大数据就是很多数据？NO！

故事03：醉汉路灯下找钥匙——大数据的研究方法可笑吗？

一天晚上，一个醉汉在路灯下不停地转来转去，警察就问他在找什么。醉汉说，我的钥匙丢了。于是，警察帮他一起找，结果路灯周围找了几遍都没找到。于是警察就问，你确信你的钥匙是丢到这儿吗？醉汉说，不确信啊，我压根就不知道我的钥匙丢到哪儿。警察怒从心中来，问，那你到这里来找什么？醉汉振振有辞：因为只有这里有光线啊！

图4 醉汉路灯下找钥匙（图片来源：经济学人）

这个故事很简单，看完这个故事，有人可能会感叹醉汉的“幼稚”、“可笑”。但不好笑的是，“乌鸦笑猪黑，自己不觉得”，这个故事也揭示了一个事实：在面临复杂问题时，我们的思维方式也常同这个醉汉所差无几，同样也是先在自己熟悉的范围和领域内寻找答案，哪怕这个答案和自己的领域“相隔万里”！

还有人甚至认为，醉汉找钥匙的行为，恰恰就是科学研究所遵循的哲学观。前人的研究成果，恰是是后人研究的基石，也即这则故事中的“路灯”。到路灯下找钥匙，虽看来有些荒唐，但也是“无奈之下”的明智之举。

数据那么大，价值密度那么低，你也可以去分析，但从何分析起？首先想到的方法和工具，难道不是当下你最熟悉的？而你最熟悉的，就能确保它就是最好的吗？进入，8.5线上活动带你了解一线厂商的大数据实践，助你一臂之力！

沃顿商学院著名教授、纽约时报最佳畅销书作者乔纳•伯杰（Jonah Berger）从另外一个角度，解读这个故事【6】：在这里，浩瀚的黑夜就是如同全数据，“钥匙”就好比是大数据分析中我们要找到的价值目标，他认为，“路灯”就好比我们要达到这个目标的测量“标尺”，如果这个标尺的导向有问题，顺着这个标尺导引，想要找到心仪的“钥匙”，是非常困难的！在我们痴迷于某项自己熟悉的特定测量标尺之前，一定要提前审视一下，这个测量标尺是否适合帮助我们找到那把“钥匙”，如果不能，赶快换一盏“街灯”吧！

如果在黑暗中丢失的钥匙，是大数据中的价值，那这个价值也太稀疏了吧。下面的故事，让我们聊聊大数据的价值。

故事04：园中有金不在金——大数据的价值

人们在描述大数据时，通常表明其具备4个V特征，即4个以V为首字母的英文描述：Volume（体量大）、Variety（模态多）、Velocity（速度快）及Value（价值大）。前三个V，本质上，是为第四个V服务的。试想一下，如果大数据里没有我们希望得到的价值，我们为何还辛辛苦苦这么折腾前3个V？

英特尔中国研究院院长吴甘沙先生说，“鉴于大数据信息密度低，大数据是贫矿，投入产出比不见得好。”《纽约时报》著名科技记者Steve Lohr，在其采访报道“大数据时代（The Age of Big Data）”中表明【7】，大数据价值挖掘的风险还在于，会有很多的“误报”发现，用斯坦福大学统计学教授Trevor Hastie的话来说，就是“在数据的大干草垛中，发现有意义的“针”，其困难在于“很多干草看起来也像针（The trouble with seeking a meaningful needle in massive haystacks of data is that “many bits of straw look like needles）”

针对大数据的价值，李国杰院士借助中国传统的寓言故事《园中有金》，从另外一个角度，说明大数据的价值，寓言故事是这样的【8】：

有父子二人，居山村，营果园。父病后，子不勤耕作，园渐荒芜。一日，父病危，谓子曰：园中有金。子翻地寻金，无所得，甚怅然。是年秋，园中葡萄、苹果之属皆大丰收。子始悟父言之理。

人们总是期望，能从大数据中挖掘出意想不到的“大价值”。可李国杰院士认为【8】，实际上，大数据的价值，主要体现在它的驱动效应上，大数据对经济的贡献，并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。

大数据是典型的通用技术，理解通用技术的价值，要懂得采用“蜜蜂模型”：蜜蜂的最大效益，并非是自己酿造的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农林业的贡献——你能说秋天的累累硕果，没有蜜蜂的一份功劳？

回到前文的小故事，儿子翻地的价值，不仅在于翻到园中的金子，更是在于翻地之后，促进了秋天果园的丰收。在第03个小故事中，醉汉黑暗中寻找的钥匙，亦非最终的价值，通过钥匙打开的门才是。

对于大数据研究而言，一旦数据收集、存储、分析、传输等能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，也极大地推动了诸如计算机软硬件、数据分析等行业的发展，大数据的价值也已逐步体现。

李国杰院士认为，我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些“朴实无华”的事，实际的进步就会体现在扎扎实实的努力之中。一些媒体总喜欢宣传一些抓人眼球的大数据成功案例。但从事大数据行业的人士，应保持清醒的头脑：无华是常态，精彩是无华的质变。

如果把“大数据”比作农夫父子院后的那片土地，那么土地的面积越大，会不会能挖掘出的“金子”就越多呢？答案还真不是，下面的故事我们说说大数据的大小之争。

故事05：盖洛普抽样的成功——大小之争，“大”数据一定胜过小抽样吗？

1936年，民主党人艾尔弗雷德•兰登（Alfred Landon）与时任总统富兰克林·罗斯福（Franklin Roosevelt）竞选下届总统。《文学文摘》（The Literary Digest）这家颇有声望的杂志承担了选情预测的任务。之所以说它“颇有声望”，是因为《文学文摘》曾在1920年、1924年、1928年、1932年连续4届美国总统大选中，成功地预测总统宝座的归属。
1936年，《文学文摘》再次雄赳赳、气昂昂地照办老办法——民意调查，不同于前几次的调查，这次调查把范围拓展得更广。当时大家都相信，数据集合越大，预测结果越准确。《文学文摘》计划寄出1000万份调查问卷，覆盖当时四分之一的选民。最终该杂志在两个多月内收到了惊人的240万份回执，在统计完成以后，《文学文摘》宣布，艾尔弗雷德•兰登将会以55比41的优势，击败富兰克林·罗斯福赢得大选，另外4%的选民则会零散地投给第三候选人。
然而，真实的选举结果与《文学文摘》的预测大相径庭：罗斯福以61比37的压倒性优势获胜。让《文学文摘》脸上挂不住的是，新民意调查的开创者乔治·盖洛普（George Gallup），仅仅通过一场规模小得多的问卷——一个3000人的问卷调查，得出了准确得多的预测结果：罗斯福将稳操胜券。盖洛普的3000人“小”抽样，居然挑翻了《文学文摘》240万的“大”调查，实在让专家学者和社会大众跌破眼镜。

显然，盖洛普有他独到的办法，而从数据体积大小的角度来看，“大”并不能决定一切。民意调查是基于对投票人的大范围采样。这意味着调查者需要处理两个难题：样本误差和样本偏差。

在过去的200多年里，统计学家们总结出了在认知数据的过程中存在的种种陷阱（如样本偏差和样本误差）。如今数据的规模更大了，采集的成本也更低了，“大数据”中依然存在大量的“小数据”问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差【3】。我们不能掩耳盗铃，假装这些陷阱都已经被填平了，事实上，它们还都在，甚至问题更加突出。

盖洛普成功的法宝在于，科学地抽样，保证抽样的随机性，他没有盲目的扩大调查面积，而是根据选民的分别特征，根据职业、年龄、肤色等在3000人的比重，再确定电话访问、邮件访问和街头调查等各种方式所在比例。由于样本抽样得当，就可以做到“以小见大”、“一叶知秋”。

《文学文摘》的失败在于，取样存在严重偏差，它的调查对象主要锁定为它自己的订户。虽然《文学文摘》的问卷调查数量不少，但它的订户多集中在中上阶层，样本从一开始就是有偏差的（sample bias），因此，推断的结果不准，就不足为奇了。而且民主党人艾尔弗雷德•兰登的支持者，似乎更乐于寄回问卷结果，这使得调查的错误更进了一步。这两种偏差的结合，注定了《读者文摘》调查的失败。

我们可以类比一下《文学文摘》的调查模式，试想一样，如果在中国春运来临时，在火车上调查，问乘客是不是买到票了，即使你调查1000万人，这可是大数据啊，结论毫无意外地是都买到了，但这个结果无论如何都是不科学的，因为样本的选取是有偏的。

当然，采样也是有缺点的，如果采样没有满足随机性，即使百分之几的偏差，就可能丢失“黑天鹅事件”的信号，因此在全数据集存在的前提下，全数据当然是首选（但从第02故事中，我们可以看到，全数据通常是无法得到的）。对针对数据分析的价值，英特尔中国研究院院长吴甘沙先生给出了一个排序：全数据>好采样数据>不均匀的大量数据。

大数据分析技术运用得当，能极大地提升人们对事物的洞察力（insight），但技术和人谁在决策（decision-making）中起更大作用？在下面的“点球成金”小故事，我们聊聊这个话题。

故事06：点球成金——数据流PK球探，谁更重要？

《点球成金》(Moneyball)又是一例数据分析的经典故事：

长期以来，美国职业棒球队的教练们依赖惯例规则是，依据球员的“击球率（Batting Average, AVG)”（其值等于安打数／打数），来挑选心仪的球员。而奥克兰“运动家球队”的总经理比利•比恩（Billy Beane）却另辟新径，采用上垒率指标(On-Base Percentage, OBP)来挑选球员，OBP代表一个球员能够上垒而不是出局的能力。
采用上垒率来选拔人才，并非毫无根据。通过精细的数学模型分析，比利•比恩发现，高“上垒率”与比赛的胜负存在某种关联（corelation），据此他提出了自己的独到见解，即一个球员怎样上垒并不重要，不管他是地滚球还是三跑垒，只要结果是上垒就够了。在广泛的批评和质疑声中，比恩通过自己的数据分析，创立了“赛伯计量学”（Sabermerrics）。据此理论，比恩依据“高上垒率”选取了自己所需的球员，这些球员的身价远不如其他知名球员，但比利•比恩却能带领这些球员在2002年的美国联盟西部赛事中夺得冠军，并取得了20场连胜的战绩。

图5 点球成金（图片来源：wikipedia.org）

这个故事讲得是数量化分析和预测对棒球运动的贡献，吴甘沙先生认为，它在大数据背景下出现了传播的误区：

第一，它频繁出现在诸如舍恩伯格《大数据时代》之类的图书中，其实这个案例并非大数据案例，而是早已存在的数据思维和方法。在“点球成金”案例中的数据，套用大数据的4V特征，基本上，无一符合。

第二，《点球成金》无论是小说，还是拍出来的同名电影，都刻意或无意忽略了球探的作用。从读者/观众的角度来看，奥克兰“运动家球队”的总经理比利·比恩完全运用了数据量化分析取代了球探。而事实上，在运用这些数据量化工具的同时，比恩也增加了球探的费用，“军功章里”有数据分析的一半，也有球探的一半。

目前的大数据时代，就有这么两个流派，一派是技术主导派，他们提出“万物皆数”，要么数字化，要么死亡（孙正义在对日本企业界的演讲上所言），他们认为技术在决策中占有举足轻重地作用。另一派是技术为辅派，他们认为，技术仅仅是为人服务的，属于为人所用的众多工具的一种，不可夸大其作用。

针对《点球成金》这个案例，比利•比恩的拥趸者就属于“数据流党”，而更强调球探作用的则归属于“球探党”。

球探党Bill Shanks在其所著的《球探的荣耀：论打造王者之师的最勇敢之路》（Scout’s Honor: The Bravest Way To Build A Winning Ballteam）中【9】，对数据流党的分析做出了强有力地回应。他认为，球探对运动员定性指标(如竞争性、抗压力、意志力，勤奋程度等)的衡量，是少数结构化数据（如上垒率等）指标无法量化刻画的。

和《点球成金》观点针锋相对的是，Bill Shanks更认可球探的作用，他把球探的作用命名为“勇士”哲学。对于勇士来说，数据分析只是众多“刀枪棍棒”兵刃中的一种，无需奉之如圭臬，真正能“攻城略地”的还是需要勇士。比如说，运动家棒球队虽然在数据分析的指导下，获得了震惊业界的好成绩，然而他们并没有取得季后赛的胜利，也没有夺取世界冠军，这说明，数据分析虽重要，但人的作用更重要！

从第01故事的分析中，我们知道，大数据分析的第一层作用就是，面向过去，发现潜藏在数据表面之下的历史规律或模式，也就是说达到描述性分析。而为了让读者相信数据分析的能力，灌输一些“心灵鸡汤（或称洗脑）”，是少不了的，哪怕它是假的！