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“大数据自动挖掘”才是现在这些大数据的真正意义现在大数据火得不行，几乎人人都在说大数据，但到底什么是大数据，恐怕没有多少人知道，鱼目混珠的人太多。 为什么这种简单的方法会有效呢？这就回到“大数据”这个词上来了，那就是因为数据量非常大，统计出来的结果就往往是正确的。 大家一定都知道这个例子，扔硬币来统计正、反面出现的机率，如果只扔10次，也许正面出现9次，以此来得出结论肯定是错的；但如果你扔10万次、100万次，甚至更多，那你统计出来的结果基本是正确的，正、反面出现的机率一定是各50%. 是的，大数据自动挖掘就是依据这一原理。 这里没有严密的因果分析，不是通过数据分析出原因再推导出结果；而是通过统计知道有这样的情况，一般就会有这样的结果，也即现象与结果的相关性。所以大数据就有一个显着的特点，只关心相关性，不关心因果；用更通俗的话说就是“只知道结果，不知道原因”. 这实际是人们根据电脑的优势，找出了一个全新的数据分析、挖掘方式，与传统的方式完全不同，所以传统那些搞数据分析或挖掘的专家并不能称作为搞大数据的。 不过你一定要小心，冷不防你就会碰上一个这样的专家，他们甚至可能是来自某名牌大学的知名教授之类。进到书店你也会看到许多讲大数据的书，封面无一例外都有很大的“大数据”三个字，但其实都是在讲传统、人工的数据分析方式，和大数据一点边都不沾。当然，这里不包括《大数据时代》这本书。 另外，传统搞神经网络、深度学习等人工智能的，也基本不算大数据，因为这里面还是很多人为因素，包括建模型、对程序进行训练等，这里人仍需要对所分析的业务逻辑非常熟悉才能做，目前这种方法也难以达到实用的效果。而大数据只是让电脑根据一些简单却巧妙的算法，去进行大量数据的统计，找出连人都想不到的规律。大数据在这里基本是与业务逻辑无关的，人不需要知道这是什么业务，比如分析移动互联网行业的数据，他不需要知道这个行业的来龙去脉、当前状况等，他只需要对大量历史数据进行统计，就能够找出其未来的走势。 说到这，你一定很想问，那就找不到一个真正搞大数据的了？ 先来讲个小故事： 80年代有俩计算机呆子在IBM做翻译系统。当时的砖家都在探索语言之间的内在联系，语法、句法神马的。俩呆子路数不同，他们把能找到的各种语言相对应的文献全部做成数据，旁人批评“这种计算机蛮力不算科学”，后来他俩被一个对冲基金老板招走了。现这俩呆子是复兴科技co-CEO，老板是Jim Simons. 复兴科技co-CEO每位年收入大概是1亿美元，比华尔街各大行CEO的年收入要高一些，关键是这两位几乎名不见经传。他们老板James Simons比较有名，是位数学家，跟陈省身一起写过定理，跟杨振宁是同事，年收入超过10亿美元，现在退休做慈善。清华有Chern-Simons楼，是杨振宁拉Simons掏钱修的。 在金融投资领域，只关注相关性、不关注因果的对冲基金做得很好（复兴科技，DE Shaw），但金融理论基础深厚、大数据分析能力欠佳的公司却没有类似的业绩，MIT金融学家罗闻全坦言不明白复兴科技在干什么。 责编：李玉琴  微信扫一扫实时了解行业动态 著作权声明：畅享网文章著作权分属畅享网、网友和合作伙伴，部分非原创文章作者信息可能有所缺失，如需补充或修改请与我们联系，工作人员会在1个工作日内配合处理。 |
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