的分析與建模質(zhì)量增加了不確定的風(fēng)險(xiǎn)。

abnormal——大數(shù)據(jù)是異常的。大數(shù)據(jù)里還有不少異常值(outlier)。比如某些連續(xù)型變量(如一個(gè)短期時(shí)間內(nèi)的交易金額)的取值太大，某些離散型變量(如某個(gè)被選購的產(chǎn)品名稱)里的某個(gè)水平值出現(xiàn)的次數(shù)太少，等等。如果不刪除，很可能干擾模型系數(shù)的計(jì)算和評(píng)估;如果直接刪除，又覺得缺乏說服力，容易引起他人的質(zhì)疑。這使得分析人員落到了一個(gè)進(jìn)退兩難的境地。

利用大數(shù)據(jù)的分析，已經(jīng)可以預(yù)見和分析出很多當(dāng)下時(shí)代的大趨勢了。但是，數(shù)據(jù)的真實(shí)性如何保證?如果沒有全面、客觀認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)的過程，即便得到很多可預(yù)見的數(shù)據(jù)，又有幾分準(zhǔn)確性?想要真正運(yùn)用好大數(shù)據(jù)，并不是一項(xiàng)在常規(guī)條件下數(shù)據(jù)分析的簡單升級(jí)，而是一項(xiàng)需要大智慧的綜合工作。

責(zé)任編輯：熊川

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