计算机数据分析擅长于衡量社会交往的“数量”而不是“质量”。网络科学家可以在76%的时间里测量你与6个同事的社交互动，但他们不太可能捕捉到你对你一年只见两次的儿时朋友内心深处的感觉，更不用说但丁对比阿特丽斯的感觉了。所以，不要愚蠢到放弃你在社会决策中头脑中的神奇机器，而在工作中信任它。

1、大数据的局限性——大数据不理解背景

人类的决策不是离散的事件，而是根植于时间序列和环境中。经过数百万年的进化，人类的大脑已经适应了这个现实。人们擅长讲故事，有很多原因，也有很多场景。数据分析不知道如何讲故事，也不知道思维是如何浮现的。即使在一本普通的小说中，这种想法也无法用数据分析来解释。

2、大数据的局限性——大数据将创造更大的干草垛

这个想法是由著名商业思想家Nassim Taleb提出的，他是《黑天鹅:如何应对不可知的未来》一书的作者。我们拥有的数据越多，我们就能发现更显著的统计相关性。很多这样的关系都是毫无意义的，在解决问题时还会让人误入歧途。随着越来越多的数据可用，作弊行为呈指数级增长。在大海捞针的过程中，我们要找的针埋得越来越深。大数据时代的一个特征是，“重大”发现的数量被数据扩张的噪音淹没了。

3、大数据的局限性——大数据不能解决大问题

如果你只是想分析哪些邮件产生了最多的竞选捐款，你可以做一个随机对照试验。但如果目标是在衰退期间刺激经济，你不会找到一个平行世界社会作为对照组。最好的刺激方案是什么?关于这个问题有很多争论，尽管数据泛滥，但据我所知，这场辩论中没有一个主要的辩手根据统计分析改变了立场。

4、大数据的局限性——大数据往往是一种趋势，而不是杰作

当大量的个人迅速对一种文化产品产生兴趣时，数据分析可以对这种趋势敏感。但是一些重要的(有利可图的)产品一开始就从数据中被丢弃了，仅仅是因为它们的怪癖不为人所知。

5、大数据的局限性——大数据掩盖了价值

“原始数据”的意义在于，它永远不可能是“原始的”;它总是根据一个人的倾向和价值观来构建的。数据分析的结果看似客观公正，但实际上，价值选择贯穿于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个伟大的工具。但是，像任何工具一样，大数据也有它的长处和弱点。正如耶鲁大学(Yale University)的爱德华•塔夫特(Edward Tufte)所说:“世界比任何其他学科都更有趣。”

大数据的局限性有哪些?这才是大数据工程师必须了解的内容，计算机数据分析擅长于衡量社会互动的“数量”而不是“质量”。网络科学家可以在76%的时间里测量你与6个同事的社交互动，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。