记得去年什么时候，大数据就被抄的火热。有幸今日南山图书馆沙龙，我们再遇大数据话题，个人也深得启发思考。
1、 跟随大数据的思维模式“是什么”，求解什么是大数据？
沙龙上，虽没有这个话题，但在个人的发言中，也已点名 ，我们必须思考的这一问题：什么是大数据。顾名思义，大量的数据，再加上分析汇总，就是大数据，尤其被互联网企业所推崇。
2、与统计学孰优孰劣，这是沙龙上的互动问题。
个人感觉部分人，还是有点个人偏向，就互动了此问题。我们可以追溯人类的决策史，我们经历了三个阶段，俗称“拍脑袋 ”搞决策-复杂演算-理性分析。这里面的拍脑袋搞决策，如果是莽夫搞，那叫不靠谱，如果是智者搞，那现代文明叫专家系统。至于复杂演算，暂且不说，统计学和现在的大数据，应该属于现代文明的理性分析，如果在延伸点，可以改叫智能决策。
宏观看，大数据就是统计学在互联网时代的一个互联网统计学产物 ，属于包含关系。围观看，大数据是基于日常监测的一种积累效应分析。
3、因果关系与相关关系。
沙龙当中提到，我们往常研究的是“为什么 ”，所为的因果关系。如今大数据是研究“是什么”，所为的相关问题。对于这个问题，个人的看法是，是什么，研究多了，就是为什么。相关关系本身求得就是因果关系。我们所有的工作都是在解决问题，通过相关关系的大量积累研究，出现的必然是因果关系。这也就是为什么，答案可能多种，但真理永远不变。
4、因为第3点的探讨，也引出了个人对大数据的进一层思考。
大数据的本质，就是一种量化研究，他的关键点就是基于互联网信息技术条件下的，全样本采样、收集、分析方法，与别的方法比较，就是以量取胜。如果没有信息技术的可靠参考和处理，，大数据也就是一种资源消耗大、并不怎么靠谱、最笨的统计方法 。因为所有的计算和信息处理都是人为设计约束条件或参考模型，而非自然或社会生态自发，但我们研究事物本质时，它的准确性，就很难信服。个人结构设计毕业，为什么我们在研究陌生结构时，会进行破坏实验，就是对计算数据的验证和纠偏。
5、智能机器或专家系统与部分智者孰优孰劣
其实这个问题，相对比较傲一点。首先人或智者就是一个高度智能的机器和系统，虽不能面面俱到很厉害，但某些方面足以独立解决问题。而智能机器和专家系统，只是人类智慧的结晶，切无自生和成长特征。所以结果就是，智能机器、专家系统是需要，但根本的更需要智者，因为它们本身就是智者的复制品，相比最大化收益。第三方观点：孰优孰劣，本身就不应被探讨。
6、沙龙未碰撞的观点：大数据陷阱。
a、模型陷阱，模型不准确，可能造成的结果偏差；
b、数据采集不全，不是大数据或互联网就真的数据准确，因为至少现今互联网未能面面俱到和网民时间的随意性等等，都会和抽样调查一样会有偏差，并且对数据采集准备工作要求技术较硬。
c、 个人隐私风险。用于研究无妨，但因为个人隐私信息的价值永恒，一旦被犯罪分子盗用，我们的社会就会因为互联网数据而失信，个人俗称互联网紊乱。
7、去数据化思维。
大数据是一种思维，去数据化也是一种思维，个人去年年底微信上有提。 基于答案和人类日常的“生命”经历和积累，利用关键提取和事实验证的方法，来预测或计划执行目标的思维，即为去数据化思维。也是一种互联网思维模式，再此不做赘述，改日再叙。
转载请注明出处,欢迎交流指正,微信号:m642883416
沙龙上，虽没有这个话题，但在个人的发言中，也已点名 ，我们必须思考的这一问题：什么是大数据。顾名思义，大量的数据，再加上分析汇总，就是大数据，尤其被互联网企业所推崇。
2、与统计学孰优孰劣，这是沙龙上的互动问题。
个人感觉部分人，还是有点个人偏向，就互动了此问题。我们可以追溯人类的决策史，我们经历了三个阶段，俗称“拍脑袋 ”搞决策-复杂演算-理性分析。这里面的拍脑袋搞决策，如果是莽夫搞，那叫不靠谱，如果是智者搞，那现代文明叫专家系统。至于复杂演算，暂且不说，统计学和现在的大数据，应该属于现代文明的理性分析，如果在延伸点，可以改叫智能决策。
宏观看，大数据就是统计学在互联网时代的一个互联网统计学产物 ，属于包含关系。围观看，大数据是基于日常监测的一种积累效应分析。
3、因果关系与相关关系。
沙龙当中提到，我们往常研究的是“为什么 ”，所为的因果关系。如今大数据是研究“是什么”，所为的相关问题。对于这个问题，个人的看法是，是什么，研究多了，就是为什么。相关关系本身求得就是因果关系。我们所有的工作都是在解决问题，通过相关关系的大量积累研究，出现的必然是因果关系。这也就是为什么，答案可能多种，但真理永远不变。
4、因为第3点的探讨，也引出了个人对大数据的进一层思考。
大数据的本质，就是一种量化研究，他的关键点就是基于互联网信息技术条件下的，全样本采样、收集、分析方法，与别的方法比较，就是以量取胜。如果没有信息技术的可靠参考和处理，，大数据也就是一种资源消耗大、并不怎么靠谱、最笨的统计方法 。因为所有的计算和信息处理都是人为设计约束条件或参考模型，而非自然或社会生态自发，但我们研究事物本质时，它的准确性，就很难信服。个人结构设计毕业，为什么我们在研究陌生结构时，会进行破坏实验，就是对计算数据的验证和纠偏。
5、智能机器或专家系统与部分智者孰优孰劣
其实这个问题，相对比较傲一点。首先人或智者就是一个高度智能的机器和系统，虽不能面面俱到很厉害，但某些方面足以独立解决问题。而智能机器和专家系统，只是人类智慧的结晶，切无自生和成长特征。所以结果就是，智能机器、专家系统是需要，但根本的更需要智者，因为它们本身就是智者的复制品，相比最大化收益。第三方观点：孰优孰劣，本身就不应被探讨。
6、沙龙未碰撞的观点：大数据陷阱。
b、数据采集不全，不是大数据或互联网就真的数据准确，因为至少现今互联网未能面面俱到和网民时间的随意性等等，都会和抽样调查一样会有偏差，并且对数据采集准备工作要求技术较硬。
c、 个人隐私风险。用于研究无妨，但因为个人隐私信息的价值永恒，一旦被犯罪分子盗用，我们的社会就会因为互联网数据而失信，个人俗称互联网紊乱。
7、去数据化思维。
转载请注明出处,欢迎交流指正,微信号:m642883416
