1、知識和信息，只能從關(guān)聯(lián)關(guān)系中得到

對象（包括過程，如生產(chǎn)過程、購物過程）及其屬性、同一對象的屬性之間具備關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如，“張三身高1.8米”就是對象（張三）與屬性（身高）的關(guān)聯(lián)；再如，如果我們知道張三體重75公斤，則“1.8米”和“75公斤”之間就因“張三”建立了關(guān)聯(lián)。

 關(guān)聯(lián)的對象可能并不確定：我們看到一張履歷表，即便隱去名字、不知道這個人是誰，也知道其中的各種信息是與某人關(guān)聯(lián)的。

在數(shù)字化的世界里，不和其他的符號（數(shù)字）關(guān)聯(lián)的符號（數(shù)字）是不包含任何信息的。從不包含信息的素材，得不到包含信息的結(jié)論。

有人可能反對這個觀點：谷歌曾經(jīng)用“感冒”的搜索量預(yù)報流感啊，這里哪有關(guān)聯(lián)呢？其實，只有搜索“感冒”的數(shù)量是根本無法預(yù)測流感的。谷歌的做法，是把“感冒”的搜索與搜索的地點、時間聯(lián)系起來。

這個觀點告訴我們：收集數(shù)據(jù)的時候，要盡可能地把關(guān)聯(lián)關(guān)系建立起來；沒有關(guān)聯(lián)關(guān)系，數(shù)據(jù)很容易成為垃圾。這種情況并不少見：有些實驗室，把針對同一試樣的各項實驗結(jié)果分別保存起來，而沒有建立統(tǒng)一的ID、關(guān)聯(lián)關(guān)系丟失。這樣的數(shù)據(jù)，再多也沒有用處。

2、人們要挖掘的知識和信息，就是找映射關(guān)系

知識（或信息）的發(fā)現(xiàn)與挖掘，其本質(zhì)是尋找映射關(guān)系：通過已知的、對象的一部分屬性，把對象的另外一部分屬性或?qū)ο蟊旧碚页鰜恚ɑ蚩s小范圍）。產(chǎn)生這類問題的原因是：只有一部分屬性已知、容易得到、容易識別、容易表述，而另外一部分未知、不容易得到、不容易識別、不容易描述。

例如，我們可以說：張三就是那個穿紅衣服的——這里“穿紅衣服”比其他特征容易識別。從衣服識別出張三，就是從張三的衣著特征（屬性）找到關(guān)聯(lián)對象（張三）的信息；從一個人的身高預(yù)估他的體重，就是從一個根據(jù)一類屬性估計另外一類屬性。

我習(xí)慣于把信息挖掘和知識發(fā)現(xiàn)分開。

在本文中，信息挖掘指的是預(yù)測某個特定對象的屬性，如上海市的人口是多少；知識發(fā)現(xiàn)是確定一類對象的屬性之間的關(guān)系，如一類人群中身高和體重的關(guān)系。當(dāng)然，這種區(qū)分不是絕對的。

3、映射關(guān)系的差別

正確的識別，最好的辦法是找到好的素材（數(shù)據(jù)）。素材與結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)強度是不一樣的：有的比較強，是因果關(guān)系、必然聯(lián)系；有的比較弱，是相關(guān)關(guān)系、偶然聯(lián)系。

例如，我們可以根據(jù)DNA、相貌、衣服來識別一個人。但三者相比，DNA的聯(lián)系是強的必然性聯(lián)系、衣服是弱的偶然性聯(lián)系，相貌是介于兩者之間的聯(lián)系。大數(shù)據(jù)的一個著名案例，是網(wǎng)站根據(jù)客戶買的藥判斷她已懷孕、并推送有關(guān)產(chǎn)品：因為這種藥只有孕婦才吃，是很強的關(guān)聯(lián)。

從數(shù)據(jù)得到的知識和信息，往往不是絕對正確。一般來說，可靠的結(jié)論基于可靠的數(shù)據(jù)和可靠的分析方法。數(shù)據(jù)量大了以后，濾除干擾的可能性增大，從而可以從原來可靠度低的數(shù)據(jù)中，得到可靠性相對較高的數(shù)據(jù)。

所以，盡量找到好的素材，是做好分析的第一步。

在很多情況下，我們找不到好的素材。這時，首先要做的盡量提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量不僅是精度問題，還包括數(shù)據(jù)來源的可靠性：為此，需要把數(shù)據(jù)來源的相關(guān)過程要搞清楚，否則很可能會誤導(dǎo)人的分析。

4、相關(guān)與因果

有些相關(guān)性的背后，一般會有因果關(guān)系存在。兩個要素由因果產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的機制大概可以分成兩類：1、兩個要素具有因果的關(guān)系：比如剛做父親的青年人常會買尿布；2、共同原因?qū)е碌膬蓚€結(jié)果之間的關(guān)系：比如孩子的父親會常買啤酒，也常買尿布；于是，啤酒和尿布就可能關(guān)聯(lián)起來。

有些相關(guān)性，看似沒有因果，但背后往往有某些特殊的規(guī)律或因素其作用（上述第二種情況）。比如，女孩子往往喜歡花衣服，與基因和文化的共性有關(guān)。但這種因果關(guān)系可能相隔太遠(yuǎn)，以至于難以考證了。

當(dāng)人們需要根據(jù)關(guān)系作出決策時，需要研究因果的邏輯關(guān)系：到底是誰影響了誰。否則，根據(jù)分析結(jié)構(gòu)的盲目行為可能適得其反。 “到底誰影響了誰”為什么會成為問題？大概有兩類原因：

第一類原因是：忽視了時間因素。如“統(tǒng)計結(jié)果表明，練太極拳的身體差”?，F(xiàn)實卻是：很多人身體變差（包括衰老）以后，才練太極拳。一般來說，具有因果關(guān)系的兩個要素之間，時間上有前后關(guān)系：原因早前，結(jié)果在后。

第二類原因是：忽視了前導(dǎo)因素。“公雞一叫，天就亮了”。現(xiàn)實卻是，天量之前的跡象被公雞察覺到了。兩者是第二種因果關(guān)系，只是看似“原因在后、結(jié)果在前”了。

一般來說，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析更重視因果，而商務(wù)大數(shù)據(jù)分析對因果性的要求較弱。

5、數(shù)據(jù)分析的先導(dǎo)因素

從某種意義上說，數(shù)據(jù)分析的過程，就是尋找強的相關(guān)關(guān)系（必然性、因果性），或?qū)θ醯南嚓P(guān)關(guān)系進行綜合、得到強的相關(guān)關(guān)系。

用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)信息，需要用到各種知識。例如，把“云南白藥是用于治療外傷的”放入計算機，當(dāng)某人購買白藥的行為判斷他或家人可能受傷，從而可以推薦相關(guān)產(chǎn)品。但注意到：這種類型的知識很可能是被人事先裝入計算機的，而不是靠計算機自動學(xué)習(xí)得到的。

所有的學(xué)習(xí)過程，本質(zhì)上都是基于這樣一種假設(shè)：A和B的一部分屬性類似，則推測另一部分屬性也應(yīng)該類似。例如，A和B的身高相似，則體重也可能相似。現(xiàn)實中，兩個屬性確實具有強烈的相關(guān)性，但身高相同而體重不同的也大有人在。這時，如果我們還知道他的體型，是瘦弱、偏瘦、正常、偏胖、肥胖型，對體重的估計就可以準(zhǔn)確一些。由此可見，用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)知識的過程，本質(zhì)上就是提高相關(guān)性、可靠性的過程。

一般來說，人們在做數(shù)據(jù)分析之前，一定會有一定的知識積淀， 但認(rèn)識不清卻是一種常態(tài)；人們希望通過對數(shù)據(jù)的分析，來改變這種常態(tài)。而改變認(rèn)識的過程依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析數(shù)據(jù)的方法。所以，刨除分析方法外，分析過程依賴于兩個先導(dǎo)性因素：1、數(shù)據(jù)質(zhì)量（包含多方面的含義）如何；人們已有的認(rèn)識如何。

注意，這段說法有個潛臺詞：強調(diào)了人類可認(rèn)識的知識，而不是機器用復(fù)雜函數(shù)關(guān)系表述的、人類難以用邏輯關(guān)系認(rèn)知的知識（如神經(jīng)元）。的確如此，筆者一直認(rèn)為：這類方法的作用被學(xué)術(shù)界有意識地夸大了。

6、數(shù)據(jù)分析的過程

與商業(yè)大數(shù)據(jù)相比，工業(yè)大數(shù)據(jù)更重視可靠性和精確性。在很多情況下，猜出一個結(jié)論并不難，難的是論證一個結(jié)論。一般來說，凡是可靠的知識，都應(yīng)該能夠被機理和數(shù)據(jù)雙重認(rèn)證。

大數(shù)據(jù)分析的一個重要特征是：傳統(tǒng)概率理論的假設(shè)往往不成立。例如：大數(shù)定理的條件往往不成立、模型的結(jié)構(gòu)往往未知、因果關(guān)系不是天然清晰、自變量的誤差往往不能忽略、數(shù)據(jù)分布往往是沒有規(guī)律的。所以，為了得到可靠的結(jié)果，人們工作的重點很可能是驗證這些條件、構(gòu)造這些條件。從某種意義上說，數(shù)據(jù)分析的過程，主要是排除干擾的過程、特別是排除系統(tǒng)干擾的過程。而且，如果完全依照邏輯、用純粹數(shù)學(xué)的辦法加以論證，則數(shù)據(jù)需求量會遭遇“組合爆炸”，永遠(yuǎn)是不夠的。這時，已有的領(lǐng)域知識就是降低數(shù)據(jù)需求量的一種手段。要記住：求得可靠性是一個過程而不是結(jié)果、可能永遠(yuǎn)沒有終點；分析的過程只是不斷增加證據(jù)而已。這個過程，是修正人的認(rèn)識的過程；所以，錯誤或不恰當(dāng)?shù)恼J(rèn)識常常是分析過程中最大的干擾——這個干擾一旦去除，我們可能就發(fā)現(xiàn)了真正的知識。

數(shù)據(jù)量大的直接好處，是排除隨機性干擾。但排除系統(tǒng)性干擾卻不那么容易，數(shù)據(jù)量大是必要條件但不充分，需要深入的方法研究才能解決問題。

系統(tǒng)性的干擾往往體現(xiàn)在：對主體進行分組，所體現(xiàn)的規(guī)律是不同的。比如，身高和體重的統(tǒng)計關(guān)系，男女是不同的、不同民族是有差異的、可能與年齡有關(guān)。如果不進行分類研究，統(tǒng)計的結(jié)果就會與樣本的選取有很大關(guān)系。但分類研究也會遇到一個困難：遭遇組合爆炸，數(shù)據(jù)再多都不夠用。這時，“領(lǐng)域知識”就會發(fā)生作用：

認(rèn)定一個結(jié)論成立的辦法，是確認(rèn)它的“可重復(fù)性”。在許多情況下，“可重復(fù)性”指的是在各種分組下都成立的結(jié)論：最好能在不同時間分組中也能成立。分組越多、分組的維度越多、結(jié)論的可靠性越高。

但具有“可重復(fù)性”的結(jié)論，往往只在一定的范圍內(nèi)成立。在很多情況下，“明確結(jié)論成立的范圍”也是數(shù)據(jù)分析的重要內(nèi)容。

如何分組、如何確定范圍、如何構(gòu)筑邏輯鏈條、數(shù)據(jù)結(jié)果的解讀、數(shù)據(jù)結(jié)果與領(lǐng)域知識的融合，都是重要的能力。事實上，根據(jù)領(lǐng)域知識，常常用于構(gòu)造證據(jù)鏈、進行有效的數(shù)據(jù)選取和分組。

在精密論證時，我們就會發(fā)現(xiàn)：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的質(zhì)量很重要。因為許多干擾就來源于數(shù)據(jù)本身。從某種意義上說，數(shù)據(jù)的采集方法和環(huán)境不同，就是不同的數(shù)據(jù)。

7、關(guān)于預(yù)測數(shù)字

許多問題分析的目的得到一個數(shù)字：如鋼的強度、用電量、人口數(shù)量、鋼產(chǎn)量。這類問題的特點之一是：最終的結(jié)果是各種影響因素相加得到的。

對于這種問題，我的觀點是：要想得到可靠的結(jié)果，一定要拆成若干子問題來分析。其中，各個子問題要盡可能利用規(guī)律性的結(jié)果來分析。我認(rèn)為：把人的認(rèn)識和數(shù)據(jù)用到極致的時候，才能得到最好的結(jié)果。隨便地建立回歸模型是不懂?dāng)?shù)據(jù)的表現(xiàn)。
 錢塘大數(shù)據(jù)

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