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习大大:数据调查研究面临四个转变

2014-09-29 07:01
FlappyBird
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  从因果分析、逻辑推理调研向关联、非关联等相关因素呈现式调研的转变

  在传统的调查研究中,因果分析、逻辑推理是最重要的研究方法,通过这种方法得出的结论往往需要通过实践进行验证和修补,有的甚至最终会被证伪、推翻。究其原因,关键在于我们的主观世界与客观世界的信息严重不对称。客观世界信息无限丰富,而我们自身受眼界、技术、认知能力等因素的制约,能够获取的信息极为有限,我们只能像管中窥豹或者盲人摸象一样,凭借经验、常识乃至主观好恶对抽样数据进行判断、分析,借以推测事物的全貌。事实上,由局部推测整体的调查研究始终是存在偏差的,其结论甚至可能会与事物的真实状况大相径庭。

  大数据时代的调查研究既不必、也不应再拘泥于对因果关系的探究,相反,我们完全有条件实现向关联、非关联等相关因素呈现式调研的转变。20世纪90年代,美国沃尔玛超市将A prior算法引入到POS机数据分析中,从10万种以上的商品中发现了啤酒与尿布的相关性,于是将两种商品摆放在一起,从而大幅提高了啤酒的销售量。类似的案例不胜枚举。如今,我们也已经步入大数据时代,海量数据不断涌现,数据搜集、存储、处理能力日益提高。充分利用互联网、云计算等现代化手段,对海量的数据进行统计性的搜索、比较、分析、归纳,我们会发现,原本似乎毫不相干的事物之间存在着较高的关联度,这是传统的因果分析、逻辑推理调研难以解释也无法企及的。

  从已经发生的历史静态 调研向不断变化的 动态追踪调研转变

  传统的调研方式是对现状的梳理、问题的分析、情况的总结和对策的应用,着眼于历史上已经发生的和现实存在的种种问题,通过精确的样本和深度的数据挖掘,将不符合要求的样本过滤掉,找出现状、问题、原因、建议等之间的“因果关系”,表现为对某一时点的静态分析。在大数据时代,由于大数据思维强调的是效率而非精确度,更多的是通过各种数据分析得出某种趋势和事物发展的规律,这种趋势未必要精确,但是能够让决策者有足够的做出某种决定的依据;同时,在大数据时代的调研更强调持续性,由于数据来源广泛且不断变化,对现实情况的分析、问题的查找和建议的提出就要随着数据的变化而不断变化;更重要的是,这种调研是着眼于未来,对于已发生的情况解释和问题分析都是为了今后事物的发展、前景和走向,特别是通过充分的数据分析以预测的形式表现这种趋势。

  总之,做好大数据时代的调研需要“可以利用的大数据”,做到调研方式从依靠人工到基于互联网的转变,数据基础从有限样本到云数据、全覆盖的转变,研究方法从因果关系到关联关系等多种分析模式的转变,调研导向从回顾静态历史到展望动态未来的转变,并且在这些转变中形成现代化治理体系中的所需要的核心能力。

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