大数据时代:大数据更需谨慎分析

随着大数据时代的到来,各类数据统计机构涌现,但其所发布的数据却未必真实可靠。本文通过几个案例揭示了部分数据报告中存在的问题,并探讨了数据发布者背后的动机及数据收集过程中的潜在偏差。

进入大数据时代后,数据统计、分析被视作兼具“前景”和“钱景”的行业。一时间,擅长发布各种数据的机构和单位如雨后春笋般层出不穷。可是,大数据真的那么可信吗?

之所以有这么一问,是因为近期连续遇到几起数据“乌龙”事件。例如,某网络平台发布报告称,平安、民生、广发、天津等4家银行在上海停止发放房贷,停贷银行占按揭银行总数的13.33%。可真相是工、农、中、建、交五大行约占上海所有银行网点的六成,这些网点都正常接受房贷申请;而天津银行在上海的网点总共才7个,其他3家所谓停贷的银行也是从年初起就调整经营战略、压缩房贷业务。从这些基本的情况不难推断出,13.33%的停贷比例是站不住脚的。还有一个数据是今年“双十一”过后第二天,某互联网机构称“双十一”退货率已达25%。然而,当时大多数网店还没开始发货,消费者又怎么可能退货呢?


大数据时代,抢着挖掘金矿的企业和机构越来越多,应声而动的商业敏感自然值得赞赏。但对他们提供的数据乃至一些所谓完整的调查报告,则需要谨慎分析。

一方面,那些数据发布方是否严格按照统计学的原则进行调查研究依旧值得商榷。据笔者了解,数据统计和分析行业内的企业和机构多如牛毛,规模大小不一,水平参差不齐。有些调查机构为了尽快完成数据收集和调查报告,不惜违背随机、客观采集样本的根本原则,通过花钱买样本的方式进行数据收集。根据这些数据得到的报告,显然与事实有很大的误差。

另一方面,很多数据发布方的立场也值得商榷。绝大多数发布方都标榜自己中立第三方的身份,可不要忘了,发布的根本目的是用数据换金钱。所以实际运作时不可避免地会牵扯各种商业利益,从而可能影响数据的准确性。更有些不靠谱的发布者,则把数据变成商战中的武器,或者以发布耸人听闻的数据来扩大自身影响。

与其他评价方式和表述手段相比,数据无疑最直观。也正因为此,社会对数据的真实准确性抱有很高的期待。大数据时代需要我们拿出更加谨慎的态度,对数据的收集、统计以及发布者立场多问几遍“准确吗”,而不是一味贪图数据的简明扼要。只有这样,才能从浩瀚的数据海洋中找出真正有价值的部分。

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下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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