大数据的局限性有哪些？这才是大数据工程师必须了解的内容

计算机数据分析擅长于衡量社会互动的“数量”而不是“质量”。网络科学家可以在76%的时间里测量你与6个同事的社交互动，但他们不太可能捕捉到你对一年只见两次面的儿时朋友内心深处的感情，更不用说但丁对一年只见两次面的比阿特丽斯的感情了。所以，不要愚蠢地在你的社会决策中放弃你头脑中的神奇机器，而在你的工作中相信它。

1、大数据的局限性有哪些——大数据不理解背景

人类的决策不是离散的事件，而是嵌入在时间序列和背景中。经过数百万年的进化，人类的大脑已经适应了这个现实。人们擅长讲故事，故事有多种原因和多种背景。数据分析不知道如何讲述一个故事，也不知道头脑是如何浮现的。即使在一部普通的小说中，数据分析也无法解释其中的思想。

2、大数据的局限性有哪些——大数据将创造更大的干草垛

这个想法是由著名商业思想家Nassim Taleb提出的，他是《黑天鹅:如何应对不可知的未来》一书的作者。我们拥有的数据越多，我们就能发现更显著的统计相关性。很多这样的关系是毫无意义的，在解决问题的时候会让人误入歧途。随着可用数据的增多，这种欺骗行为呈指数级增长。在这个大海捞针中，我们要找的针被埋得越来越深。大数据时代的一个特点是，“重大”发现的数量被数据扩张的噪音淹没了。

3、大数据的局限性有哪些——大数据不能解决大问题

如果你只想分析哪封电子邮件产生的竞选捐款最多，你可以做一个随机对照实验。但如果目标是在衰退期间刺激经济，你就找不到一个平行的世界社会作为对照组。最好的经济刺激方案是什么?对此有很多争论，尽管数据如潮水般涌来，但据我所知，这场辩论中没有一位主要辩手基于统计分析改变过自己的立场。

4、大数据的局限性有哪些——大数据更倾向于趋势，而不是杰作

当大量的个人迅速对一种文化产品产生兴趣时，数据分析可以敏锐地发现这种趋势。但是一些重要的(有利可图的)产品一开始就从数据中被丢弃了，仅仅是因为它们的怪癖不为人所知。

5、大数据的局限性有哪些——大数据掩盖了价值

“原始数据”的一个要点是，它永远不可能是“原始的”;它总是根据一个人的倾向和价值观来构建的。数据分析的结果看似客观公正，但实际上，价值选择贯穿于从构建到解读的全过程。

这篇文章并不是要批评大数据不是一个伟大的工具。但是，像任何工具一样，大数据也有它的长处和弱点。正如耶鲁大学的爱德华•塔夫特(Edward Tufte)所说:“世界比任何其他学科都更有趣。”

大数据的局限性有哪些？这才是大数据工程师必须了解的内容，计算机数据分析擅长于衡量社会互动的“数量”而不是“质量”。网络科学家可以在76%的时间里测量你与6个同事的社交互动，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。