「大数据思维」究竟怎么用？7个案例:AI时代产品经理必备的真相！（9.3k字，附资料）

近十年来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷全国。大数据已然成为继云计算、物联网之后新一轮的技术变革热潮！在实际工作中，无论是产品规划、BI决策，还是当前大模型、智能算法时代，都在使用数据（或大数据），并形成了体系化的解题方法论。本文用故事的方式，分享在数据应用上避开的坑或抓住的重点。

耿直学编程

1421人浏览 · 2024-09-10 11:43:03

耿直学编程 · 2024-09-10 11:43:03 发布

近十年来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷全国。

大数据已然成为继云计算、物联网之后新一轮的技术变革热潮！

在实际工作中，无论是产品规划、BI决策，还是当前大模型、智能算法时代，都在使用数据（或大数据），并形成了体系化的解题方法论。

本文用故事的方式，分享在数据应用上避开的坑或抓住的重点。

春节的猪
颠簸的街道
灯下找钥匙
园中有金
盖洛普抽样
点球成金
啤酒和尿布

本文9.3k字，建议收藏

文末附资料

01 春节的猪：大数据预测得准吗？

从前，有一头不在风口长大的猪。自打出生以来，就在猪圈这个世外桃源里美满地生活着。

每天都有人时不时地扔进来一些好吃的东西，小猪觉得日子惬意极了！高兴任性时，可在猪圈泥堆里打滚耍泼。

忧伤时，可趴在猪圈的护栏上，看夕阳西下，春去秋来，岁月不争。“猪”生如此，夫复何求？

根据过往数百天的大数据分析，小猪预测，未来的日子会一直这样“波澜不惊”地过下去，直到它从小猪长成肥猪……

在春节前的一个下午，一次血腥的杀戮改变了猪的信念：尼玛大数据都是骗人的啊……惨叫嘎然而止。

这则“人造寓言”是由《MacTalk·人生元编程》一书作者池建强先生“杜撰”而成的。池先生估计是想用这个搞笑的小寓言“黑”一把大数据。

我们知道，针对大数据分析，无非有两个方面的作用：

（1）面向过去，发现潜藏在数据表面之下的历史规律或模式，称之为描述性分析（Descriptive Analysis）；

（2）面向未来，对未来趋势进行预测，称之为预测性分析（Predictive Analysis）。把大数据分析的范围从“已知”拓展到了“未知”，从“过去” 走向 “将来”，这是大数据真正的生命力和“灵魂” 所在。

那头“悲催”的猪，之所以发出“大数据都是骗人的啊”呐喊，是因为它的得出了一个错误的“历史规律”：根据以往的数据预测未来，它每天都会过着“饭来张口”的猪一般的生活。

但是没想到，会发生“黑天鹅事件”——春节的杀猪事件。

黑天鹅事件（Black Swan Event) 通常是指，难以预测的但影响甚大的事件，一旦发生，便会引起整个局面连锁负面反应甚至颠覆。

读者可阅读纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）所著的畅销书《黑天鹅》，来获得对“黑天鹅事件”更多的理解。

其实，我们不妨从另外一个角度来分析一下，这个搞笑的小寓言在“黑”大数据时，也有失败的地方。

通过阅读知道，舍恩伯格教授在其著作《大数据时代》的第一个核心观点就是：大数据即全数据（即n=All，这里n为数据的大小），其旨在收集和分析与某事物相关的“全部”数据，而非仅分析“部分”数据。

那头小猪，仅仅着眼于分析它“从小到肥”成长数据——局部小数据，而忽略了“从肥到没”的历史数据。数据不全，结论自然会偏，预测就会不准。

上面的小寓言，其实是告诉我们：数据不全，不仅坑爹，还坑命啊！

那么，问题来了，大数据等于全数据（即n=All），能轻易做到吗？

02
对不起，“n=All”只是一个幻觉

波士顿市政府推荐自己的市民，使用一款智能手机应用——“颠簸的街道（Street Bump，网站访问链接：http://www.streetbump.org/）”。

这个应用程序，可利用智能手机中内置的加速度传感器，来检查出街道上的坑洼之处——在路面平稳的地方，传感器加速度值小，而在坑坑洼洼的地方，传感器加速度值就大。

热心的波士顿市民们，只要下载并使用这个应用程序后，开着车、带着手机，他们就是一名义务的、兼职的市政工人，这样就可以轻易做到“全民皆市政”。

市政厅全职的工作人员就无需亲自巡查道路，而是打开电脑，就能一目了然的看到哪些道路损坏严重，哪里需要维修。

波士顿市政府也因此骄傲地宣布，“大数据，为这座城市提供了实时的信息，它帮助我们解决问题，并提供了长期的投资计划”。

著名期刊《连线》（Wired）也毫不吝啬它的溢美之词：这是众包（Crowdsourcing）改善政府功能的典范之作。众包是《连线》杂志记者Jeff Howe于2006年发明的一个专业术语，用来描述一种新的商业模式。

它以自由自愿的形式外包给非特定的大众网络的做法。众包利用众多志愿员工的创意和能力——这些志愿员工具备完成任务的技能，愿意利用业余时间工作，满足于对其服务收取小额报酬，或者暂时并无报酬，仅仅满足于未来获得更多报酬的前景。

然而，从一开始，“颠簸的街道”的产品设计就是有偏的（bias），因为使用这款App的对象，“不经意间”要满足3个条件：

（1）年龄结构趋近年轻，因为中老年人爱玩智能手机的相对较少；

（2）使用App的人，还得有一部车。虽然有辆车在美国不算事，但毕竟不是每个人都有；

（3）有钱，还得有闲。前面两个条件这还不够，使用者还得有“闲心”，想着开车时打开“颠簸的街道”这个App。想象一下，很多年轻人的智能手机安装的应用程序数量可能两位数以上，除了较为常用的社交软件如Facebook或Twitter（中国用户用得较多的是微博、微信等）记得开机运行外，还有什么公益软件“重要地”一开车就记得打开？

“颠簸的街道”的理念在于，它可以提供 “n=All（所有）”个坑洼地点信息，但这里的“n=All（所有）”也仅仅是满足上述3个条件的用户记录数据，而非“所有坑洼点”的数据，上述3个条件，每个条件其实都过滤了一批样本，“n=All”注定是不成立的。

在一些贫民窟，可能因为使用手机的、开车的、有闲心的App用户偏少，即使有些路面有较多坑洼点，也未必能检测出来。

《大数据时代》的作者舍恩伯格教授常用“n=All”，来定义大数据集合。如果真能这样，那么就无需采样了，也不再有采样偏差的问题，因为采样已经包含了所有数据。

畅销书《你的数字感：走出大数据分析与解读的误区》（Numbersense: How to Use Big Data to Your Advantage）的作者、美国纽约大学统计学教授Kaiser Fung，就毫不客气地提醒人们，不要简单地假定自己掌握了所有有关的数据：“N=All（所有）”常常仅仅是对数据的一种假设，而不是现实。

微软-纽约首席研究员Kate Crawford也指出，现实数据是含有系统偏差的，通常需要人们仔细考量，才有可能找到并纠正这些系统偏差。大数据，看起来包罗万象，但“n=All”往往不过是一个颇有诱惑力的假象而已。

“n=All”,梦想很丰满，但现实很骨感！

但即使具备全数据，就能轻易找到隐藏于数据背后的有价值信息吗？请接着看下面的故事。

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！

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？

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：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。

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，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：

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，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。

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。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。

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。

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，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！

啤酒和尿布：经典故事是伪造的，你知道吗？

这是一个关于零售帝国沃尔玛的故事。在一次例行的数据分析之后，研究人员突然发现：跟尿布一起搭配购买最多的商品，竟是啤酒！

尿布和啤酒，听起来风马牛不相及，但这是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律。这种关系令人费解，但经过跟踪调查，研究人员发现，一些年轻的爸爸常到超市去购买婴儿尿布，有30％~40％的新爸爸，会顺便买点啤酒犒劳自己。

随后，沃尔玛对啤酒和尿布进行了捆绑销售，不出意料，销售量双双增加。

上面这个案例，出自于涂子沛先生的所著的大数据畅销书《数据之巅》，在这个案例中，要情节有情节，要数据，有数据，誓言旦旦，不容你置疑。但是，这个故事虽经典，但是让你意想不到的是：

1.案例是编造的

这个经典的“啤酒和尿布” (Beer and Diapers)的案例，不仅是《大数据》类图书的常客，事实上，它更是无数次流连于“数据挖掘”之类的书籍中，特别是用来解释“关联规则（Association Rule）”的概念，更是“居家旅行，必备之良药（周星驰语）”。

当前，基本上所有讲大数据应用，都会捎带讲上这个经典案例，要求大家多研究“相关性”，少研究因果关系！但实在扫兴的是，这个案例仅是一碗数据分析的“心灵鸡汤”——听起来很爽，但信不得！

实践是检验真理的唯一标准。如果这个故事是真的，按理说，应该给超级市场以无限启发才对，可实际上，不管是中国，还是在美国，在超市里面观察一下，就会发现，根本没有类似的物品摆放，相近的都很少。

故事性强，事出有因。据吴甘沙先生透露，它是Teradata公司一位经理编出来的“故事”，目的是让数据分析看起来更有力，更有趣，而在历史上从没有发生过，感兴趣的读者可以自己参阅文献。但公平地讲，这个故事对数据挖掘的普及意义重大，仅从教育意义上看，仍不失为一个好故事。

2.相关性并非什么大事

即便真的有这个案例，也不说明数据分析出来的“相关性”，有什么特别的神奇之处。舍恩伯格教授的《大数据时代》核心观点之一就是：趾高气扬的因果关系光芒不再，卑微的相关关系将被“翻身做主人”，知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。但需要我们更为深入了解的事实是：

“要相关，不要因果”，这个观点其实并非舍恩伯格首先提出的。最早的提出者应为《连线》（Wired）主编Chris Anderson ，2008年他在题为 “理论的终结：数据洪流让科学方法依然过时（End of Theory: the Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete）” 文章中，率先提出：在PB时代，我们可以说，有相关性足够了（Petabytes allow us to say: “Correlation is enough）”。

“要相关，不要因果”的观点，并不受学术界待见。甚至，《大数据时代》的中文版翻译者周涛亦在序言里说，“放弃对因果关系的追求，是人类的堕落”。对于这个观点，李国杰院士认为：在大数据中，看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，相关性本身并没有多大价值，关键是找对了“相关性”背后的理由，才是新知识或新发现。

小结

《旧约·箴言篇》18章17节里有句话：“先诉情由的，似乎有理。但邻舍来到，就察出实情”。