大数据的本质是什么？只有看清这个才是优秀大数据工程师

首先，我们必须认识到世界的不确定性，这样我们就不会以一种确定的思维方式面对一个不确定的世界。当我们知道信息或数据可以消除不确定性时，我们就能理解为什么大数据的出现能够解决那些智能问题，因为许多智能问题无非是消除不确定性。针对上述大数据的三个特点，即数据量大、多维性和完备性。在此基础上，我们可以明确大数据的性质。

让我们谈谈数据量。过去，由于数据量不够，即使使用数据，也不足以消除不确定性，所以数据的作用其实非常有限，很多人难免忽视其重要性。在这种情况下，哪个领域先积累足够数据的研究进展似乎更快。就机器智能而言，语音识别是获取更多数据的第一个领域，因此从这个领域产生数据驱动的方法也就不足为奇了。

至于大数据在多个维度上的重要性，可以从两个角度来看待。

1、大数据的本质是什么——观点是“相互信息”

为了获得相关性，我们通常需要多维信息。例如，如果要对“央行调整利率”与“股市波动”的相关性进行统计，显然不仅历史上央行调整利率的一维信息是不够的，而且两个维度的信息是同时出现的。

2、大数据的本质是什么——所谓的“交叉验证”

举个例子：在夏天，如果我们觉得闷热，我们知道可能会下雨。也就是说，“高空气湿度”和“24小时内下雨”之间的相互信息相对较大。但还不确定，因为有时是湿的，但不下雨。但是，如果结合气压信息、云图信息等多个维度的信息也能验证“24小时内有雨”，预测的准确度将大大提高。

3、大数据的本质是什么——我们从信息论的角度来看待数据完整性的重要性

在大数据时代，获得某一领域数据的完整性是可能的。例如，在过去，收集全国人民的面孔是不可思议的，但今天却可以做到。当数据完整时，意味着训练模型的数据集和使用该模型的测试集是同一组，或者重复性很强。在这种情况下，不会发生无法涵盖许多小概率事件的灾难。

这样，数据驱动具有普遍性，不再是时间、精神和时间的方法论。

由此可见，大数据的科学基础是信息论，其实质是利用信息消除不确定性。虽然人类对信息的使用由来已久，但在大数据时代，量变带来质变，人们突然发现，过去的许多问题都可以用信息论的思维方式来解决。

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