大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)_大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感文章
大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)_大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感文章
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是英國維克托·邁爾-舍恩伯格教授的著作，這本書也被尊為國外大數(shù)據(jù)研究的先河之作。那么通過學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代這本書，要怎樣寫關(guān)于大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)呢？下面是學(xué)習(xí)啦帶來的大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得，歡迎查看。
大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)范文1
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是英國維克托·邁爾-舍恩伯格教授的著作，這本書也被尊為國外大數(shù)據(jù)研究的先河之作。這本書最大的優(yōu)點(diǎn)就在于作者利用上百個(gè)例子來對(duì)大數(shù)據(jù)的方方面面做了詳細(xì)解說，讓外行也很容易理解。結(jié)構(gòu)上，作者通過大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革三個(gè)角度依次闡述，條理清晰。
所謂"大數(shù)據(jù)"，按作者的說法，就是"所有數(shù)據(jù)"。隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度和存儲(chǔ)能力的發(fā)展，收集數(shù)據(jù)變得越來越簡單，儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的成本越來越低。在過去，由于技術(shù)限制，人們做統(tǒng)計(jì)時(shí)只能收集有限的數(shù)據(jù)做樣本，其中要考慮隨機(jī)樣本的選擇，努力減小因樣本問題出現(xiàn)的誤差;統(tǒng)計(jì)結(jié)果往往不能重復(fù)使用，造成數(shù)據(jù)利用率低。而現(xiàn)在則可以做到"樣本=總體"。數(shù)據(jù)的增多帶來不可避免的精確性問題。 "小數(shù)據(jù)"時(shí)代，一個(gè)樣本的錯(cuò)誤就可以造成對(duì)總體估計(jì)的失敗，幸運(yùn)的是，"大數(shù)據(jù)"時(shí)代對(duì)精確性不再那么要求苛刻——也無法要求太嚴(yán)格——數(shù)據(jù)的數(shù)量足以彌補(bǔ)這一缺陷。在對(duì)思維變革這一部分的闡述中，最重要也是全書的核心觀點(diǎn)就是大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們應(yīng)該從追求"因果關(guān)系"的舊思維方式向追求"相關(guān)關(guān)系"轉(zhuǎn)變。 在我看來，這實(shí)際上是通過大數(shù)據(jù)來透視一種事物的發(fā)展趨勢(shì)，而很多精確學(xué)科領(lǐng)域依然需要探尋"因果關(guān)系"解決更有針對(duì)性的問題，所以，這局限了這一轉(zhuǎn)變只能在特定的領(lǐng)域發(fā)生。作者自己也說，"大數(shù)據(jù)的相關(guān)性將人們指向了比探討因果關(guān)系更有前景的領(lǐng)域。"
大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)獲取方式是多種多樣，數(shù)據(jù)形式也是千變?nèi)f化，任何文字、行為、萬物都可以被數(shù)據(jù)化后用來分析。對(duì)這些數(shù)據(jù)的利用，不僅要考慮到其初次使用價(jià)值，更要放眼它未來可能的用途以提高數(shù)據(jù)的利用率。當(dāng)然數(shù)據(jù)并不是無限使用，時(shí)效、環(huán)境的變化肯定會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)提出新的要求，所以數(shù)據(jù)的折舊也是應(yīng)當(dāng)考慮的。這又引出了對(duì)數(shù)據(jù)這一無形資產(chǎn)的估值可能性。對(duì)于Facebook, Twitter這樣的公司來說，數(shù)據(jù)就是他們的核心，如何在資產(chǎn)負(fù)債表上給他們一個(gè)公正的體現(xiàn)正是我們需要考慮的。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的價(jià)值鏈由三部分構(gòu)成，我把它們簡化為"生產(chǎn)—分析—使用"三個(gè)環(huán)節(jié)，這對(duì)應(yīng)書中的三種類型公司： 第一種是基于數(shù)據(jù)本身的公司，第二種是基于技能，第三種則是基于思維。在大數(shù)據(jù)早期，技能和思維最有價(jià)值，但作者認(rèn)為，最終，大部分的價(jià)值還是必須從數(shù)據(jù)本身來挖掘。這是假定了一個(gè)成熟的市場(chǎng)，人人都了解了大數(shù)據(jù)的用途。
對(duì)于普通人來說，大數(shù)據(jù)時(shí)代最關(guān)心的還是隱私問題。不知不覺中，個(gè)人的一舉一動(dòng)都暴露在政府甚至私人企業(yè)之下，還面臨潛在的泄露風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)此，作者提出了使用者承擔(dān)責(zé)任的解決辦法，而不是過去那種流于形式的使用授權(quán)。大數(shù)據(jù)甚至能預(yù)測(cè)一個(gè)人的犯罪動(dòng)機(jī)，這給監(jiān)管者帶來的難題是，預(yù)測(cè)一個(gè)人要犯罪，懲罰還是不懲罰?在這點(diǎn)上，社會(huì)達(dá)成"個(gè)人僅需對(duì)行為而非動(dòng)機(jī)負(fù)責(zé)"的共識(shí)非常重要。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的風(fēng)險(xiǎn)控制靠的是"算法師"，類似會(huì)計(jì)師一樣的職業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度或有效性進(jìn)行鑒定。這能在一定程度上防止數(shù)據(jù)濫用的發(fā)生和數(shù)據(jù)獨(dú)裁。當(dāng)今的法律亦需對(duì)大數(shù)據(jù)監(jiān)管進(jìn)行修訂補(bǔ)充。
當(dāng)代大數(shù)據(jù)發(fā)展主要由科技公司推動(dòng)，相信在不久的將來更多的傳統(tǒng)領(lǐng)域會(huì)意識(shí)到大數(shù)據(jù)的重要性。但我們也應(yīng)該保持清醒，大數(shù)據(jù)并不是萬能藥，對(duì)某些領(lǐng)域或環(huán)節(jié)，使用大數(shù)據(jù)是一種簡單且實(shí)用的選擇;但對(duì)某些領(lǐng)域，盲目使用大數(shù)據(jù)只會(huì)適得其反。
大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)范文2
4月13日下午，在湖南大學(xué)東樓205參加了關(guān)于《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的讀書交流活動(dòng)。通過相互交流學(xué)習(xí)，使我更深層次的理解了大數(shù)據(jù)時(shí)代的利與弊，機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在寫心得體會(huì)前，我想再重新審視一下關(guān)于大數(shù)據(jù)的歷史沿革和現(xiàn)實(shí)意義。
首先，最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù) 據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。”“大數(shù)據(jù)”在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時(shí)日，卻因?yàn)榻陙砘ヂ?lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。大數(shù)據(jù)作為云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后又IT行業(yè)又一大顛覆性的技術(shù)革命。云計(jì)算主要為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了保管、訪問的場(chǎng)所和渠道，而數(shù)據(jù)才是真正有價(jià)值的資產(chǎn)。企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營交易信息、物聯(lián)網(wǎng)世界中的商品物流信息，互聯(lián)網(wǎng)世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數(shù)量將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越現(xiàn)有企業(yè)IT架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施的承載能力，實(shí)時(shí)性要求也將大大超越現(xiàn)有的計(jì)算能力。如何盤活這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使其為國家治理、企業(yè)決策乃至個(gè)人生活服務(wù)，是大數(shù)據(jù)的核心議題，也是云計(jì)算內(nèi)在的靈魂和必然的升級(jí)方向。
其次，進(jìn)入2012年，大數(shù)據(jù)(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。它已經(jīng)上過《紐約時(shí)報(bào)》《華爾街日?qǐng)?bào)》的專欄封面，進(jìn)入美國白宮官網(wǎng)的新聞，現(xiàn)身在國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進(jìn)了投資推薦報(bào)告。數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒有意識(shí)到數(shù)據(jù)爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時(shí)間的推移，人們將越來越多的意識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的重要性。正如《紐約時(shí)報(bào)》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金說：“這是一場(chǎng)革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程?！?/p>
最后，隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關(guān)注。著云臺(tái)的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作?！按髷?shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運(yùn)營中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是如此龐大，以至于不能用G或T來衡量。大數(shù)據(jù)到底有多大?一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數(shù)據(jù)告訴我們，一天之中，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部內(nèi)容可以刻滿1.68億張DVD;發(fā)出的郵件有2940億封之多(相當(dāng)于美國兩年的紙質(zhì)信件數(shù)量);發(fā)出的社區(qū)帖子達(dá)200萬個(gè)(相當(dāng)于《時(shí)代》雜志770年的文字量);賣出的手機(jī)為37.8萬臺(tái)，高于全球每天出生的嬰兒數(shù)量37.1萬……，截止到2012年，數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB(1024GB=1TB)級(jí)別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級(jí)別。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)的研究結(jié)果表明，2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB，2009年的數(shù)據(jù)量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數(shù)量更是高達(dá)1.82ZB，相當(dāng)于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。而到2012年為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。IBM的研究稱，整個(gè)人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中，有90%是過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的。而到了2020年，全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到今天的44倍。
首先，談?wù)劥髷?shù)據(jù)帶給生活的轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)已經(jīng)是信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，可以說，大數(shù)據(jù)現(xiàn)在已經(jīng)開始慢慢滲透入我們的生活，如：現(xiàn)在流行的打車軟件、三維立體化社區(qū)的建立、某些從事生產(chǎn)銷售的行業(yè)利用大數(shù)據(jù)來優(yōu)化規(guī)模和實(shí)現(xiàn)利益最大化。而我們很多人對(duì)大數(shù)據(jù)還很陌生，只是被動(dòng)的適應(yīng)著大數(shù)據(jù)給生活帶來的改變。大數(shù)據(jù)時(shí)代是以云計(jì)算為基礎(chǔ)的，所以，要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)，相關(guān)的很多的硬件設(shè)備都要更新?lián)Q代，信息處理系統(tǒng)、信息傳輸系統(tǒng)、信息反饋系統(tǒng)、信息決策系統(tǒng)都將面臨新的挑戰(zhàn)，相關(guān)產(chǎn)業(yè)都要重新調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，在那時(shí)，可以夸張的說，信息就是黃金，信息就是石油。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來會(huì)解放更多的勞動(dòng)生產(chǎn)力，勢(shì)必將會(huì)更加加劇生產(chǎn)力過剩的現(xiàn)狀，社會(huì)兩極分化現(xiàn)象會(huì)更加明顯，掌握不了信息資源，很難再翻身，要防止信息壟斷帶來的可怕局面。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來會(huì)使人們的生活節(jié)奏急速加快，信息的時(shí)效性決定了它的流通速率，人們的生活節(jié)奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的節(jié)奏，人們會(huì)越來越忙，到那時(shí)，就像現(xiàn)在的日本，可能想找個(gè)人聽你說說話，真的是一件很難的事。
第二，關(guān)于數(shù)據(jù)管理的看法。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的數(shù)據(jù)被非法竊取、丟失和被盜?我的看法是，人防、技防、物防一體化。人防，即我們要從思想上牢固樹立信息安全防范的意識(shí)，不主動(dòng)泄露信息，要管理好自己身邊的信息設(shè)備;技防，就是要運(yùn)用軟件來管理和處理數(shù)據(jù)，經(jīng)常檢查更新數(shù)據(jù)庫，定時(shí)查殺電腦病毒，確保電腦狀況安全;物防，就是重要的數(shù)據(jù)一定要備份保留，而且應(yīng)當(dāng)做到備份與原始文件是物理隔離，無關(guān)的信息應(yīng)當(dāng)及時(shí)刪除，減輕硬盤的壓力。
三、怎么保護(hù)自己的隱私。隱私，顧名思義，就是不愿意讓別人看到的東西，所以，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，更要管理好自己的隱私，以免對(duì)自己和家人造成麻煩和損失。越是隱私的信息，越要遠(yuǎn)離網(wǎng)絡(luò)，不要再公開的社交網(wǎng)絡(luò)儲(chǔ)存和展示個(gè)人圖片、資料等信息，免得被非法人士采用和竊取。建議還是用紙質(zhì)的日記代替電腦日記，避免信息傳播范圍太大，管理好自己的日記本。研發(fā)一種新的硬件連接器，總是以隨機(jī)碼來保護(hù)自己真實(shí)IP地址，提高網(wǎng)絡(luò)安全的可靠性，加強(qiáng)對(duì)聯(lián)網(wǎng)信息的管理和保護(hù)。
不論我們情不情愿，大數(shù)據(jù)時(shí)代都會(huì)到來，現(xiàn)實(shí)社會(huì)是我們高喊著走向大數(shù)據(jù)時(shí)代，其實(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)向我們走來，所以與其被動(dòng)接受，不如主動(dòng)學(xué)習(xí)，從中找到自己的出路，成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的建設(shè)者和受益者。
大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)范文3
未來的十年，將是大數(shù)據(jù)引領(lǐng)下的智慧科技時(shí)代。不管你是否意識(shí)到它的存在，大數(shù)據(jù)都將越來越快地改變我們這個(gè)時(shí)代，包括我們的生活方式。
維克托·邁爾-舍恩伯格是最早洞見大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家之一。他通過一個(gè)大家熟知的事例，來幫助我們理解“大數(shù)據(jù)”的潛在影響力，那就是四個(gè)世紀(jì)之前望遠(yuǎn)鏡和顯微鏡的發(fā)明。望遠(yuǎn)鏡能夠讓我們感受宇宙，顯微鏡能夠讓我們觀測(cè)微生物，它們都是收集海量數(shù)據(jù)的新工具，因?yàn)檫@種工具的發(fā)明，人們同步更新了分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，促進(jìn)了人們對(duì)世界更好的理解。如果說望遠(yuǎn)鏡和顯微鏡是測(cè)量領(lǐng)域中的一場(chǎng)革命，那么今天的數(shù)據(jù)測(cè)量就相當(dāng)于是現(xiàn)代版的望遠(yuǎn)鏡、顯微鏡。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的逐漸成熟，移動(dòng)帶寬迅速提升，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用更加豐富，以及更多的傳感設(shè)備、移動(dòng)終端接入到網(wǎng)絡(luò)，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)的增長速度比歷史上的任何時(shí)期都要多、都要快。一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代，不經(jīng)意間順理成章地翩然而至。
一、什么是大數(shù)據(jù)?
大數(shù)據(jù)是當(dāng)前最熱門的話題之一。但什么是大數(shù)據(jù)，人們尚未給出確切的定義。首先，“大數(shù)據(jù)”是相對(duì)過去小的、局部性的數(shù)據(jù)而言的;其次，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和工作時(shí)，所依據(jù)的關(guān)于此事盡可能完整的數(shù)據(jù)，從而“一覽眾山小”，而不是采用局部的小數(shù)據(jù)，從局部推斷整體。
維克托也并未直接給出大數(shù)據(jù)的定義。不過，他用三大轉(zhuǎn)變描述了大數(shù)據(jù)的特性：
轉(zhuǎn)變之一：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣。例如一項(xiàng)針對(duì)相撲比賽中非法操縱比賽結(jié)果的研究對(duì)64000場(chǎng)比賽進(jìn)行了分析，這算不上一個(gè)很大的數(shù)字，但由于這是過去十年所有的比賽，所以它是大數(shù)據(jù)。
轉(zhuǎn)變之二：由于有了更多的數(shù)據(jù)，我們可以接受更多的混雜、更多數(shù)據(jù)上的不精確。如果我們對(duì)于一個(gè)事物只有50個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，那么每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都必須非常精確，因?yàn)槊總€(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都是有用的;但是如果我們有5000萬個(gè)，去掉10個(gè)，甚至去掉1000個(gè)都沒有太大的問題。
轉(zhuǎn)變之三：不再探求難以捉摸的因果關(guān)系，轉(zhuǎn)而關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系。分析大數(shù)據(jù)主要為了預(yù)測(cè)未來“是什么”，而不是“為什么”。因?yàn)楹芏鄷r(shí)候我們以為我們找到了事情背后的原因，實(shí)際上卻沒有找到。更多時(shí)候知道了“是什么”就足夠了。例如知道流感將會(huì)擴(kuò)散到哪里就足夠了，我不需要知道為什么;知道什么時(shí)候在網(wǎng)上購買機(jī)票能夠獲得最優(yōu)惠的價(jià)格就足夠了，我不需要知道為什么此時(shí)價(jià)格最低。
二、大數(shù)據(jù)帶來的變化
大數(shù)據(jù)從根本上改變我們認(rèn)識(shí)世界和改變世界的方式。很多傳統(tǒng)的習(xí)慣將被顛覆，很多舊的制度將面臨挑戰(zhàn)。舉例來說：
第一，科學(xué)探究的思路和方式受到挑戰(zhàn)
探究是新課程改革中的一個(gè)熱詞，是促進(jìn)學(xué)校教學(xué)與科學(xué)研究相融合的實(shí)踐舉措?？茖W(xué)探究的基本路徑是：發(fā)現(xiàn)問題，提出假設(shè)，制定方案，實(shí)踐探究，分析數(shù)據(jù)，得出結(jié)論。之所以會(huì)梳理出這樣一個(gè)探究的路徑，與我們對(duì)問題知曉的信息過少有關(guān)。換句話說，對(duì)所要研究的事物，我們知道的數(shù)據(jù)很少，需要從這些很小的數(shù)據(jù)出發(fā)，通過猜想和假設(shè)，進(jìn)行試探性的研究，如果研究得出的結(jié)果和自己的假想是一致的，則說明我們的假說是正確的，這些假說會(huì)上升為對(duì)該事物描述的知識(shí)，我們掌握該事物的數(shù)據(jù)也隨之增加。
利用測(cè)量所獲得的點(diǎn)滴數(shù)據(jù)，從一個(gè)局部來推測(cè)世界是怎樣的，這是科學(xué)探究的基本思路和方式。長期以來，我們總是通過這樣的方式來認(rèn)識(shí)世界，對(duì)其有宗教般的信仰。盡管我們知道，決策者總是先有了想法，才會(huì)提出假設(shè)。如果決策者自身對(duì)所研究的事情存在著偏見，所提出的假設(shè)就很難得到實(shí)證的支持，這往往會(huì)導(dǎo)致探究花費(fèi)了很長的時(shí)間、很大的物力和財(cái)力，也常常勞而無功。但科學(xué)研究者還是堅(jiān)定不移地沿著這條道路前行，學(xué)校在教學(xué)中也將其作為科學(xué)研究的基本規(guī)范來傳授。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這樣的研究方式收到了極大的挑戰(zhàn)。先舉個(gè)事例來說吧。手機(jī)輻射是否能夠致癌?關(guān)于這個(gè)問題，無論我們的假設(shè)如何，實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)都很難進(jìn)行。首先，樣本選擇過少，沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義;其次，不能拿人做研究對(duì)象;第三，短時(shí)間的研究很難觀察到變化。有了大數(shù)據(jù)之后，這樣的難題就可以迎刃而解了。前段時(shí)間，丹麥就進(jìn)行了這樣的研究。丹麥擁有1985年手機(jī)推出以來所有手機(jī)用戶的數(shù)據(jù)庫。他們從這個(gè)數(shù)據(jù)庫中分析了1990年至2007年擁有手機(jī)的所用用戶的數(shù)據(jù)，同時(shí)，他們還收集了這一期間醫(yī)院收集的所有癌癥患者的數(shù)據(jù)，然后分析手機(jī)用戶是否比非手機(jī)用戶有更高的癌癥發(fā)病率。這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫本身是完全獨(dú)立的，在作分析之前從來沒有想過可以做這樣的研究。結(jié)果表明，使用移動(dòng)用戶和癌癥風(fēng)險(xiǎn)增加之間不存在任何關(guān)系。2011年10月，這一研究的結(jié)果發(fā)表在《英國醫(yī)學(xué)雜志》上。
上述的案例告訴我們，在獲得了大量的數(shù)據(jù)，能夠?qū)κ挛锏恼w進(jìn)行全面的認(rèn)識(shí)之后，假想就沒有意義了，我們可以直接根據(jù)全面的數(shù)據(jù)做出結(jié)論。
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