“21世紀(jì)的競爭是數(shù)據(jù)的競爭，誰掌握數(shù)據(jù)，誰就掌握未來。”——馬云
不難理解大數(shù)據(jù)在我們生活的重要性。隨著科技發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)無處不在，存儲信息的本質(zhì)是數(shù)字0和1(至少目前的計算機是如此)，因而可以說數(shù)據(jù)無處不在。
在《大數(shù)據(jù)思維與決策》中，作者采用大量例子說明近20年來大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)行業(yè)、傳統(tǒng)思維的沖擊，從醫(yī)學(xué)到教育領(lǐng)域到金融行業(yè)再到互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)思維的沖擊是史無前例的。
一、回歸方程帶來的沖擊
從前人們的決策幾乎全靠人為經(jīng)驗判斷，作者在這個問題里舉了“尋找棒球隊員”的例子，傳統(tǒng)的方式是經(jīng)理人(暫以此名字代表挖掘球員的人)通過觀看無數(shù)場(書中有列出具體數(shù)字)球賽，觀察球員的每一個細致動作，經(jīng)理人根據(jù)經(jīng)驗判斷該球員是否有潛力成為球星。該方式代價非常大且人為主觀因素會影響決策正確率。大數(shù)據(jù)思維則是分析球員歷史訓(xùn)練及比賽的記錄數(shù)據(jù)，利用數(shù)理統(tǒng)計的回歸方法(必須掌握)分析數(shù)據(jù)，從而預(yù)測有潛力值球員。相對傳統(tǒng)方式，大數(shù)據(jù)方法成本大大降低，且準(zhǔn)確率更高。顯然，新的方式對傳統(tǒng)經(jīng)理人帶來的沖擊是極大的，新的思想總會被質(zhì)疑、抗拒。不過最終由一個胖球員不被看好，數(shù)據(jù)顯示有潛力，最終成為球星的例子證明大數(shù)據(jù)引導(dǎo)決策是正確的。
正如書中所說，數(shù)據(jù)比人客觀，且現(xiàn)在大規(guī)模數(shù)據(jù)的獲取更加容易，價格便宜甚至免費?；貧w方法在數(shù)據(jù)處理中還是十分的有用，必須掌握這一技能。
二、隨機試驗
作者提到的第二個很有用的方法是隨機試驗?；舅枷胧牵?/p>
隨機抽取樣本，控制單一變量，進行試驗，分析試驗數(shù)據(jù)檢驗?zāi)膫€方式更加具有價值。
這里采用的例子很多，其中一個就是某一個網(wǎng)站(具體網(wǎng)站名忘了……暫且稱作Test)利用隨機隨機試驗方法為網(wǎng)站開發(fā)者提供工具檢測怎樣的界面用戶更加喜歡。例如，某一欄是“收藏”還是“收藏與購買”。 Test利用隨機試驗思想對開發(fā)網(wǎng)站采取控制變量檢測，隨機為用戶展示以上兩種方式的開發(fā)網(wǎng)站(僅“收藏”與“收藏與購買”的差異)，通過統(tǒng)計用戶點擊行為，則可以評估哪種網(wǎng)頁更被用戶喜歡。
隨機試驗思維在大數(shù)據(jù)下顯得更加有用，文中還列舉了巴西(?具體不記得了)“窮人母親產(chǎn)前補助”、“醫(yī)生洗手對手術(shù)患者死亡影響”、“某一政策是否正確”等例子說明大數(shù)據(jù)下隨機試驗的利用。
隨機試驗思想確實是一個很實用的方法，在以后遇到數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)決策之前應(yīng)不忘考慮這種方法。
三、大數(shù)據(jù)決策的弊端
萬物皆有兩面性，大數(shù)據(jù)決策為我們提供很多快捷、準(zhǔn)確的預(yù)測。但是，過分依賴數(shù)據(jù)則讓我們在很多時候得出的結(jié)果相差很大。例如，根據(jù)某人的歷史數(shù)據(jù)分析預(yù)測下周五會去看電影，然而周末該人不小心骨折住院。盡管數(shù)據(jù)采集到骨折數(shù)據(jù)，模型不會因此而改變，因為該數(shù)據(jù)歷史影響甚微，模型會忽略，仍然會認(rèn)為該人去看電影。根本原因在于模型不會像人那樣正確考慮到骨折的權(quán)值，即使是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(我的理解是至少現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還是沒有人那么聰明)，計算機的經(jīng)驗是有限的，盡管他能夠存儲很多內(nèi)容，不代表他有人的智慧。所以很多情況下，人為的干預(yù)是十分重要的。
利用大數(shù)據(jù)進行決策，人為的經(jīng)驗還是不可或缺的，權(quán)值的設(shè)定，參數(shù)的調(diào)整，初值的設(shè)定等這些都是經(jīng)驗得來的，但是即使是這些經(jīng)驗，也不能太過依賴，因為數(shù)據(jù)在變化，世界在變化，以前正確的下一秒隨時錯誤?？偟膩碚f，數(shù)據(jù)與人為經(jīng)驗相結(jié)合，互為促進，至于之間的尺度，估計只能在接觸到該行業(yè)多年后才會有所想法吧，現(xiàn)在還是太年輕……
四、大數(shù)據(jù)下的隱私
隨著科技發(fā)展，智能設(shè)備越來越普及，信息無處不在，數(shù)據(jù)無處不在。谷歌等都倡議數(shù)據(jù)共享，建立人人都可以利用的數(shù)據(jù)庫。對于數(shù)據(jù)開發(fā)者、數(shù)據(jù)決策者而言的確是十分有利的。能夠為客戶創(chuàng)造價值,如機票預(yù)測是客戶購買實惠機票很好的工具，這種情況客戶也是樂意見到的。然而，一些惡意黑客當(dāng)然也會因此入侵，獲取用戶數(shù)據(jù)，對人們生活帶來很多干擾甚至是安全隱患。
所以說，大數(shù)據(jù)下仍然很多問題，不過利益在驅(qū)動，還是會繼續(xù)發(fā)展。這些書中提到的應(yīng)用和隱患大都基于美國現(xiàn)狀的考慮。對于國內(nèi)，確實還是有很大差距。首先應(yīng)用方面，盡管很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開始發(fā)力與大數(shù)據(jù)開發(fā)，但是總體的思維還是比較保守(無可厚非)，許多模式幾乎照搬國外，就類似云計算、物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)也很多公司只是在搞概念(純靠猜)，還有很大的發(fā)展空間，必須好好把握好時機。另外，安全隱私，就我個人觀察，國內(nèi)的隱私意識還是不怎么注重(又是靠個人經(jīng)驗判斷的，可以看出我的思維也還是傳統(tǒng)的，靠數(shù)據(jù)說話啊!!!)，當(dāng)然我們肯定會比國外稍微慢，但是再接下來十年，風(fēng)云變幻，一切就說不準(zhǔn)了(又在考慮用數(shù)據(jù)說話啊，統(tǒng)計和預(yù)測十年后哪國更強啊，預(yù)測以后行業(yè)怎么變幻啊，有點入魔了)。
總而言之，該書舉了許多大數(shù)據(jù)決策與應(yīng)用，也確實呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)時代是真的到來了。然而，這對我而言并沒有很大幫助，這次之前，我就很明確要跟大數(shù)據(jù)打交道了。本書跟我最大的收獲是，清楚地了解到更具體的各種大數(shù)據(jù)應(yīng)用，了解到不同行業(yè)大數(shù)據(jù)的決策思維，了解到回歸思想以及隨機試驗的重要性。當(dāng)然，本書讓我對大數(shù)據(jù)有了更深的體會，思維或多或少有些轉(zhuǎn)變(但是不夠)，盡管技術(shù)上沒有什么提升，但是其實大數(shù)據(jù)思維還是很重要的，讓我對很多方面都有了大數(shù)據(jù)的聯(lián)想。
最后，作為物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)，與大數(shù)據(jù)密不可分，也應(yīng)該有一些更深的體會。其實大數(shù)據(jù)也算是物聯(lián)網(wǎng)下的一個分支，物聯(lián)網(wǎng)包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層。感知層的傳感器采集是大數(shù)據(jù)采集(無處不在)，網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)處理是大數(shù)據(jù)處理，應(yīng)用層的應(yīng)用是大數(shù)據(jù)決策?，F(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)比物聯(lián)網(wǎng)中只是缺少傳感器數(shù)據(jù)采集部分而已，所以定位到大數(shù)據(jù)方向還是沒有脫離自己的開始方向。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)決策絕對不只是網(wǎng)絡(luò)的決策，如果把世界的任意信息用數(shù)據(jù)表示(物聯(lián)網(wǎng))，其實也可以說是包括了所有方面。下個浪潮無疑是物聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在只是開始，十年后，世界會變得你完全不認(rèn)識，如果你沒有具備大數(shù)據(jù)思維的話，你將被世界淘汰。
至此，算是對該書的閱讀小結(jié)，由于時間匆忙，閱讀難免不夠仔細，感想也許片面，至少是我的體會，記錄一下。其實，相關(guān)類的數(shù)據(jù)書籍，我覺得最好還是有過相關(guān)項目或工作經(jīng)歷之后再看或許會有更深入的體會。故不要停止閱讀，不要停止思考!
