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大数据在什么情况下不靠谱?

大数据在什么情况下不靠谱?

  • 分类:公司动态
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  • 来源:
  • 发布时间:2018-06-21 10:35
  • 访问量:

【概要描述】现在大数据离生活越来越近,我们也越来越依赖大数据做决策,大数据这东西看起来挺好,但有时也会误导我们。

大数据在什么情况下不靠谱?

【概要描述】现在大数据离生活越来越近,我们也越来越依赖大数据做决策,大数据这东西看起来挺好,但有时也会误导我们。

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  现在大数据离生活越来越近,我们也越来越依赖大数据做决策,大数据这东西看起来挺好,但有时也会误导我们。这可不是说大数据本身有什么问题,它是没问题的,有问题的是我们采集数据的方式。

  选择误差

  如果选择的样本不平均,就会出现选择误差。

  比如说,美国大选前都要做民意测试,但根据这种方式预测的结果并不准确,因为测试的方式有问题:调查民意时需要选民支付30美元才能参与,能来支付这笔钱的人也许是热衷政治,也许是中产阶级,总之不能代表平均水平。所以一旦选择的样本出错,那得出的结论肯定有问题。

  幸存者误差

  如果选择的样本里有过高或者过低数据,那得出的结论就会有问题。

  比如说,一个屋子里如果坐着姚明,那屋子里人的平均身高肯定就会偏高。所以,为了避免出现这种幸存者误差,有时候做统计往往要去掉一个******分,去掉一个******分,再把平均下来的分数作为***终得分。

  回忆误差

  选择的数据样本,会受到大脑回忆的影响,从而产生误差。

  比如说,哈佛大学曾经做了一个心理实验,找来一组患有乳腺癌的女性,还有一组健康的女性,让她们共同回忆自己早年的饮食习惯。结果发现,那些患病的女性回忆过去的时候,觉得自己摄入的脂肪含量比实际上要高很大一截,但健康女性那组就没出现这种情况,这就是回忆误差。

  健康用户误差

  这个说法源于一个逻辑比喻,就是每天按时吃维生素片的人身体更健康,但并不代表吃维生素这个举动就可以完全决定一个人是否健康。

  比如说曾经有个研究证明,幼年时期穿紫色睡衣的孩子,长大后成才的概率更高,98%的哈佛毕业生在小时候都穿过紫色睡衣,因为紫色更有助于幼儿大脑发育。这种说法听起来很有道理,数据看起来也无法反驳,但事实上犯了健康用户误差这个错误,***终能决定一个人成功的因素多种多样,年幼穿紫色睡衣可能只是其中很小的一个。

  发表错误

  这个错误跟发表研究成果的“潜规则”有点关系。从认知角度讲,人们更喜欢正面的结果,所以传播领域也倾向于发表这样的东西。

  比如说医学界研究玩游戏和患结肠癌之间的关系,抽样调查了100个数据,前99个数据都是没什么关系,但有一个数据显示可能有点联系,从传播的角度来看,99个没有关系的数据没什么可吸引眼球的,但如果说玩游戏可以在一定程度上预防结肠癌,相信会有更多人愿意看到。所以说,发表错误的问题不在于数据本身,而是向公众传达的时候会以偏概全。

  所以只有正确抓取和利用数据的企业,才能通过有效数据逻辑线索,迅速检索出事物的本质和真相。达智咨询——全维度数据商业应用服务商,通过权威科学的数据采集方式,帮助各大企业做出正确决策。

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