第一部分大數(shù)據(jù)時代的思維變革01更多：不是隨機樣本，而是全體數(shù)據(jù)

讓數(shù)據(jù)“發(fā)聲”

“大數(shù)據(jù)”全在于發(fā)現(xiàn)和理解信息內(nèi)容及信息與信息之間的關(guān)系，然而直到最近，我們對此似乎還是難以把握。ibm的資深“大數(shù)據(jù)”專家杰夫·喬納斯（jeffjonas）提出要讓數(shù)據(jù)“說話”。從某種層面上來說，這聽起來很平常。人們使用數(shù)據(jù)已經(jīng)有相當(dāng)長一段時間了，無論是日常進行的大量非正式觀察，還是過去幾個世紀(jì)里在專業(yè)層面上用高級算法進行的量化研究，都與數(shù)據(jù)有關(guān)。

在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)處理變得更加容易、更加快速，人們能夠在瞬間處理成千上萬的數(shù)據(jù)。但當(dāng)我們談?wù)撃堋罢f話”的數(shù)據(jù)時，我們指的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。

實際上，大數(shù)據(jù)與三個重大的思維轉(zhuǎn)變有關(guān)，這三個轉(zhuǎn)變是相互聯(lián)系和相互作用的。

首先，要分析與某事物相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不是依靠分析少量的數(shù)據(jù)樣本。

其次，我們樂于接受數(shù)據(jù)的紛繁復(fù)雜，而不再追求精確『性』。

最后，我們的思想發(fā)生了轉(zhuǎn)變，不再探求難以捉『摸』的因果關(guān)系，轉(zhuǎn)而關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系。

本章就將介紹第一個轉(zhuǎn)變：利用所有的數(shù)據(jù)，而不再僅僅依靠一小部分?jǐn)?shù)據(jù)。

很長一段時間以來，準(zhǔn)確分析大量數(shù)據(jù)對我們而言都是一種挑戰(zhàn)。過去，因為記錄、儲存和分析數(shù)據(jù)的工具不夠好，我們只能收集少量數(shù)據(jù)進行分析，這讓我們一度很苦惱。為了讓分析變得簡單，我們會把數(shù)據(jù)量縮減到最少。這是一種無意識的自?。何覀儼雅c數(shù)據(jù)交 流的困難看成是自然的，而沒有意識到這只是當(dāng)時技術(shù)條件下的一種人為的限制。如今，技術(shù)條件已經(jīng)有了非常大的提高，雖然人類可以處理的數(shù)據(jù)依然是有限的，也永遠(yuǎn)是有限的，但是我們可以處理的數(shù)據(jù)量已經(jīng)大大地增加，而且未來會越來越多。

在某些方面，我們依然沒有完全意識到自己擁有了能夠收集和處理更大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。我們還是在信息匱乏的假設(shè)下做很多事情，建立很多機構(gòu)組織。我們假定自己只能收集到少量信息，結(jié)果就真的如此了。這是一個自我實現(xiàn)的過程。我們甚至發(fā)展了一些使用盡可能少的信息的技術(shù)。別忘了，統(tǒng)計學(xué)的一個目的就是用盡可能少的數(shù)據(jù)來證實盡可能重大的發(fā)現(xiàn)。事實上，我們形成了一種習(xí)慣，那就是在我們的制度、處理過程和激勵機制中盡可能地減少數(shù)據(jù)的使用。為了理解大數(shù)據(jù)時代的轉(zhuǎn)變意味著什么，我們需要首先回顧一下過去。

小數(shù)據(jù)時代的隨機采樣，最少的數(shù)據(jù)獲得最多的信息

直到最近，私人企業(yè)和個人才擁有了大規(guī)模收集和分類數(shù)據(jù)的能力。在過去，這是只有教會或者『政府』才能做到的。當(dāng)然，在很多國家，教會和『政府』是等同的。有記載的、最早的計數(shù)發(fā)生在公元前8000年，當(dāng)時蘇美爾的商人用黏土珠來記錄出售的商品。大規(guī)模的計數(shù)則是『政府』的事情。數(shù)千年來，『政府』都試圖通過收集信息來管理國民。

以人口普查為例。據(jù)說古代埃及曾進行過人口普查，《舊約》和《新約》中對此都有所提及。那次由奧古斯都凱撒主導(dǎo)實施的人口普查，提出了“每個人都必須納稅”，這使得約瑟夫和瑪麗搬到了耶穌的出生地伯利恒。1086年的《末日審判書》（thedoomsdaybook）對當(dāng)時英國的人口、土地和財產(chǎn)做了一個前所未有的全面記載?；始椅瘑T穿越整個國家對每個人、每件事都做了記載，后來這本書用《圣經(jīng)》中的《末日審判書》命名，因為每個人的生活都被赤『裸』『裸』地記載下來的過程就像接受“最后的審判”一樣。

然而，人口普查是一項耗資且費時的事情。國王威廉一世（kingwilliami）在他發(fā)起的《末日審判書》完成之前就去世了。但是，除非放棄收集信息，否則在當(dāng)時沒有其他辦法。盡管如此，當(dāng)時收集的信息也只是一個大概情況，實施人口普查的人也知道他們不可能準(zhǔn)確記錄下每個人的信息。實際上，“人口普查”這個詞來源于拉丁語的“censere”，意思就是推測、估算。

三百多年前，一個名叫約翰·格朗特（johngraunt）的英國縫紉用品商提出了一個很有新意的方法。他采用了一個新方法推算出鼠疫時期倫敦的人口數(shù)，這種方法就是后來的統(tǒng)計學(xué)。這個方法不需要一個人一個人地計算。雖然這個方法比較粗糙，但采用這個方法，人們可以利用少量有用的樣本信息來獲取人口的整體情況。

雖然后來證實他能夠得出正確的數(shù)據(jù)僅僅是因為運氣好，但在當(dāng)時他的方法大受歡迎。樣本分析法一直都有較大的漏洞，因此無論是進行人口普查還是其他大數(shù)據(jù)類的任務(wù)，人們還是一直使用具體計數(shù)這種“野蠻”的方法。

考慮到人口普查的復(fù)雜『性』以及耗時耗費的特點，『政府』極少進行普查。古羅馬人在人口以萬計數(shù)的時候每5年普查一次。美國憲法規(guī)定每10年進行一次人口普查，因為隨著國家人口越來越多，只能以百萬計數(shù)了。但是到19世紀(jì)為止，即使這樣不頻繁的人口普查依然很困難，因為數(shù)據(jù)變化的速度超過了人口普查局統(tǒng)計分析的能力。

穿孔卡片的美國人口普查

美國在1880年進行的人口普查，耗時8年才完成數(shù)據(jù)匯總。因此，他們獲得的很多數(shù)據(jù)都是過時的。1890年進行的人口普查，預(yù)計要花費13年的時間來匯總數(shù)據(jù)。即使不考慮這種情況違反了憲法規(guī)定，它也是很荒謬的。然而，因為稅收分?jǐn)偤蛧鴷砣藬?shù)確定都是建立在人口的基礎(chǔ)上的，所以必須要得到正確的數(shù)據(jù)，而且必須是及時的數(shù)據(jù)。

美國人口普查局面臨的問題與當(dāng)代商人和科學(xué)家遇到的問題很相似。很明顯，當(dāng)他們被數(shù)據(jù)淹沒的時候，已有的數(shù)據(jù)處理工具已經(jīng)難以應(yīng)付了，所以就需要有更多的新技術(shù)。

后來，美國人口普查局就和當(dāng)時的美國發(fā)明家赫爾曼·霍爾瑞斯（hermanhollerith)簽訂了一個協(xié)議，用他的穿孔卡片制表機來完成1890年的人口普查。

經(jīng)過大量的努力，霍爾瑞斯成功地在1年時間內(nèi)完成了人口普查的數(shù)據(jù)匯總工作。這簡直就是一個奇跡，它標(biāo)志著自動處理數(shù)據(jù)的開端，也為后來ibm公司的成立奠定了基礎(chǔ)。但是，將其作為收集處理大數(shù)據(jù)的方法依然過于昂貴。畢竟，每個美國人都必須填一張可制成穿孔卡片的表格，然后再進行統(tǒng)計。這么麻煩的情況下，很難想象如果不足十年就要進行一次人口普查應(yīng)該怎么辦。但是，對于一個跨越式發(fā)展的國家而言，十年一次的人口普查的滯后『性』已經(jīng)讓普查失去了大部分意義。

這就是問題所在，是利用所有的數(shù)據(jù)還是僅僅采用一部分呢？最明智的自然是得到有關(guān)被分析事物的所有數(shù)據(jù)，但是當(dāng)數(shù)量無比龐大時，這又不太現(xiàn)實。那如何選擇樣本呢？有人提出有目的地選擇最具代表『性』的樣本是最恰當(dāng)?shù)姆椒ā?934年，波蘭統(tǒng)計學(xué)家耶日·奈曼（jerzyneyman）指出，這只會導(dǎo)致更多更大的漏洞。事實證明，問題的關(guān)鍵是選擇樣本時的隨機『性』。

統(tǒng)計學(xué)家們證明：采樣分析的精確『性』隨著采樣隨機『性』的增加而大幅提高，但與樣本數(shù)量的增加關(guān)系不大。雖然聽起來很不可思議，但事實上，一個對1100人進行的關(guān)于“是否”問題的抽樣調(diào)查有著很高的精確『性』，精確度甚至超過了對所有人進行調(diào)查時的97%。這是真的，不管是調(diào)查10萬人還是1億人，20次調(diào)查里有19都是這樣。為什么會這樣？原因很復(fù)雜，但是有一個比較簡單的解釋就是，當(dāng)樣本數(shù)量達(dá)到了某個值之后，我們從新個體身上得到的信息會越來越少，就如同經(jīng)濟學(xué)中的邊際效應(yīng)遞減一樣。

認(rèn)為樣本選擇的隨機『性』比樣本數(shù)量更重要，這種觀點是非常有見地的。這種觀點為我們開辟了一條收集信息的新道路。通過收集隨機樣本，我們可以用較少的花費做出高精準(zhǔn)度的推斷。因此，『政府』每年都可以用隨機采樣的方法進行小規(guī)模的人口普查，而不是只能每十年進行一次。事實上，『政府』也這樣做了。例如，除了十年一次的人口大普查，美國人口普查局每年都會用隨機采樣的方法對經(jīng)濟和人口進行200多次小規(guī)模的調(diào)查。當(dāng)收集和分析數(shù)據(jù)都不容易時，隨機采樣就成為應(yīng)對信息過量的辦法。

很快，隨機采樣就不僅應(yīng)用于公共部門和人口普查了。在商業(yè)領(lǐng)域，隨機采樣被用來監(jiān)管商品質(zhì)量。這使得監(jiān)管商品質(zhì)量和提升商品品質(zhì)變得更容易，花費也更少。以前，全面的質(zhì)量監(jiān)管要求對生產(chǎn)出來的每個產(chǎn)品進行檢查，而現(xiàn)在只需從一批商品中隨機抽取部分樣品進行檢查就可以了。本質(zhì)上來說，隨機采樣讓大數(shù)據(jù)問題變得更加切實可行。同理，它將客戶調(diào)查引進了零售行業(yè)，將焦點討論引進了政治界，也將許多人文問題變成了社會科學(xué)問題。

隨機采樣取得了巨大的成功，成為現(xiàn)代社會、現(xiàn)代測量領(lǐng)域的主心骨。但這只是一條捷徑，是在不可收集和分析全部數(shù)據(jù)的情況下的選擇，它本身存在許多固有的缺陷。它的成功依賴于采樣的絕對隨機『性』，但是實現(xiàn)采樣的隨機『性』非常困難。一旦采樣過程中存在任何偏見，分析結(jié)果就會相去甚遠(yuǎn)。

最近，以固定電話用戶為基礎(chǔ)進行投票民調(diào)就面臨了這樣的問題，采樣缺乏隨機『性』，因為沒有考慮到只使用移動電話的用戶——這些用戶一般更年輕和更熱愛自由 。沒有考慮到這些用戶，自然就得不到正確的預(yù)測。2008年在奧巴馬與麥凱恩之間進行的美國總統(tǒng)大選中，蓋洛普咨詢公司、皮尤研究中心（pew）、美國廣播公司和《華盛頓郵報》這些主要的民調(diào)組織都發(fā)現(xiàn)，如果他們不把移動用戶考慮進來，民意測試結(jié)果就會出現(xiàn)三個點的偏差，而一旦考慮進來，偏差就只有一個點。鑒于這次大選的票數(shù)差距極其微弱，這已經(jīng)是非常大的偏差了。

更糟糕的是，隨機采樣不適合考察子類別的情況。因為一旦繼續(xù)細(xì)分，隨機采樣結(jié)果的錯誤率會大大增加。這很容易理解。倘若你有一份隨機采樣的調(diào)查結(jié)果，是關(guān)于1000個人在下一次競選中的投票意向。如果采樣時足夠隨機，這份調(diào)查的結(jié)果就有可能在3%的誤差范圍內(nèi)顯示全民的意向。但是如果這個3%左右的誤差本來就是不確定的，卻又把這個調(diào)查結(jié)果根據(jù)『性』別、地域和收入進行細(xì)分，結(jié)果是不是越來越不準(zhǔn)確呢？用這些細(xì)分過后的結(jié)果來表現(xiàn)全民的意愿，是否合適呢？

你設(shè)想一下，一個對1000個人進行的調(diào)查，如果要細(xì)分到“東北部的富裕女『性』”，調(diào)查的人數(shù)就遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于1000人了。即使是完全隨機的調(diào)查，倘若只用了幾十個人來預(yù)測整個東北部富裕女『性』選民的意愿，還是不可能得到精確結(jié)果?。《?，一旦采樣過程中存在任何偏見，在細(xì)分領(lǐng)域所做的預(yù)測就會大錯特錯。

因此，當(dāng)人們想了解更深層次的細(xì)分領(lǐng)域的情況時，隨機采樣的方法就不可取了。在宏觀領(lǐng)域起作用的方法在微觀領(lǐng)域失去了作用。隨機采樣就像是模擬照片打印，遠(yuǎn)看很不錯，但是一旦聚焦某個點，就會變得模糊不清。

隨機采樣也需要嚴(yán)密的安排和執(zhí)行。人們只能從采樣數(shù)據(jù)中得出事先設(shè)計好的問題的結(jié)果——千萬不要奢求采樣的數(shù)據(jù)還能回答你突然意識到的問題。所以雖說隨機采樣是一條捷徑，但它也只是一條捷徑。隨機采樣方法并不適用于一切情況，因為這種調(diào)查結(jié)果缺乏延展『性』，即調(diào)查得出的數(shù)據(jù)不可以重新分析以實現(xiàn)計劃之外的目的。

我們來看一下dna分析。由于技術(shù)成本大幅下跌以及在醫(yī)學(xué)方面的廣闊前景，個人基因排序成為了一門新興產(chǎn)業(yè)。2012年，基因組解碼的價格跌破1000美元，這也是非正式的行業(yè)平均水平。從2007年起，硅谷的新興科技公司23andme就開始分析人類基因，價格僅為幾百美元。這可以揭示出人類遺傳密碼中一些會導(dǎo)致其對某些疾病抵抗力差的特征，如『乳』腺癌和心臟病。23andme希望能通過整合顧客的dna和健康信息，了解到用其他方式不能獲取的新信息。

公司對某人的一小部分dna進行排序，標(biāo)注出幾十個特定的基因缺陷。這只是此人整個基因密碼的樣本，還有幾十億個基因堿基對未排序。最后，23andme只能回答它們標(biāo)注過的基因組表現(xiàn)出來的問題。發(fā)現(xiàn)新標(biāo)注時，此人的dna必須重新排序，更準(zhǔn)確地說，是相關(guān)的部分必須重新排列。只研究樣本而不是整體，有利有弊：能更快更容易地發(fā)現(xiàn)問題，但不能回答事先未考慮到的問題。

大數(shù)據(jù)與喬布斯的癌癥治療

蘋果公司的傳奇總裁史蒂夫·喬布斯在與癌癥斗爭的過程中采用了不同的方式，成為世界上第一個對自身所有dna和腫瘤dna進行排序的人。為此，他支付了高達(dá)幾十萬美元的費用，這是23andme報價的幾百倍之多。所以，他得到的不是一個只有一系列標(biāo)記的樣本，他得到了包括整個基因密碼的數(shù)據(jù)文檔。

對于一個普通的癌癥患者，醫(yī)生只能期望她的dna排列同試驗中使用的樣本足夠相似。但是，史蒂夫·喬布斯的醫(yī)生們能夠基于喬布斯的特定基因組成，按所需效果用『藥』。如果癌癥病變導(dǎo)致『藥』物失效，醫(yī)生可以及時更換另一種『藥』，也就是喬布斯所說的，“從一片睡蓮葉跳到另一片上?！眴滩妓归_玩笑說：“我要么是第一個通過這種方式戰(zhàn)勝癌癥的人，要么就是最后一個因為這種方式死于癌癥的人?！彪m然他的愿望都沒有實現(xiàn)，但是這種獲得所有數(shù)據(jù)而不僅是樣本的方法還是將他的生命延長了好幾年。

全數(shù)據(jù)模式，樣本=總體

在信息處理能力受限的時代，世界需要數(shù)據(jù)分析，卻缺少用來分析所收集數(shù)據(jù)的工具，因此隨機采樣應(yīng)運而生，它也可以被視為那個時代的產(chǎn)物。如今，計算和制表不再像過去一樣困難。感應(yīng)器、手機導(dǎo)航、網(wǎng)站點擊和twitter被動地收集了大量數(shù)據(jù)，而計算機可以輕易地對這些數(shù)據(jù)進行處理。

采樣的目的就是用最少的數(shù)據(jù)得到最多的信息。當(dāng)我們可以獲得海量數(shù)據(jù)的時候，它就沒有什么意義了。數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的改變，但我們的方法和思維卻沒有跟上這種改變。

然而，采樣一直有一個被我們廣泛承認(rèn)卻又總有意避開的缺陷，現(xiàn)在這個缺陷越來越難以忽視了。采樣忽視了細(xì)節(jié)考察。雖然我們別無選擇，只能利用采樣分析法來進行考察，但是在很多領(lǐng)域，從收集部分?jǐn)?shù)據(jù)到收集盡可能多的數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變已經(jīng)發(fā)生了。如果可能的話，我們會收集所有的數(shù)據(jù)，即“樣本=總體”。

正如我們所看到的，“樣本=總體”是指我們能對數(shù)據(jù)進行深度探討，而采樣幾乎無法達(dá)到這樣的效果。上面提到的有關(guān)采樣的例子證明，用采樣的方法分析整個人口的情況，正確率可達(dá)97%。對于某些事物來說，3%的錯誤率是可以接受的。但是你無法得到一些微觀細(xì)節(jié)的信息，甚至還會失去對某些特定子類別進行進一步研究的能力。正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)的。生活中真正有趣的事情經(jīng)常藏匿在細(xì)節(jié)之中，而采樣分析法卻無法捕捉到這些細(xì)節(jié)。

谷歌流感趨勢預(yù)測并不是依賴于對隨機樣本的分析，而是分析了整個美國幾十億條互聯(lián)網(wǎng)檢索記錄。分析整個數(shù)據(jù)庫，而不是對一個樣本進行分析，能夠提高微觀層面分析的準(zhǔn)確『性』，甚至能夠推測出某個特定城市的流感狀況，而不只是一個州或是整個國家的情況。farecast的初始系統(tǒng)使用的樣本包含12000個數(shù)據(jù)，所以取得了不錯的預(yù)測結(jié)果。但是隨著奧倫·埃齊奧尼不斷添加更多的數(shù)據(jù)，預(yù)測的結(jié)果越來越準(zhǔn)確。最終，farecast使用了每一條航線整整一年的價格數(shù)據(jù)來進行預(yù)測。埃齊奧尼說：“這只是一個暫時『性』的數(shù)據(jù)，隨著你收集的數(shù)據(jù)越來越多，你的預(yù)測結(jié)果會越來越準(zhǔn)確。”

所以，我們現(xiàn)在經(jīng)常會放棄樣本分析這條捷徑，選擇收集全面而完整的數(shù)據(jù)。我們需要足夠的數(shù)據(jù)處理和存儲能力，也需要最先進的分析技術(shù)。同時，簡單廉價的數(shù)據(jù)收集方法也很重要。過去，這些問題中的任何一個都很棘手。在一個資源有限的時代，要解決這些問題需要付出很高的代價。但是現(xiàn)在，解決這些難題已經(jīng)變得簡單容易得多。曾經(jīng)只有大公司才能做到的事情，現(xiàn)在絕大部分的公司都可以做到了。

通過使用所有的數(shù)據(jù)，我們可以發(fā)現(xiàn)如若不然則將會在大量數(shù)據(jù)中淹沒掉的情況。例如，信用卡詐騙是通過觀察異常情況來識別的，只有掌握了所有的數(shù)據(jù)才能做到這一點。在這種情況下，異常值是最有用的信息，你可以把它與正常交 易情況進行對比。這是一個大數(shù)據(jù)問題。而且，因為交 易是即時的，所以你的數(shù)據(jù)分析也應(yīng)該是即時的。

然而，使用所有的數(shù)據(jù)并不代表這是一項艱巨的任務(wù)。大數(shù)據(jù)中的“大”不是絕對意義上的大，雖然在大多數(shù)情況下是這個意思。谷歌流感趨勢預(yù)測建立在數(shù)億的數(shù)學(xué)模型上，而它們又建立在數(shù)十億數(shù)據(jù)節(jié)點的基礎(chǔ)之上。完整的人體 基因組有約30億個堿基對。但這只是單純的數(shù)據(jù)節(jié)點的絕對數(shù)量，并不代表它們就是大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法。谷歌流感趨勢和喬布斯的醫(yī)生們采取的就是大數(shù)據(jù)的方法。

日本國民體育運動“相撲”中非法『操』縱比賽結(jié)果的發(fā)現(xiàn)，就恰到好處地說明了使用“樣本=總體”這種全數(shù)據(jù)模式的重要『性』。消極比賽一直被極力禁止，備受譴責(zé)，很多運動員深受困擾。芝加哥大學(xué)的一位很有前途的經(jīng)濟學(xué)家斯蒂夫·列維特（stevenlevitt），在《美國經(jīng)濟評論》上發(fā)表了一篇研究論文，其中提到了一種發(fā)現(xiàn)這個情況的方法：查看運動員過去所有的比賽資料。他的暢銷書《魔鬼經(jīng)濟學(xué)》（freakonomics）中也提到了這個觀點，他認(rèn)為檢查所有的數(shù)據(jù)是非常有價值的。

列維特和他的同事馬克·達(dá)根（markduggan）使用了11年中超過64000場摔跤比賽的記錄，來尋找異?！盒浴?。他們獲得了重大的發(fā)現(xiàn)。非法『操』縱比賽結(jié)果的情況確實時有發(fā)生，但是不會出現(xiàn)在大家很關(guān)注的比賽上。冠軍賽也有可能被『操』縱，但是數(shù)據(jù)顯示消極比賽主要還是出現(xiàn)在不太被關(guān)注的聯(lián)賽的后幾場中。這時基本上沒有什么風(fēng)險，因為選手根本就沒有獲獎的希望。

但是相撲比賽的一個比較特殊的地方是，選手需要在15場聯(lián)賽中的大部分場次取得勝利才能保持排名和收入。這樣一來就會出現(xiàn)利益不對稱的問題。當(dāng)一個7勝7負(fù)的摔跤手碰到一個8勝6負(fù)的對手時，比賽結(jié)果對第一個選手來說極其重要，對他的對手則沒有那么重要。列維特和達(dá)根發(fā)現(xiàn)，在這樣的情況下，需要贏的那個選手很可能會贏。這看起來像是對手送的“禮物”，因為在聯(lián)系緊密的相撲界，幫別人一把就是給自己留了一條后路。

有沒有可能是要贏的決心幫助這個選手獲勝呢？答案是，有可能。但是數(shù)據(jù)顯示的情況是，需要贏的選手的求勝心也只是比平常高了25%。所以，把勝利完全歸功于求勝心是不妥當(dāng)?shù)摹?shù)據(jù)進行進一步分析可能會發(fā)現(xiàn)，與他們在前三四次比賽中的表現(xiàn)相比，當(dāng)他們再相遇時，上次失利的一方要擁有比對方多3~4倍的勝率。

這個情況是顯而易見的。但是如果采用隨機采樣分析法，就無法發(fā)現(xiàn)這個情況。而大數(shù)據(jù)分析通過使用所有比賽的極大數(shù)據(jù)捕捉到了這個情況。這就像捕魚一樣，開始時你不知道是否能捕到魚，也不知道會捕到什么魚。

一個數(shù)據(jù)庫并不需要有以太字節(jié)（一般記做tb，等于2的40次方字節(jié)）計的數(shù)據(jù)。在這個相撲案例中，整個數(shù)據(jù)庫包含的字節(jié)量還不如一張普通的數(shù)碼照片包含得多。但是大數(shù)據(jù)分析法不只關(guān)注一個隨機的樣本。這里的“大”取的是相對意義而不是絕對意義，也就是說這是相對所有數(shù)據(jù)來說的。

很長一段時間內(nèi)，隨機采樣都是一條好的捷徑，它使得數(shù)字時代之前的大量數(shù)據(jù)分析變得可能。但就像把一張數(shù)碼照片或者一首數(shù)碼歌曲截取成多個小文件似的，在采樣分析的時候，很多信息都無法得到。擁有全部或幾乎全部的數(shù)據(jù)，我們就能夠從不同的角度，更細(xì)致地觀察研究數(shù)據(jù)的方方面面。

我們可以用lytro相機來打一個恰當(dāng)?shù)谋确?。lytro相機具有革新『性』的，因為它把大數(shù)據(jù)運用到了基本的攝影中。與傳統(tǒng)相機只可以記錄一束光不同，lytro相機可以記錄整個光場里所有的光，達(dá)到1100萬之多。具體生成什么樣的照片則可以在拍攝之后再根據(jù)需要決定。用戶沒必要在一開始就聚焦，因為該相機可以捕捉到所有的數(shù)據(jù)，所以之后可以選擇聚焦圖像中的任一點。整個光場的光束都被記錄了，也就是收集了所有的數(shù)據(jù)，“樣本=總體”。因此，與普通照片相比，這些照片就更具“循環(huán)『性』”。如果使用普通相機，攝影師就必須在拍照之前決定好聚焦點。

同理，因為大數(shù)據(jù)是建立在掌握所有數(shù)據(jù)，至少是盡可能多的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的，所以我們就可以正確地考察細(xì)節(jié)并進行新的分析。在任何細(xì)微的層面，我們都可以用大數(shù)據(jù)去論證新的假設(shè)。是大數(shù)據(jù)讓我們發(fā)現(xiàn)了相撲中的非法『操』縱比賽結(jié)果、流感的傳播區(qū)域和對抗癌癥需要針對的那部分dna。它讓我們能清楚分析微觀層面的情況。

當(dāng)然，有些時候，我們還是可以使用樣本分析法，畢竟我們?nèi)匀换钤谝粋€資源有限的時代。但是更多時候，利用手中掌握的所有數(shù)據(jù)成為了最好也是可行的選擇。

社會科學(xué)是被“樣本=總體”撼動得最厲害的學(xué)科。隨著大數(shù)據(jù)分析取代了樣本分析，社會科學(xué)不再單純依賴于分析經(jīng)驗數(shù)據(jù)。這門學(xué)科過去曾非常依賴樣本分析、研究和調(diào)查問卷。當(dāng)記錄下來的是人們的平常狀態(tài)，也就不用擔(dān)心在做研究和調(diào)查問卷時存在的偏見了?，F(xiàn)在，我們可以收集過去無法收集到的信息，不管是通過移動電話表現(xiàn)出的關(guān)系，還是通過twitter信息表現(xiàn)出的感情。更重要的是，我們現(xiàn)在也不再依賴抽樣調(diào)查了。

艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西（albertlászlobarabási），和他的同事想研究人與人之間的互動。于是他們調(diào)查了四個月內(nèi)所有的移動通信記錄——當(dāng)然是匿名的，這些記錄是一個為全美五分之一人口提供服務(wù)的無線運營商提供的。這是第一次在全社會層面用接近于“樣本=總體”的數(shù)據(jù)資料進行網(wǎng)絡(luò)分析。通過觀察數(shù)百萬人的所有通信記錄，我們可以產(chǎn)生也許通過任何其他方式都無法產(chǎn)生的新觀點。

有趣的是，與小規(guī)模的研究相比，這個團 隊發(fā)現(xiàn)，如果把一個在社區(qū)內(nèi)有很多連接關(guān)系的人從社區(qū)關(guān)系網(wǎng)中剔除開來，這個關(guān)系網(wǎng)會變得沒那么高效但卻不會解體；但如果把一個與所在社區(qū)之外的很多人有著連接關(guān)系的人從這個關(guān)系網(wǎng)中剔除，整個關(guān)系網(wǎng)很快就會破碎成很多小塊。這個研究結(jié)果非常重要也非常的出人意料。誰能想象一個在關(guān)系網(wǎng)內(nèi)有著眾多好友的人的重要『性』還不如一個只是與很多關(guān)系網(wǎng)外的人聯(lián)系的人呢？這說明一般來說無論是一個集體還是一個社會，多樣『性』是有額外價值的。這個結(jié)果促使我們重新審視一個人在社會關(guān)系網(wǎng)中的存在價值。