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大數(shù)據(jù)時(shí)代 統(tǒng)計(jì)學(xué)依然是數(shù)據(jù)分析靈魂

大數(shù)據(jù)
在數(shù)據(jù)“爆炸”的時(shí)代,大數(shù)據(jù)常常被寄予厚望。到底,什么樣的數(shù)據(jù)才算大數(shù)據(jù),怎樣才能用好大數(shù)據(jù),傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)還有用武之地嗎?清華大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究中心前不久成立,著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家、哈佛大學(xué)終身教授劉軍擔(dān)任主任。日前,劉軍做客人民日?qǐng)?bào)、人民網(wǎng)《文化講壇》,分享他的思考。

清華大學(xué)教授:大數(shù)據(jù)時(shí)代 統(tǒng)計(jì)學(xué)依然是數(shù)據(jù)分析靈魂

  在數(shù)據(jù)“爆炸”的時(shí)代,大數(shù)據(jù)常常被寄予厚望。到底,什么樣的數(shù)據(jù)才算大數(shù)據(jù),怎樣才能用好大數(shù)據(jù),傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)還有用武之地嗎?清華大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究中心前不久成立,著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家、哈佛大學(xué)終身教授劉軍擔(dān)任主任。日前,劉軍做客人民日?qǐng)?bào)、人民網(wǎng)《文化講壇》,分享他的思考。

  讓大數(shù)據(jù)區(qū)別于數(shù)據(jù)的,是其海量積累、高增長(zhǎng)率和多樣性

  什么是數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)(data)在拉丁文里是“已知”的意思,在英文中的一個(gè)解釋是“一組事實(shí)的集合,從中可以分析出結(jié)論”。籠統(tǒng)地說(shuō),凡是用某種載體記錄下來(lái)的、能反映自然界和人類社會(huì)某種信息的,就可稱之為數(shù)據(jù)。古人“結(jié)繩記事”,打了結(jié)的繩子就是數(shù)據(jù)。步入現(xiàn)代社會(huì),信息的種類和數(shù)量越來(lái)越豐富,載體也越來(lái)越多。數(shù)字是數(shù)據(jù),文字是數(shù)據(jù),圖像、音頻、視頻等都是數(shù)據(jù)。

  什么是大數(shù)據(jù)呢?量的增多,是人們對(duì)大數(shù)據(jù)的第一個(gè)認(rèn)識(shí)。隨著科技發(fā)展,各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量都在迅猛增長(zhǎng)。有研究發(fā)現(xiàn),近年來(lái),數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)量每3年多就會(huì)翻一番。大數(shù)據(jù)區(qū)別于數(shù)據(jù),還在于數(shù)據(jù)的多樣性。正如高德納咨詢公司研究報(bào)告指出的,數(shù)據(jù)的爆炸是三維的、立體的。所謂的三維,除了指數(shù)據(jù)量快速增大外,還指數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度的加快,以及數(shù)據(jù)的多樣性,即數(shù)據(jù)的來(lái)源、種類不斷增加。從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù),不僅是量的積累,更是質(zhì)的飛躍。海量的、不同來(lái)源、不同形式、包含不同信息的數(shù)據(jù)可以容易地被整合、分析,原本孤立的數(shù)據(jù)變得互相聯(lián)通。這使得人們通過(guò)數(shù)據(jù)分析,能發(fā)現(xiàn)小數(shù)據(jù)時(shí)代很難發(fā)現(xiàn)的新知識(shí),創(chuàng)造新的價(jià)值。

  通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)研究規(guī)律、發(fā)現(xiàn)規(guī)律,貫穿了人類社會(huì)發(fā)展的始終。人類科學(xué)發(fā)展史上的不少進(jìn)步都和數(shù)據(jù)采集分析直接相關(guān),例如現(xiàn)代醫(yī)學(xué)流行病學(xué)的開(kāi)端。倫敦1854年發(fā)生了大規(guī)模的霍亂,很長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有辦法控制。一位醫(yī)師用標(biāo)點(diǎn)地圖的方法研究了當(dāng)?shù)厮植己突魜y患者分布之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)有一口水井周圍,霍亂患病率明顯較高,借此找到了霍亂暴發(fā)的原因:一口被污染的水井。關(guān)閉這口水井之后,霍亂的發(fā)病率明顯下降。這種方法,充分展示了數(shù)據(jù)的力量。

  本質(zhì)上說(shuō),許多科學(xué)活動(dòng)都是數(shù)據(jù)挖掘,不是從預(yù)先設(shè)定好的理論或者原理出發(fā),通過(guò)演繹來(lái)研究問(wèn)題,而是從數(shù)據(jù)本身出發(fā)通過(guò)歸納來(lái)總結(jié)規(guī)律。近現(xiàn)代以來(lái),隨著我們面臨的問(wèn)題變得越來(lái)越復(fù)雜,通過(guò)演繹的方式來(lái)研究問(wèn)題常常變得很困難。這就使得數(shù)據(jù)歸納的方法變得越來(lái)越重要,數(shù)據(jù)的重要性也越發(fā)凸顯出來(lái)。

  大數(shù)據(jù)是非競(jìng)爭(zhēng)性資源,有助于政府科學(xué)決策、商家精準(zhǔn)營(yíng)銷

  大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)的重要作用更加凸顯,許多國(guó)家都把大數(shù)據(jù)提升到國(guó)家戰(zhàn)略的高度。

  政府合理利用大數(shù)據(jù),引導(dǎo)決策的將是基于實(shí)證的事實(shí),政府會(huì)更有預(yù)見(jiàn)性、更加負(fù)責(zé)、更加開(kāi)放。中國(guó)古代治國(guó)就已經(jīng)有重?cái)?shù)據(jù)的思想,如商鞅提出,“強(qiáng)國(guó)知十三數(shù)……欲強(qiáng)國(guó),不知國(guó)十三數(shù),地雖利,民雖眾,國(guó)愈弱至削”。大數(shù)據(jù)時(shí)代,循“數(shù)”治國(guó)將更加有效。小數(shù)據(jù)時(shí)代,政府做決策更多依憑經(jīng)驗(yàn)和局部數(shù)據(jù),難免頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳。比如,交通堵塞就多修路。大數(shù)據(jù)時(shí)代,政府做決策能夠從粗放型轉(zhuǎn)向集約型。路堵了,利用大數(shù)據(jù)分析,可以得知哪一時(shí)間、哪一地段最容易堵,或在這一地段附近多修路,或提前預(yù)警引導(dǎo)居民合理安排出行,實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流的最佳配置和控制,改善交通。

  對(duì)于商家來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)使精準(zhǔn)營(yíng)銷成為可能。一個(gè)有趣的故事,是沃爾瑪超市的“啤酒、尿布”現(xiàn)象。沃爾瑪超市分析銷售數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn),顧客消費(fèi)單上和尿布一起出現(xiàn)次數(shù)最多的商品,竟然是啤酒。跟蹤調(diào)查后發(fā)現(xiàn),有不少年輕爸爸會(huì)在買(mǎi)尿布時(shí),順便買(mǎi)些啤酒喝。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)這一規(guī)律后,搭配促銷啤酒、尿布,銷量大幅增加。大數(shù)據(jù)時(shí)代,每個(gè)人都會(huì)“自發(fā)地”提供數(shù)據(jù)。我們的各種行為,如點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)、使用手機(jī)、刷卡消費(fèi)、觀看電視、坐地鐵出行、駕駛汽車,都會(huì)生成數(shù)據(jù)并被記錄下來(lái),我們的性別、職業(yè)、喜好、消費(fèi)能力等信息,都會(huì)被商家從中挖掘出來(lái),以分析商機(jī)。

  大數(shù)據(jù)也將使個(gè)人受益。從生物學(xué)、醫(yī)學(xué)上講,以前生物學(xué)家只是通過(guò)對(duì)單個(gè)或幾個(gè)基因的操控來(lái)觀察其對(duì)生物體的影響,很難發(fā)現(xiàn)整體的關(guān)聯(lián)。現(xiàn)在由于技術(shù)的發(fā)展,可以分析很多,如遺傳信息、全體基因的表達(dá)量信息、蛋白質(zhì)族譜信息、全基因組甲基化信息、表觀遺傳信息等。同時(shí)還有個(gè)人健康指標(biāo)、病歷、藥物反應(yīng)等數(shù)據(jù)。如果真能達(dá)成生物學(xué)上多維多向數(shù)據(jù)的有機(jī)融合,就能夠把個(gè)人完整地描述出來(lái),從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療的目的。

  大數(shù)據(jù)時(shí)代,審核數(shù)據(jù)的真實(shí)性也有了更有效的手段。大數(shù)據(jù)的特征之一是多樣性,不同來(lái)源、不同維度的數(shù)據(jù)之間存在一定的關(guān)聯(lián)度,可以交叉驗(yàn)證。例如,某地的工業(yè)產(chǎn)值虛報(bào)了一倍,但用電量和能耗卻沒(méi)有達(dá)到相應(yīng)的規(guī)模。這就是數(shù)據(jù)異常,很容易被系統(tǒng)識(shí)別出來(lái)。發(fā)現(xiàn)異常后,相關(guān)部門(mén)再進(jìn)行復(fù)核,就能更有針對(duì)性地防止、打擊數(shù)據(jù)造假。

  數(shù)據(jù)是一種資源,但數(shù)據(jù)又跟煤、石油等物質(zhì)性資源不一樣。物質(zhì)性資源不可再生,你用多了,別人就用少了,因而很難共享。數(shù)據(jù)可以重復(fù)使用、不斷產(chǎn)生新的價(jià)值。大數(shù)據(jù)資源的使用是非惡性競(jìng)爭(zhēng)的,共享的前提下,更能夠制造雙贏。從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)如果不被融合、聯(lián)系在一起,也不能稱之為大數(shù)據(jù)。

  大數(shù)據(jù)不能被直接拿來(lái)使用,統(tǒng)計(jì)學(xué)依然是數(shù)據(jù)分析的靈魂

  現(xiàn)在社會(huì)上有一種流行的說(shuō)法,認(rèn)為在大數(shù)據(jù)時(shí)代,“樣本=全體”,人們得到的不是抽樣數(shù)據(jù)而是全數(shù)據(jù),因而只需要簡(jiǎn)單地?cái)?shù)一數(shù)就可以下結(jié)論了,復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以不再需要了。

  在我看來(lái),這種觀點(diǎn)非常錯(cuò)誤。首先,大數(shù)據(jù)告知信息但不解釋信息。打個(gè)比方說(shuō),大數(shù)據(jù)是“原油”而不是“汽油”,不能被直接拿來(lái)使用。就像股票市場(chǎng),即使把所有的數(shù)據(jù)都公布出來(lái),不懂的人依然不知道數(shù)據(jù)代表的信息。大數(shù)據(jù)時(shí)代,統(tǒng)計(jì)學(xué)依然是數(shù)據(jù)分析的靈魂。正如加州大學(xué)伯克利分校邁克爾·喬丹教授指出的,“沒(méi)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)作為指導(dǎo)的大數(shù)據(jù)研究,就如同不利用工程科學(xué)的知識(shí)來(lái)建造橋梁,很多橋梁可能會(huì)坍塌,并帶來(lái)嚴(yán)重的后果。”

  其次,全數(shù)據(jù)的概念本身很難經(jīng)得起推敲。全數(shù)據(jù),顧名思義就是全部數(shù)據(jù)。這在某些特定的場(chǎng)合對(duì)于某些特定的問(wèn)題確實(shí)可能實(shí)現(xiàn)。比如,要比較清華、北大兩校同學(xué)數(shù)學(xué)能力整體上哪個(gè)更強(qiáng),可以收集到兩校同學(xué)高考時(shí)的數(shù)學(xué)成績(jī)作為研究的數(shù)據(jù)對(duì)象。從某種意義上說(shuō),這是全數(shù)據(jù)。但是,并不是說(shuō)我們有了這個(gè)全數(shù)據(jù)就能很好地回答問(wèn)題。

  一方面,這個(gè)數(shù)據(jù)雖然是全數(shù)據(jù),但仍然具有不確定性。入校時(shí)的數(shù)學(xué)成績(jī)并不一定完全代表學(xué)生的數(shù)學(xué)能力。假如讓所有同學(xué)重新參加一次高考,幾乎每個(gè)同學(xué)都會(huì)有一個(gè)新的成績(jī)。分別用這兩組全數(shù)據(jù)去做分析,結(jié)論就可能發(fā)生變化。另一方面,事物在不斷地發(fā)展和變化,同學(xué)入校時(shí)的成績(jī)并不能夠代表現(xiàn)在的能力。全體同學(xué)的高考成績(jī)數(shù)據(jù),僅對(duì)于那次考試而言是全數(shù)據(jù)。“全”是有邊界的,超出了邊界就不再是全知全能了。事物的發(fā)展充滿了不確定性,而統(tǒng)計(jì)學(xué),既研究如何從數(shù)據(jù)中把信息和規(guī)律提取出來(lái),找出最優(yōu)化的方案;也研究如何把數(shù)據(jù)當(dāng)中的不確定性量化出來(lái)。

  所以說(shuō),在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)分析的很多根本性問(wèn)題和小數(shù)據(jù)時(shí)代并沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別。當(dāng)然,大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),確實(shí)對(duì)數(shù)據(jù)分析提出了全新挑戰(zhàn)。例如,許多傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用到大數(shù)據(jù)上,巨大計(jì)算量和存儲(chǔ)量往往使其難以承受;對(duì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、來(lái)源多樣的數(shù)據(jù),如何建立有效的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型也需要新的探索和嘗試。對(duì)于新時(shí)代的數(shù)據(jù)科學(xué)而言,這些挑戰(zhàn)也同時(shí)意味著巨大的機(jī)遇,有可能會(huì)產(chǎn)生新的思想、方法和技術(shù)。

責(zé)任編輯:李英杰 來(lái)源: 人民日?qǐng)?bào)
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