大數據改變思維方式

A. 大數據所帶來的四種思維方式的轉變

隨著近年來大數據技術的快速發展，大數據所創造的價值深刻改變了我們的生活、工作和思維方式。大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：

事實上，大數據時代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個方面。大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。

以下將介紹大數據技術所帶來的四種思維方式的轉變。

社會科學研究社會現象的總體特徵，以往的采樣方法一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。

在大數據時代，隨著數據收集、處理、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從之前的樣本思維轉向總體性思維，從而能夠更加直觀、全面、立體、系統地認識總體狀況。

在大數據時代之前，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」的現象，導致數據的准確性大大降低，從而造成分析的結論與實際情況背道而馳，因此，就必須十分注重數據樣本的精確思維。

然而，在大數據時代，得益於大數據技術的突破，大量的結構化、非結構化、異構化的數據能夠得到儲存、處理、計算和分析，這一方面提升了我們從海量數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。

在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯性思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。

在大數據世界未出現時，人們往往執著於現象背後的因果關系，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在關聯關系。數據量小的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的關聯關系。而在大數據時代，人們可以通過大數據挖掘技術挖掘與分析出事物之間隱蔽的關聯關系，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和預測未來，而建立在關聯關系分析基礎上的預測分析正是大數據的核心議題之一。通過關注線性的關聯關系及復雜的非線性關聯關系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的數據之間存在的某些聯系，還可以掌握以前無法理解的復雜技術和社會動態，關聯性關系甚至可以超越因果關系，成為我們了解這個世界的更好視角。

在大數據時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數據帶來的深刻洞見。

不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「智能機器人」技術研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到信息社會以來，人類社會的自動化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智能化水平仍不盡如人意。但是，大數據時代的到來，可以為提升機器智能帶來契機，通過機器學習可以從數據中獲取有價值的學習數據，大數據將有效的推進機器思維方式由自然思維轉向智能化思維，這才是大數據思維轉變的關鍵所在、核心內容。

眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在於它能夠對周遭的數據信息進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大數據時代，隨著物聯網、雲計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大數據系統也能夠自動地搜索所有相關的數據信息，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智能思維能力和預測未來的能力。「智能、智慧」是大數據時代的顯著特徵，大數據時代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。

大數據開啟了一個重大的時代轉型。大數據技術正在改變我們傳統的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。大數據時代將帶來深刻的思維轉變，大數據不僅將改變每個人的日常生活和工作方式，改變商業組織和社會組織的運行方式，而且將從根本上奠定國家和社會治理的基礎數據，徹底改變長期以來國家與社會諸多領域存在的「不可治理」狀況，使得國家和社會治理更加透明、有效和智慧。

B. 大數據時代帶來哪些變化

一、思維方式改變

所謂思維方式，是一種習慣性的思考問題和處理問題的模式，並由此對我們的行為方式產生直接的影響。然而，如今大數據正影響著我們的思維方式。隨著網路、騰訊、淘寶等網路公司的迅速崛起以及他們的迅速致富，數據致富成了新的致富神話。先前那些房地產、電器大亨費了九牛二虎之力才取得的億萬財富，而這些網路數據商則在短短的幾年時間就迅速超越了這些實體公司的財富，並且所費人力、物力和財力甚少。

二、教育的改變

傳統的學校教育模式映射了工業化集中物流批量生產的模式：鈴聲、標准化的課堂、統一的教材、統一的服裝等。雖然這種教育也培養出了很多人才，然而大數據教育將呈現另外的特徵，例如彈性學習、個性化輔導等。學習分析是近年來大數據在教育領域較為典型的應用，利用鬆散耦合的數據收集工具和分析技術，研究並分析學生學習參與、學習表現和學習過程的相關數據，進而對課程、教學進行實時修正並預測學習者未來的學習趨勢。

三、經濟的改變

雖然我們在政治課上學到的是，生產決定消費，消費對生產有重要的反作用力。然而我認為，在如今這個極為宣揚個性與創造力的社會中，消費很大程度地決定著生產。消費者不認同的，就賣不出去，只有消費者認同的，才賣得出去。然而，大數據可以在較短的時間內，通過對數據的全面感知、篩選、收集、分析、共享等為生產者提供可靠的、及時的信息，讓生產者生產出更為暢銷、更具個性化的物品。

關於大數據時代帶來哪些變化，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

C. 大數據對人們思維模式的影響有哪些

大數據對人們思維模式的影響內容包括：

• 數據驅動：大數據時代，人們越來越傾向於使用數據來驅動決策和行動，而不是憑直覺和經驗。

• 可視化思維：大數據時代，人們通過可視化工具來理解和分析數據，更容易理解和記憶。

• 統計思維：大數據時代，人們需要具備統計思維，能夠分析和理解大量數據。

• 模型思維：大數據時代，人們需要具備模型思維，能夠建立數學模型來描述和預測數據。

• 從數據中尋找規律：大數據時代，人們需要具備數據挖掘和機器學習的能力，從大量數據中尋找規律和洞察關系。

• 協同思維：大數據時代，人們需要具備協同思維，能夠與不同領域專家合作共同分析和解決問題。

總之，大數據對人們思維模式的影響包括但不限於上述幾點，它需要人們具備更強的數學和統計學知識、編程能力、資料庫知識、可視化能力、統計思維、模型思維、數據挖掘能力和協同思維等。

D. 大數據會改變人們的思維

大數據會改變人們的思維

一講到大數據，通常都會提到4個V：量大（Volume），積累速度高（Velocity），數據的產生多源化（Variety），數據籠統噪音大（Voracity）。然而，這些只是對大數據在互聯網時代超高速增長現象的描述。大數據真正的意義和價值是它改變了我們的思維方式。這就是大數據思維。

大數據思維能使我們在決策過程中超越原有思維框架的局限。每個人都是依據自己對現實的認識和判斷而不是現實本身作出行動決策的。以數據為基礎的智能決策有兩個步驟。第一是對事物的理解和判斷，第二是作出行動決策（不行動也是一種決策）。行動決策會受到決策者價值取向的影響。比如，二次大戰末美國打到日本沿岸並調集了比攻打德國時諾曼地登陸更多的軍艦雲集太平洋准備對日本本土發起攻擊。根據對攻佔幾個日本島嶼所造成傷亡數據的分析，美軍預測攻佔日本本土將要付出50萬美軍傷亡的代價。在這個判斷的基礎上，美國總統杜魯門做出了向日本投原子彈的決定。結果是減少了美軍的傷亡但造成了幾十萬日本平民的死亡和持續至今的輻射危害，其價值取向是很清楚的。

人們對事物的理解和判斷會受制於自身思維框架的局限。一個物理學家在分析一件事物時，會很自然地應用物理定律來思考、理解和判斷。所用的概念和語言也會有物理特徵（時間、速度、場、重量、質量、作用力、反作用力等等）。一個社會科學家在分析一件事物時，腦子里出現的框架是人際關系、社會地位、歷史背景、社會效益等等。所用的概念和語言帶有社會人文特徵。搞理論工作的和搞實際工作的思維框架也很不同，前者重視邏輯性、系統性，而後者更重視時間性和可行性。即使是同行業的人也會因年齡、經歷、環境、學歷不同而產生不同的思維框架。當同一現象和信息進入不同人的腦子里時，它會被不同的思維網路過濾、不同的思維方式處理，最後的結果是對同一現實產生不同解讀。沒有一個思維框架，我們無法理解和判斷一件事物。但思維框架本身又對我們的認知產生了一個很難逾越的局限。

大數據思維不是從某個人的思維框架出發，而是讓海量數據碰撞，尋找相關性，先看到結果再分析原因。這就沖破了原有思維框架的局限。比如，美國一家零售商在對海量的銷售數據處理中發現每到星期五下午，啤酒和嬰兒尿布的銷量同時上升。通過觀察發現星期五下班後很多青年男子要買啤酒度周末而這時妻子又常打電話提醒丈夫在回家路上為孩子買尿布。發現這個相關性後，這家零售商就把啤酒和尿布擺在一起，方便年輕的爸爸購物，大大提高了銷售額。

大數據思維可以引發城市管理的新方法。自從美國大使館每天公布PM2.5指數以後，城市空氣污染的問題得到了中國各個城市政府和市民的重視。每天PM2.5檢測數據的採集成為環境保護和管理的一個重要任務。如果一個統計學家按照原有思維框架來設計檢測數據採集，他會從統計學原理出發在市區有代表性的不同地點定時採集和上報數據。其結果是數據量有限，費用高，檢測覆蓋率和准確率低。應用大數據思維，某市環保部門考慮將上萬個手持檢測儀發放給散居各處的市民檢測並通過手機上傳數據。通過手機定位，環保部門可以確定每個數據的測量地點和時間，大大提高數據採集的覆蓋面和精確度。

大數據思維可以對歷史數據的分析提供新思路。中國人講究作學問要「讀萬卷書，行萬里路」。用大數據思維，讀萬卷書在今天並非難事。美國的國會圖書館正在將藏書全部數碼化。以後通過電腦「看書」搜索關鍵詞，分析相關字條和數據將會非常容易，讀萬卷書可能只是幾小時的「小任務」。美國匹茲堡大學公共衛生學院將記錄在報紙、報告、微縮膠片上美國各地自1888年以來有關傳染病發生和死亡的多元、碎片、海量的數據收集、整理並數碼化。通過數據建模和分析，把一百多年的歷史「死」數據變活，建立了1888至2010年美國50多種傳染病電子數據檔案庫。用歷史數據證明了免疫苗的發明和使用避免了一億以上的美國人死於傳染病。（見下圖）

大數據思維能幫助開創新的商業模式。在美國出現的Uber打車服務和後來中國興起的滴滴出行（原滴滴打車）是大數據思維產生的經典020（網上網下完美結合）新型商業模式。智能手機在移動互聯網時代的普及使實時定位的數據傳遞和信息溝通成為可能。它為乘客和司機之間的商業交換提供了一個嶄新的平台，改變了傳統的電話叫車或路邊招車，降低了溝通成本和空駛率，極大地節省了司機乘客雙方的資源和時間。源源不斷的乘車交易和時間地點的電子數據在高速地積累和儲存。數據科學家們可以通過對海量數據的分析尋找規律以提高和改進乘客打車出行的體驗，找到新的商機和推出新的服務。

大數據思維的核心是要意識到我們已經生活在一個互聯網幾乎無處不在的世界。互聯網將各種信息儀器（手機、電腦、感測器、相機、攝像頭、等等）聯為一體（物聯網），數碼化的數據和信息在這個龐大的網上時時刻刻地傳遞、儲存和積累。數碼化數據可以被高速處理，而且已經成為新型的、甚至是最有價值的生產資料。礦物可以冶煉成金屬、原油可以提煉出汽油，如何將數據加工成信息、產生智能、解決過去無法解決的老問題和開創新的管理和商業模式以產生新價值是對我們的挑戰。而迎接這一挑戰的第一步就是要懂得和理解大數據思維。

以上是小編為大家分享的關於大數據會改變人們的思維的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨