科普小课堂：大数据是这么回事？

香农的信息论中给信息以明确的定义“信息是用来消除不确定的东西。”信息量的大小是由信息能够消除不确定性的多少决定的。 

例如：对于门口有一个人。A和B给出了这样的描述。

   A：门口有个年轻人，男性，穿了橘红色的上衣，身高一米七左右。挎着一个耐克的背包，带着眼镜。

   B：张小华在门口。

门口的人到底是谁这个问题？对于A和B的描述，到底谁的信息量比较大呢？

这个信息量的大小，也会由听她们描述的人决定的。我们假设小明与小红是听众。

小明认识张小华，对于确定门口人的身份来说，小明听到B的描述可以直接清楚门口人员的身份，通过张小华的名字，直接关联出小明大脑中一切关于张小华的信息。那么B的信息量是很大的，如果只是听到A的描述，小明就只能去猜测这人是谁？

小红不认识张小华，那么听到B说门口的人是张小华时，大脑依旧是一片空白，并不能消除心中任何疑惑。反倒是A的描述可以让他在脑海中展现出张小华的轮廓。那么对于小红来说，A的信息量是很大的。

信息的价值是由信息本身和接收者的理解能力决定的。如果接收者无法解读信息，即使信息价值量再大也是没有意义。如果接收者理解能力强大，即使看上去信息量很小，那么信息价值也是非常大的！

我们谈论大数据，重视大数据，不能盲目，要辨证的看待大数据分析的价值。既不要对大数据分析盲目的崇尚和迷恋，也不能弃之如敝履，这是两种极端可怕的态度。

过分的迷信大数据，会导致很多决策缺乏支持，会遇到很多“我知道/我不知道”的东西。对于它的分析，会让我们发现很多新的问题和规律，而这些问题，之前是不知道的。大数据让我们发现了这些问题，但是大数据本身很难提供解决方案。如果过分依赖大数据来解决问题，那么决策会变得非常困难。

同样如果对大数据弃之如敝履，那么会丢掉很多“我知道/我不知道”的东西。通过大数据分析可以发现很多问题和规律，这些问题是我们之前不知道的，但我们不知道，并不代表问题不存在。如果不进行大数据分析，那么这些问题将不会被发现，问题的解决更无从谈起。大数据分析可以让这些“新”的问题和规律显现出来。让我们可以更清晰的认识和看待问题，从而为问题的的解决提供可能。

案例中A的描述与现阶段的大数据情况非常相近。随着数据信息化的提升，大数据可以从各个角度去描述我们所发现的蛛丝马迹。但是大数据本身缺乏强关联性，这意味着，大数据可以帮我们消除很多的不确定性，让我们知道很多。但是，大数据无法完全消灭不确定性，让所有的事情都清晰明确。

 那么处于大数据时代的我们，到底该考虑哪些问题呢。

1、还有哪些信息值得我们去收集？

2、目前的数据收集方式是否可以提升和改进？

3、从什么角度对数据进行解读？

4、有什么方法可以更好的解读数据?

      关联性可以为数据插上翅膀，让数据在更广泛的空间发挥作用价值，保持数据的关联性是我们处理数据时所需要考虑的重要内容。