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大數(shù)據(jù)的九點思考|劉德寰

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2015-11-28  作者:劉德寰  瀏覽次數(shù):1923
核心提示:大數(shù)據(jù)思考之一任何一個網站的數(shù)據(jù)都是人們互聯(lián)網行為數(shù)據(jù)的很小的一個子集,無論這個子集多么全面,分析多么深入,都是子集,不
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大數(shù)據(jù)思考之一

任何一個網站的數(shù)據(jù)都是人們互聯(lián)網行為數(shù)據(jù)的很小的一個子集,無論這個子集多么全面,分析多么深入,都是子集,不是全集。對于企業(yè)來講,競爭對手的數(shù)據(jù)價值遠遠超過自己網站數(shù)據(jù)的價值,從量級上,對于所有公司都一樣,自己擁有的數(shù)據(jù)遠遠小于全集數(shù)據(jù)。看起來的全數(shù)據(jù)恰恰是殘缺數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)思考之二

數(shù)據(jù)量的大幅增加會造成結果的不準確,來源不同的信息混雜會加大數(shù)據(jù)的混亂程度。研究發(fā)現(xiàn):巨量數(shù)據(jù)集和細顆粒度的測量會導致出現(xiàn)“錯誤發(fā)現(xiàn)”的風險增加。那種認為“假設、檢驗、驗證的科學方法已經過時”的論調,正是大數(shù)據(jù)時代的混亂與迷茫,人們索性擁抱凱文凱利所稱的混亂。

大數(shù)據(jù)思考之三

互聯(lián)網用戶的基本特征、消費行為、上網行為、渠道偏好、行為喜好、生活軌跡與位置等,反映用戶的基本行為規(guī)律。體系完整是所有分析性工作的第一步,完整的框架甚至勝過高深的模型。人類的認識最大的危險是不顧后果的運用局部知識。如果只關心自己網站數(shù)據(jù),其分析基礎必然是斷裂數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)思考之四

現(xiàn)在談到大數(shù)據(jù),基本有四個混亂觀念:第一,大數(shù)據(jù)是全數(shù)據(jù),忽視甚至蔑視抽樣;第二,連續(xù)數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù);第三,數(shù)據(jù)量級大是大數(shù)據(jù);第四,數(shù)據(jù)量大好于量小。對應的是:抽樣數(shù)據(jù)只要抽樣合理,結論準確;連續(xù)只是一個數(shù)據(jù)結構;大量級的噪音會得出錯誤結論;大小與價值關系不大。

大數(shù)據(jù)思考之五

大數(shù)據(jù)不是新事物,天氣、地震、量子物理、基因、醫(yī)學等都是,借鑒他們的方法有益。他們用抽樣調查?;ヂ?lián)網數(shù)據(jù)挖掘方法論也如此,不同的是更難,因為人的復雜性。既然是關于人的研究就需應用所有研究人的方法梳理大數(shù)據(jù)。只要懂編程、懂調動數(shù)據(jù)的人就可以做大數(shù)據(jù)挖掘的說法是謬誤。

大數(shù)據(jù)思考之六

大數(shù)據(jù)分析中分析構架為第一要著,算法也極為關鍵,在最近的大數(shù)據(jù)處理中發(fā)現(xiàn):解析網址后的分類是是一個難點,主要有幾個方面,一個千萬人的網絡行為數(shù)據(jù)一天產生的域名大約50000個,雖然有一些算法,但是混淆、難以辨認、連續(xù)更新與判別是分析中的重要步驟,簡單分易,精細分難。

大數(shù)據(jù)思考之七

算法中,只要包含文本,就必然有兩個關鍵基礎技術:關鍵詞(字典)與語義分析,關鍵詞技術成熟,語義技術是瓶頸,中文語義太難,能解決50%的團隊就不錯了,尤其是社交語言,比如"真可以?。⒑谓??需上下文。希望風投們多鼓勵此類基礎技術研發(fā),突破此瓶頸是大數(shù)據(jù)挖掘的關鍵點之一。

大數(shù)據(jù)思考之八

社交數(shù)據(jù)挖掘中,很多團隊集中在運用推特瀑布思路,就是可視化技術,其構圖精美值得稱道,問題是,其理論還是沿用三十多年前的社會計量法,概念還是局限在點、橋、意見領袖等小群體分析,不適合巨網,突破可視化框架的社交分析需要理論探索和實踐努力。

大數(shù)據(jù)思考之九

移動互聯(lián)網對社會生活的影響本質是時間與空間的解構,分析這類大數(shù)據(jù)需要把握這兩點,如果僅僅分析app和網絡使用行為,那么分析上就失去了移動的意義。單純看流量、點擊率等簡單數(shù)字無法解決復雜的營銷問題。不創(chuàng)新的延續(xù)原有思維模式是人類思考惰性。

 
 
 
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