阮敬 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)研究生院副院長(zhǎng)

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我們來(lái)看一下大數(shù)據(jù)到底怎么練，需要練些什么。我們把各個(gè)“門派”、各個(gè)專業(yè)方向的授課內(nèi)容都通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜集，整理了出來(lái)。國(guó)外網(wǎng)站上的信息資源豐富且開放，可以查到很多詳細(xì)內(nèi)容，包括授課老師的簡(jiǎn)歷，甚至他們?cè)?jīng)做過(guò)的一些具體事情。

這是一個(gè)無(wú)像圖形，由結(jié)點(diǎn)、路徑或邊組成，結(jié)點(diǎn)是我們提取出來(lái)的主要文本信息。圖形中的點(diǎn)越大，字體越大，說(shuō)明其代表的信息越重要；兩點(diǎn)間相連的線段越粗越醒目，說(shuō)明它們之間的聯(lián)系越緊密。如此一來(lái)各項(xiàng)信息的重要性及相關(guān)性都能一目了然。這是數(shù)據(jù)科學(xué)設(shè)置的一個(gè)課程，說(shuō)白了就是你需要“修煉”的內(nèi)容。課程是學(xué)習(xí)的必要途徑，不管是在網(wǎng)上學(xué)還是到學(xué)校學(xué)，又或者你來(lái)聽講座，都繞不開它，光坐在家里空想肯定不行??！

我們看圖上的machine和learn兩個(gè)詞，它們之間的線段很粗，組合起來(lái)叫machine learning，即“機(jī)器學(xué)習(xí)”。這需要主觀提煉，如果因?yàn)椴皇煜だ斫獬?ldquo;學(xué)習(xí)機(jī)器”就偏了，我們講座的目的之一就是幫大家厘清它們之間的相關(guān)關(guān)系。大數(shù)據(jù)的很多要點(diǎn)在于相關(guān)分析，包括變量和研究對(duì)象之間的關(guān)系等，這也是現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)。你可能知道兩者之間存在關(guān)系，但具體誰(shuí)影響了誰(shuí)，哪個(gè)是原因哪個(gè)是結(jié)果，不一定能搞清楚。我要說(shuō)明的是，現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上的許多諸如一張圖告訴你什么或者大數(shù)據(jù)告訴你什么之類的內(nèi)容，基本上都犯了一個(gè)邏輯錯(cuò)誤，那就是大部分大數(shù)據(jù)分析都只局限在分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，而要了解因果性，還得靠其他技術(shù)去實(shí)現(xiàn)。