“萬能”的大數據，測不準_數據分析師培訓
現在人們對大數據有著極高的期望，希望大數據可以在我們各個方面起到正面作用。企業已經習慣于借助各種數據分析工具來幫助進行數據預測。但事實上，人們的社會行為具有不可預測性。甚至我們不妨可以定性地歸成一個大數據測不準原理：人和事件，如果放到越大的空間和時間范圍，則是越可以精確預測的;如果放到越小的空間和時間范圍，則是越不可以精確預測的。
舉個例子說：我們幾乎可以在100%的程度上預測一個人24小時的范圍內會吃飯，但若精確到某一分鐘，則幾乎不可能預測準確。進一步我們會發現，利用更多過去一段時間的數據，能夠幫助我們提高預測某半個小時內是否吃飯的幾率，但如果把時間精確到某一分鐘，則更多的數據幾乎提高不了預測的準確性。
其實，行為的不可預測性早已植根于人類的潛意識中。
比如當年我國發射嫦娥三號探月飛船，在嫦娥三號發射前，科學家們已經計算出了在未來的一個月之后的某個小時、分、秒，嫦娥三號在月球上空高度和經緯度，如果這個計算結果偏離預計幾十米，則可能推遲發射，重新計算校準。這是科學對未來的精確預測。
相對的情形是，在晚上10點以后，當我們準備睡覺的時候，能預測明天早餐后下樓碰到的第一個人是誰嗎?幾乎沒有人能知道，但這個巨大的不可預測卻沒有引起人的關注，幾乎沒有人會因為不知道下樓碰到的第一個人是誰而影響睡覺。人們對不可預測性熟視無睹。
大數據的有效范圍討論，需要引進一個假設：人們可以自由決定自己的行為(常常稱為“自由意志”)。一個人自由決定自己行為，在別人看來，就是他的行為無法預測，如果能夠精確預測未來的一舉一動，就不具備任何的自我決定的自由。
因此，大數據不能對具體行為作出精確預測，即大數據測不準原理。
大數據的不可預測性說明，企圖利用大數據預測用戶具體行為的努力或許是徒勞的，我們哪怕掌握一個人從出生開始就有的全部行為信息，也無法預測明天早餐他會吃什么。這也意味著，許多基于用戶歷史數據進行行為分析的努力會遇到瓶頸，預測縮小到一定范圍之后，無法再精確下去。
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CDA數據分析師證書考試體系（更新于2025年05月22日）
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