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雷达卡
数据分析做不到的几件事
有些人觉得数据分析师只要是关于数据的事就都能做到，虽然数据分析师是可以做很多的事情，但有，些事情是数据分析师不擅长的，这里主要是所分析大数据的事情。下面我会一一道来：
数据不懂社交。大脑在数学方面很差劲（不信请迅速心算一下437的平方根是多少），但是大脑懂得社会认知。人们擅长反射彼此的情绪状态，擅长侦测出不合作的行为，擅长用情绪为事物赋予价值。
计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。网络科学家可以测量出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况，但是他们不可能捕捉到你心底对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情，更不必说但丁对于仅有两面之缘的贝阿特丽斯的感情了。因此，在社交关系的决策中，不要愚蠢到放弃头脑中那台充满魔力的机器，而去相信你办工作上的那台机器。
数据不懂背景。人类的决策不是离散的事件，而是镶嵌在时间序列和背景之中的。经过数百万年的演化，人脑已经变得善于处理这样的现实。人们擅长讲述交织了多重原因和多重背景的故事。数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。
数据会制造出更大的“干草垛”。这一观点是由纳西姆?塔勒布（NassimTaleb，著名商业思想家，著有《黑天鹅：如何应对不可知的未来》等书作）提出的。随着我们掌握的数据越来越多，可以发现的统计上显著的相关关系也就越来越多。这些相关关系中，有很多都是没有实际意义的，在真正解决问题时很可能将人引入歧途。这种欺骗性会随着数据的增多而指数级地增长。在这个庞大的“干草垛”里，我们要找的那根针被越埋越深。大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。
大数据无法解决大问题。如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。但假设目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。
数据偏爱潮流，忽视杰作。当大量个体对某种文化产品迅速产生兴趣时，数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势。但是，一些重要的（也是有收益的）产品在一开始就被数据摈弃了，仅仅因为它们的特异之处不为人所熟知。
数据掩盖了价值观念。我最近读到一本有着精彩标题的学术专著——《‘原始数据’只是一种修辞》。书中的要点之一就是，数据从来都不可能是“原始”的，数据总是依照某人的倾向和价值观念而被构建出来的。数据分析的结果看似客观公正，但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程。
这篇文章并不是要批评大数据不是一种伟大的工具。只是，和任何一种工具一样，大数据有拿手强项，也有不擅长的领域。正如耶鲁大学的爱德华?图弗特教授（EdwardTufte）所说：“这个世界的有趣之处，远胜任何一门学科。”
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