“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(chǔ)信息的本質(zhì)是數(shù)字0和1(至少目前的計(jì)算機(jī)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(duì)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(yàn)判斷，作者在這個(gè)問題里舉了“尋找棒球隊(duì)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(chǎng)(書中有列出具體數(shù)字)球賽，觀察球員的每一個(gè)細(xì)致動(dòng)作，經(jīng)理人根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷該球員是否有潛力成為球星。該方式代價(jià)非常大且人為主觀因素會(huì)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(jì)的回歸方法(必須掌握)分析數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)有潛力值球員。相對(duì)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(duì)傳統(tǒng)經(jīng)理人帶來的沖擊是極大的，新的思想總會(huì)被質(zhì)疑、抗拒。不過最終由一個(gè)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(jià)格便宜甚至免費(fèi)?；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(jī)試驗(yàn)

作者提到的第二個(gè)很有用的方法是隨機(jī)試驗(yàn)?；舅枷胧牵?/p>

隨機(jī)抽取樣本，控制單一變量，進(jìn)行試驗(yàn)，分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)膫€(gè)方式更加具有價(jià)值。

這里采用的例子很多，其中一個(gè)就是某一個(gè)網(wǎng)站(具體網(wǎng)站名忘了……暫且稱作Test)利用隨機(jī)隨機(jī)試驗(yàn)方法為網(wǎng)站開發(fā)者提供工具檢測(cè)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(jī)試驗(yàn)思想對(duì)開發(fā)網(wǎng)站采取控制變量檢測(cè)，隨機(jī)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(jì)用戶點(diǎn)擊行為，則可以評(píng)估哪種網(wǎng)頁更被用戶喜歡。

隨機(jī)試驗(yàn)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(bǔ)助”、“醫(yī)生洗手對(duì)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(jī)試驗(yàn)的利用。

隨機(jī)試驗(yàn)思想確實(shí)是一個(gè)很實(shí)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(cè)。但是，過分依賴數(shù)據(jù)則讓我們?cè)诤芏鄷r(shí)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(cè)下周五會(huì)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(huì)因此而改變，因?yàn)樵摂?shù)據(jù)歷史影響甚微，模型會(huì)忽略，仍然會(huì)認(rèn)為該人去看電影。根本原因在于模型不會(huì)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(jì)算機(jī)的經(jīng)驗(yàn)是有限的，盡管他能夠存儲(chǔ)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(jìn)行決策，人為的經(jīng)驗(yàn)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(yàn)得來的，但是即使是這些經(jīng)驗(yàn)，也不能太過依賴，因?yàn)閿?shù)據(jù)在變化，世界在變化，以前正確的下一秒隨時(shí)錯(cuò)誤?？偟膩碚f，數(shù)據(jù)與人為經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，互為促進(jìn)，至于之間的尺度，估計(jì)只能在接觸到該行業(yè)多年后才會(huì)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(duì)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?yàn)榭蛻魟?chuàng)造價(jià)值,如機(jī)票預(yù)測(cè)是客戶購買實(shí)惠機(jī)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(huì)因此入侵，獲取用戶數(shù)據(jù)，對(duì)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(dòng)，還是會(huì)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(duì)于國內(nèi)，確實(shí)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(jì)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(shí)機(jī)。另外，安全隱私，就我個(gè)人觀察，國內(nèi)的隱私意識(shí)還是不怎么注重(又是靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)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(huì)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(jì)和預(yù)測(cè)十年后哪國更強(qiáng)啊，預(yù)測(cè)以后行業(yè)怎么變幻啊，有點(diǎn)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(shí)呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代是真的到來了。然而，這對(duì)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(jī)試驗(yàn)的重要性。當(dāng)然，本書讓我對(duì)大數(shù)據(jù)有了更深的體會(huì)，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(shí)大數(shù)據(jù)思維還是很重要的，讓我對(duì)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(huì)。其實(shí)大數(shù)據(jù)也算是物聯(lián)網(wǎng)下的一個(gè)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(duì)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(shí)也可以說是包括了所有方面。下個(gè)浪潮無疑是物聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在只是開始，十年后，世界會(huì)變得你完全不認(rèn)識(shí)，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(duì)該書的閱讀小結(jié)，由于時(shí)間匆忙，閱讀難免不夠仔細(xì)，感想也許片面，至少是我的體會(huì)，記錄一下。其實(shí)，相關(guān)類的數(shù)據(jù)書籍，我覺得最好還是有過相關(guān)項(xiàng)目或工作經(jīng)歷之后再看或許會(huì)有更深入的體會(huì)。故不要停止閱讀，不要停止思考!