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數據分析師：數據過大將妨礙分析洞察
2016-03-31
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數據分析師：數據過大將妨礙分析洞察

大數據對使用者來說看似意味著好的洞察，但過量的數據并不一定帶來更好的洞察，統計學家Nate Silver這樣認為，他是美國最著名的數據分析師?！皵祿吭酱?，人們可以用來證明他們所想的結果的證據就越多”，他說。

大數據不僅僅在政治上應用，得到許多有趣的結論，在醫學領域和地震預測，研究人員更希望利用大數據得出有趣的結論，而不是什么消息都沒有。在真正的洞察中，大數據會帶來許多“虛假的相關性”，那些看似互相關聯的數據，其實只是干擾數據。

Nate Silver由此提出了四條建議，幫助使用者獲得更好的洞察。

1.概率性思考而非絕對性化思考

正如調查中也會出現誤差一樣，不要懼怕預測中的不確定性，不確定性是重要的和科學的。如果忽略了事物的不確定性會導致嚴重后果。Nate Silver指出，在1997年時，國家氣象局預測，Grand Forks的Red River的洪水水位是49英尺，因此鎮上的防洪堤被設計成能承受51英尺的洪水。不幸的是，國家氣象局在分析時并未將通過過去的數據得出的正負9英尺誤差算進去，洪水達到了54英尺，Grand Forks被淹沒。

現在國家氣象局更加關注不確定性，這在預測中非常重要。

2.明確你的出發點，明白你的弱點

Nate Silver以一個性別歧視實驗為例，一份女性名字和男性名字的簡歷，即使被調查人明確表示他沒有性別歧視，但他潛意識更可能歧視女性的簡歷。而知道自己有性別歧視傾向的人會采取一定辦法來抵消它的作用。

3.在得出結論前，了解數據所在的真實情況，理論聯系實際。換句話說，能夠準確預測San Diego的天氣，并不代表可以同樣準確預測Buffalo的天氣。

就好比，預測一個穩定的經濟環境比動蕩、蕭條的經濟環境容易得多，這也解釋了為什么許多預測者大都對經濟衰退毫無準備，因為預測模型是基于1986-2006的數據創建的，那段時間經濟異常穩定。

4.嘗試和錯誤是有幫助的。

預測模型總是在錯誤中緩慢成長的，就像生活中的許多事情：“你應該懷疑奇跡般的結果”。


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