最近，旧金山举行了 ”丰富数据” 论坛，在众所周知的统计学极客Nate Silver的主题演讲上，一些观众一定被他滔滔不绝地讲的一连串对于大数据误解和失误惊讶到了。在2008届总统选举中，他正确地统计了50个州中的49个州的大数据之后，他便是一个对大数据有洞察力的海报人物，第二年就被《时代》杂志评为世界100大最具影响力人物之一。
Silver （运行Five Thirty Eight查询聚合网站） 认为大数据可以非常有用，但是它经常被人误解。
他的第一个例子是在Wired发表的一篇2008年的文章，在文章中，他将 大数据描述成为计算问题 。”这篇文章给人的印象是，如果你有上百万，或数十亿，甚至万亿的观测资料及强大的计算机，那么，最终你可以通过蛮力来制作相关性并发现真相。”Silver说。
36大数据专稿，原文作者：David Needle 本文由36大数据翻译 ，任何不标明译者和出处以及本文链接http://www.36dsj.com/archives/45230均为侵权。
这篇文章报道他所看到的并传输”大数据是个魔术”的想法。”你拿到你想要的数据，然后按一个按钮，突然你就得到一个非常有价值的输出。这个想法是非常错误和危险的。他笑着说，如果大数据的见解是如此容易达到，会议上的大数据科学家们都会失业。 
Nate Silver
Silver指出，根据以前的技术，与更多近期引用的”数据科学”相比而不是与”大数据”相比，对于大数据的兴趣才刚刚开始达到峰值，
“正是这一点，让大数据被斥为过度炒作，这是一件好事。”他说。
Silver认为，这是 因为我们理所当然的认为技术是有价值的，现在也经常被嘲笑他们的合法性。 他提到了一家纽约时报的1979年的文章，家里有一台电脑并不是很有用，而且，它是有用的想法只是一种炒作。在上个世纪80年代中期，文章和报告中提到”生产率悖论”中，一些研究宣称他们没有发现任何证据表明信息技术帮助工人提升生产力并对经济增长做出贡献。
“有时它需要10年到15年（新技术）去支付利息。”Silver说。
Silver说，“虽然他是一个大数据的信徒，但是大数据需要在正确的方式中利用。” 仅仅收集更多数据可以让你有更多的方法愚弄自己 。数据科学家由于数据的缘故对数据并不感兴趣，他们对事物间的关系感兴趣。”
还有一种人为因素。例如，当政治家声援一个问题时，经常”跟着直觉走”。然后”根据他们最开始的假设将数据装扮起来。”
“我认为这种反向的方法是需要的。你应该在开始时尽可能的分析，然后着手解决剩下的部分。
数据是混乱和嘈杂的
然后有一个关于报道数据的问题。Silver说， 数据分析的冲突并不少见，有时，他觉得在所有并未获得清晰的结果的过程中，你最好不要报道任何事情 。例如，他说一组数据显示，Uber能够更好的吸引纽约的非洲裔美国乘客。
“但是如果换用回归分析的方式，Uber在吸引那些乘客做的非常糟糕。当你看到类似的东西，你可能不应该发表任何东西，”他说。” 很多人都不愿意承认数据是混乱和嘈杂的”。
此外， Silver认为，当我们分析和解释数据时，认识到偏差是很重要的 。他引用Sherylsandberg的《Leanin》这本书中的例子，它表明，在一些类似于技术行业，尽管男性和女性的求职者有着相同的简历，但是男性求职者比女性求职者更容易入选。
“当你问人们的时候，那些说自己没有性别偏见的人往往比别人更有性别偏见，要知道在你的组织中有着多样性的思想将是非常有用的。当你错误的时候，要愿意改变你的想法。如果你没有一个奖励诚实的反馈和讨论的组织，那么你所拥有的任何技术都没有关系。”
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