【文章內(nèi)容簡介】 、取得進(jìn)步，就算缺乏深入理解也是很有用的了。一貫如是地堅(jiān)持下去才有效力。即使你不明白為什么付出的努力得不到回報(bào)，但相比不努力，你要明白你已經(jīng)在改善事情的結(jié)局了。有時(shí)候，當(dāng)我們掌握了大量新型數(shù)據(jù)時(shí)，精確性就不那么重要了，我們同樣可以掌握事情的發(fā)展趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無法實(shí)現(xiàn)精確性。然而，除了一開始會(huì)與我們的直覺相矛盾之外，接受數(shù)據(jù)的不精確和不完美，我們反而能夠更好地進(jìn)行預(yù)測(cè)，也能夠更好地理解這個(gè)世界。大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著運(yùn)算法則和機(jī)器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨(dú)有的弱點(diǎn)、錯(cuò)覺、錯(cuò)誤都是十分必要的，因?yàn)檫@些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺和天賦。偶爾也會(huì)帶來屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運(yùn)作，也能帶來成功，或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應(yīng)該樂于接受類似的不準(zhǔn)確，因?yàn)椴粶?zhǔn)確正是我們之所以為人的特征之一。以上就是我的一些感悟，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，我們應(yīng)該看到其更深層次的東西，抓住機(jī)遇迎接挑戰(zhàn)，不斷進(jìn)步。摘錄部分：下面摘錄一部分我在知乎上看到的關(guān)于《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的討論，網(wǎng)友提出的質(zhì)疑同樣值得我們深思。作者：AndyHsu來源：知乎鏈接：《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作、思維的大變革》。我看推薦說這是?迄今為止最好的一本大數(shù)據(jù)專著?。目前公司在搞Hadoop、大數(shù)據(jù)應(yīng)用，外面各類零碎的資料也非常多，那么想我應(yīng)該去看一下這?最好?的專著吧。一、主要觀點(diǎn)上可以探討的地方作者提出了關(guān)于大數(shù)據(jù)的?擲地有聲?的三個(gè)原則。這三個(gè)原則凡講大數(shù)據(jù)必被提及，很多人奉為圭臬。但是我覺得每一點(diǎn)都值得探討。這三點(diǎn)分別是：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；不是精確性，而是混雜性；不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。看完之后感覺都有點(diǎn)不是那么回事。，而是全體數(shù)據(jù)這個(gè)說得好像人類從來就不知道使用全體數(shù)據(jù)可以得到更全面的結(jié)論，而非要去煞費(fèi)苦心發(fā)展出一套抽樣技術(shù)一樣。人類早就知道處理全量數(shù)據(jù)的好處，而之所以要進(jìn)行抽樣分析，原因不外乎兩點(diǎn)：一是處理能力跟不上，二是數(shù)據(jù)收集能力跟不上。作者認(rèn)為人類之前主要受限于數(shù)據(jù)的處理能力而不去處理全量數(shù)據(jù)，但在目前機(jī)器處理能力有了巨大的提升的時(shí)代，限制絕大多數(shù)應(yīng)用的瓶頸不是計(jì)算能力而是數(shù)據(jù)采集能力（不要去提那些極少數(shù)需要超級(jí)計(jì)算機(jī)的場(chǎng)合，那個(gè)和多數(shù)人無關(guān)、和本書的商業(yè)主題也無關(guān)）。但是即便如此，抽樣所要針對(duì)的很多應(yīng)用場(chǎng)景是不太可能收集全量數(shù)據(jù)的情況。比如人口普查，無論計(jì)算機(jī)力量如何強(qiáng)大，當(dāng)前很多數(shù)據(jù)還是要人工去收集，所以這個(gè)普查還是要用抽樣的方式。有意思的是，作者用人口普查是抽樣分析來說明非?全量?時(shí)代我們被迫采用了抽樣，而最終也沒法說我們是否已經(jīng)可以用全量數(shù)據(jù)來做人口普查了。實(shí)際上至少在目前，對(duì)于人口普查，抽樣還是必然的選擇（嗯，你可以設(shè)想，以后人人都裝一塊芯片，你可以在你的PPT里講給你的客戶和老板聽）。再比如我們統(tǒng)計(jì)里的經(jīng)典問題：怎么估算一批零件的使用壽命？怎么去分析一批奶品里的三聚氰胺？以前我們不可能去做全量測(cè)試，因?yàn)檫@意味著這批零件就廢了，這批奶也全部用于測(cè)試了，這樣測(cè)出結(jié)果也沒啥意義了（嗯，你也可以說：我我們?nèi)ナ占瘹v史上所有此類零件的使用情況來進(jìn)行分析吧.....嗯，加油吧，雄心勃勃的騷年）?，F(xiàn)在 ？我們還是必須依賴抽樣，是必須。即便不提這些例子，僅從邏輯而言：收集、處理數(shù)據(jù)的行為本身也在不斷產(chǎn)生著新的數(shù)據(jù)。我們又怎么證明這些數(shù)據(jù)不是你需要的?全量?的一部分呢？作者的行文中，關(guān)于什么是?全量?，處于不斷的搖擺之中。有時(shí)指?我們需要的所有數(shù)據(jù)?，有時(shí)指?我們能收集到的所有數(shù)據(jù)?。作者舉了人口普查的例子，這個(gè)全量顯然指前者。而在很多商業(yè)案例中，又顯然指后者。我們有能力處理越來越多的、在以前不敢想象的大量數(shù)據(jù)，但是至少目前看，我們還沒可能說我們處理了?全量?。我們最多可以說我們能處理我們能搜集到的?全量?，但如果據(jù)此產(chǎn)生了我們已經(jīng)沒有遺漏數(shù)據(jù)了的感覺，認(rèn)為所有數(shù)據(jù)盡在掌握了，那我認(rèn)為是一種很可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的錯(cuò)覺。，而是混雜性這個(gè)么，說得好像以前的人類在使用?抽樣?數(shù)據(jù)時(shí)竟然都認(rèn)為取到的數(shù)據(jù)是?精確?的一樣。在使用抽樣數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們就知道要容忍一定的誤差。我們甚至知道在就算取得了?全樣?數(shù)據(jù)的時(shí)候，也可能因?yàn)橛懈鞣N原因而導(dǎo)致的不精確，統(tǒng)計(jì)實(shí)踐中對(duì)此有相當(dāng)多的案例。人類從未奢望過我們通過數(shù)據(jù)分析取得的多數(shù)結(jié)論是精確的。我們從來都要在信息混雜的情況下做出大多數(shù)的決策。，而是相關(guān)關(guān)系這是很多人（包括作者）認(rèn)為最有價(jià)值、最重大的發(fā)現(xiàn)，而實(shí)際上卻也是最收到批評(píng)的一個(gè)觀點(diǎn)。連譯者周濤教授在序言里都表示看不下去了，他至于認(rèn)為如果放棄對(duì)因果關(guān)系的分析，是人類的墮落。我不說這么高的哲學(xué)層面，只從邏輯和技術(shù)上討論一下。計(jì)算機(jī)能夠提供給我們的結(jié)論（到目前為止以及在可見的未來），都是相關(guān)性。計(jì)算機(jī)從未提供過明確的因果關(guān)系給人類。是否因果關(guān)系，是人類在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，進(jìn)行的人為判斷。一直有相當(dāng)多的應(yīng)用，也是只考慮相關(guān)性，不考慮因果關(guān)系的：確定因果關(guān)系，是需要更大的精力、更多的投入的。所以只看相關(guān)性而不看因果性也不是什么新的結(jié)論（實(shí)際上已經(jīng)是個(gè)很舊的結(jié)論了）。而這個(gè)相關(guān)性是不是可以作為決策的基礎(chǔ)呢？這個(gè)一樣離不開人的判斷。有一個(gè)這樣的故事：通過大量的數(shù)據(jù)分析，慈善組織得出結(jié)論：一個(gè)國家、地區(qū)的電視機(jī)的普及率與發(fā)達(dá)富裕程度很有關(guān)系（冰箱、洗衣機(jī)、空調(diào)、高跟鞋、牛仔褲，etc.，也會(huì)和發(fā)達(dá)程度有這樣的相關(guān)性），于是他們