大数据来了之后，人们充满了无限遐想。人人都知道数据很重要，想着我获取海量数据之后，配以先进算法，编制好用软件，让计算机利用大数据挖掘出各种有意义的结果来，带给我们惊喜，帮助我们决策。想法非常好。可事实上如此吗，并不是。看看我们的周围，耳熟能详的大数据应用也就在于那几个电商之中。至于疫情防控、安防等方面的应用，那就是精准监控，哪里是什么大数据分析，扯不上。一帮学者学生的学术研究方面，去搜论文和项目，带大数据三个字的可真是海量啊。如果你是一个较真的人并且有点这方面基础的人，你去挖挖看，那些所谓的大数据研究，哪里是什么大数据，能把传统的数据统计分析做好都是很不错的了。
诺贝尔奖获得者罗纳德科斯说：只要拷问数据的时间足够长，它就会屈打成招的。
大数据概念炒热之前是什么最流行？数据挖掘。数据挖掘的书可真是汗牛充栋啊，内容都是三碗豆腐豆腐三碗。那个啤酒和尿布的可笑故事一再上演，我每写一篇类似的文章，都会把这五个字拿出来鞭尸。
计算机只接受你输入给它的数字，在它“眼里”，那就是0和1，除此之外没有任何意义。人们如此信任毫无感情和思想思维的计算机、数据，还美其名曰“数据不会说谎”。
“数据挖掘者”拷问数据，得到过一些很可笑的结论：某个公司网页首页把惯用的蓝色改成青色，公司收入可能会随之增加；购买行为与消费者姓氏的长度有关联；喝咖啡会导致胰脏癌；患病之人能被千里之外的医者的正能量治愈；以女性名称命名的飓风更具有杀伤力；女生会被“坏男生”吸引；亚洲裔美国人容易在每月4号发作心脏病；通过庆祝重要事件能推迟自己的死亡......
总会存在一个群体，梳理它们的特征，总能找出它们的共同特征。不是吗？数据挖掘也许不是知识发现，而是噪声发现。
你可能会问，我们那么的多的论文和项目，就是从数据得来的结果，没有多么稀奇古怪的结果出来呢。对的，我们的做法不是在心里早有了结论，而只是寻找数据来支撑吗？自诩为神枪手的人在整面墙上放满靶子，然后朝墙开枪。他肯定能射中一个，然后很骄傲地显摆自己的枪法，绝口不提其余没射中的靶子。因为他肯定可以击中一个，所以即便做到了也根本说明不了什么。这好比在研究中验证数百个（或数千、数百万个）理论，然后只报告统计学意义上最有说服力的结果，对所有失败的验证都守口如瓶。只要进行足够多的测试，研究人员就一定可以找到支持的证据。
蹩脚的射手把子弹打到了空白墙上。随后，他绕着弹孔画了个靶心。这也证明不了什么，因为总能找到一个弹孔画圈。这就好比在研究中搜遍数据来寻找模型，找到后再编出一个理论。有所发现只能证明有所寻求。
是时候回头审慎一下了，对于数据、挖掘、大数据，我们在干什么，当然绝大多数人没在干什么。只是为了发几篇文章做几个项目混位子混职称混毕业不在此之列。
还是要提一下：幸存者偏差和选择性偏差，每个人都应该学一学。起码要向如何识别一本正经的胡说八道这个方向努力吧。
