[[59284]]

在大數(shù)據(jù)時(shí)代， 即便是小公司也可能輕易擁有海量的數(shù)據(jù)。 然而， 在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)， 人們很容易就會(huì)掉入大數(shù)據(jù)帶來(lái)的認(rèn)知陷阱。 弗吉尼亞大學(xué)達(dá)頓商學(xué)院的教授Robert Carraway在最近的一篇文章里， 介紹了如何通過“小實(shí)驗(yàn)”來(lái)避免這樣的思維陷阱。

大數(shù)據(jù)分析可以追溯到30年前， 那時(shí)在數(shù)據(jù)分析界， 人們認(rèn)為數(shù)據(jù)分析的工具和算法已經(jīng)可以深度分析出任何東西， 所欠缺的就是數(shù)據(jù)量。 數(shù)據(jù)分析師們的說(shuō)法就是， 如果你能夠讓我測(cè)量一切數(shù)據(jù)， 追蹤一切數(shù)據(jù)， 從微觀的精確到分鐘的銷售， 精確到每個(gè)人的資源消耗，到宏觀的變量如利率的變化等， 我就能夠告訴你想知道的一切， 這些變量之間的相關(guān)性， 它們的變化趨勢(shì)等等一切的一切。

這種說(shuō)法一直是主流數(shù)據(jù)分析界的看法。 到了今天， 數(shù)據(jù)量已經(jīng)不成問題了。 互聯(lián)網(wǎng)的幾乎能夠找到你需要的任何數(shù)據(jù)。 想要知道賓夕法尼亞州的工業(yè)清洗設(shè)備的銷售與該州的鋼鐵廠的設(shè)備使用的關(guān)系? 沒問題， 想要提高用戶滿意度? 可以把用戶投訴數(shù)據(jù)采用聚類算法進(jìn)行聚類。 你動(dòng)動(dòng)鼠標(biāo)， 很多數(shù)據(jù)就能夠找到了。

大數(shù)據(jù)的“羅生門”

好了， 現(xiàn)在的問題， 已經(jīng)不是數(shù)據(jù)不夠的問題了。 分析師不能再說(shuō)“我的分析方法沒問題， 只要有足夠的數(shù)據(jù)。 ”如今， 數(shù)據(jù)的豐富程度已經(jīng)足以滿足任何分析方法的需要。 相反， 分析師需要考慮的是“什么樣的分析方法最合適”以及“這些數(shù)據(jù)到底能告訴我們什么”。

這很自然地帶來(lái)了另一個(gè)問題， 這個(gè)問題可能是大數(shù)據(jù)帶來(lái)的真正問題。 那就是：

現(xiàn)有的數(shù)據(jù)， 多的可以讓你想要分析出什么結(jié)果， 就能分析出什么結(jié)果。

有一句話叫做：“這個(gè)世界上有兩種謊言， 第一種叫謊言， 第二種叫統(tǒng)計(jì)”。 我們的大腦有一種無(wú)與倫比的能力， 那就是發(fā)現(xiàn)規(guī)律的能力(即便是其實(shí)沒有規(guī)律)。

達(dá)頓商學(xué)院的教授曾經(jīng)在班上做過這樣一個(gè)實(shí)驗(yàn)：他找了兩個(gè)學(xué)生， 其中一個(gè)學(xué)生， 用隨機(jī)數(shù)生成器 生成一個(gè)數(shù)列， 數(shù)列里的每個(gè)數(shù)， 都是1 到10 之間的一個(gè)隨機(jī)整數(shù)。 另一個(gè)學(xué)生， 則寫同樣長(zhǎng)度的一個(gè)數(shù)列， 數(shù)列中的每個(gè)數(shù)， 這個(gè)學(xué)生可以隨機(jī)地寫從1到10 之間的一個(gè)整數(shù)。 教授讓第三個(gè)學(xué)生， 把這兩個(gè)學(xué)生生成的數(shù)列給他看。 他幾乎每次都能正確地判斷出那個(gè)數(shù)列是真的隨機(jī)數(shù)列， 哪個(gè)數(shù)列是人工寫的。 那些看上去有規(guī)律， 或者常有連續(xù)重復(fù)數(shù)字的， 是隨機(jī)數(shù)列。 而人工寫成的數(shù)列， 則盡量避免出現(xiàn)規(guī)律性或者重復(fù)性。 為什么呢? 因?yàn)槲覀兛倽撘庾R(shí)里， 會(huì)認(rèn)為有規(guī)律性或者重復(fù)性的東西， 一定有它的原因， 就不可能是隨機(jī)的。 因此， 當(dāng)我們看到任何有點(diǎn)規(guī)律的模式時(shí)， 我們就會(huì)認(rèn)為一定有一些非隨機(jī)的因素。

這種潛意識(shí)其實(shí)來(lái)自于我們?cè)谧匀唤绲纳姹灸堋?當(dāng)你看到草叢晃動(dòng)的時(shí)候， 你寧可認(rèn)為是有一只老虎在那邊， 也比認(rèn)為是“隨機(jī)的” 風(fēng)吹的， 而最后跳出一只老虎來(lái)強(qiáng)。#p#

用“小實(shí)驗(yàn)”來(lái)驗(yàn)證“大數(shù)據(jù)”

如何才能避免掉入這樣的認(rèn)知陷阱呢? 可以采用達(dá)頓商學(xué)院教授Jeanne Liedtka所提倡的“小規(guī)模實(shí)驗(yàn)”的方式。 “小規(guī)模實(shí)驗(yàn)”與“大數(shù)據(jù)挖掘”的區(qū)別在于， “小規(guī)模實(shí)驗(yàn)”是特別設(shè)計(jì)來(lái)驗(yàn)證那些憑借分析工具(或者在分析工具幫助下的想象力)所“發(fā)現(xiàn)”的規(guī)律的正確性。 設(shè)計(jì)小規(guī)模試驗(yàn)的關(guān)鍵， 就是用實(shí)例去驗(yàn)證你發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。 如果驗(yàn)證結(jié)果是正確的話， 那么規(guī)律或模式的可信度就提高了。

為什么要“小規(guī)模”呢?因?yàn)椋?在海量數(shù)據(jù)加上分析工具， 可以讓我們?nèi)グl(fā)現(xiàn)無(wú)數(shù)的規(guī)律和模式， 而對(duì)每個(gè)規(guī)律或模式去驗(yàn)證會(huì)投入資源(時(shí)間以及金錢)。 通過把實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量的規(guī)模減小， 我們就可以更快更有效地驗(yàn)證更多的可能性。 這樣也就能夠加快企業(yè)的創(chuàng)新過程。

如何進(jìn)行“小規(guī)模實(shí)驗(yàn)”， 要根據(jù)具體情況看(編者注： 本站文章解密奧巴馬的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷戰(zhàn)里提到了奧巴馬的競(jìng)選團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)性數(shù)據(jù)分析， 讀者可以參考)。 一般來(lái)說(shuō)， 實(shí)驗(yàn)會(huì)采用大數(shù)據(jù)分析所用的數(shù)據(jù)集。 從中取出一部分子集進(jìn)行分析， 發(fā)現(xiàn)的規(guī)律， 通過另一部分?jǐn)?shù)據(jù)子集進(jìn)行驗(yàn)證， 如果規(guī)律在驗(yàn)證數(shù)據(jù)子集中也存在的話， 再利用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集采集的方式采集新的數(shù)據(jù)， 進(jìn)一步進(jìn)行驗(yàn)證。

保險(xiǎn)公司Progressive Insurance以及信用卡公司Capital One是兩個(gè)利用數(shù)據(jù)分析成功取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的公司。 在他們的實(shí)踐中， 他們就很好地采用了這樣的“大數(shù)據(jù), 小實(shí)驗(yàn)”的方式， 他們意識(shí)到我們天生的那種發(fā)現(xiàn)“并不存在的”規(guī)律的能力的危險(xiǎn)性， 因此，他們利用小規(guī)模試驗(yàn)的方式， 從而使得他們能夠快速有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

海量數(shù)據(jù)加上分析工具， 使得數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在是一個(gè)很熱的話題。 很多企業(yè)認(rèn)為數(shù)據(jù)分析師能夠“點(diǎn)石成金”。 但是，常言道: “人們看到的是他們想要看到的東西。” 今天， 我們有了海量數(shù)據(jù)和能“發(fā)現(xiàn)任何規(guī)律”的分析工具后， 還是不能忘記那個(gè)最古老的辦法——用小規(guī)模的實(shí)驗(yàn)去驗(yàn)證。 否則的話， 幾百萬(wàn)上千萬(wàn)美元的大數(shù)據(jù)投資， 可能發(fā)現(xiàn)的只是我們想象出來(lái)的“規(guī)律”。

原文鏈接：http://www.ctocio.com/ccnews/10685.html