编者按：舍恩伯格的《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》被称为“迄今为止最好的一本大数据专著”，笔者相信大多数从事大数据工作，或者对大数据感兴趣的人都看过这本书，当然对于这本书的书评也很多，下文就是其中一篇，该文是从知乎上看到的，笔者认为写得比较客观，转来以飨读者。
正文如下：
花了三天的零碎时间大致看完了舍恩伯格的《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》。我看推荐说这是“迄今为止最好的一本大数据专著”。目前公司在搞hadoop、大数据应用，外面各类零碎的资料也非常多，那么想我应该去看一下这“最好”的专著吧。
买回来看完的感觉是平平而已。个人看法，在五分制下，大概也就是最多打三分。这本书可以买来看看，写得比较完整全面，案例比较多，有一定的参考意义，写PPT吹牛用得上，但是有什么巨大的意义就谈不上了。很多观点不能同意。
一、主要观点上可以探讨的地方
作者提出了关于大数据的“掷地有声”的三个原则。这三个原则凡讲大数据必被提及，很多人奉为圭臬。但是我觉得每一点都值得探讨。这三点分别是：不是随机样本，而是全体数据;不是精确性，而是混杂性;不是因果关系，而是相关关系。
看完之后感觉都有点不是那么回事。
1.不是随机样本，而是全体数据
这个说得好像人类从来就不知道使用全体数据可以得到更全面的结论，而非要去煞费苦心发展出一套抽样技术一样。人类早就知道处理全量数据的好处，而之所以要进行抽样分析，原因不外乎两点：一是处理能力跟不上，二是数据收集能力跟不上。作者认为人类之前主要受限于数据的处理能力而不去处理全量数据，但在目前机器处理能力有了巨大的提升的时代，限制绝大多数应用的瓶颈不是计算能力而是数据采集能力(不要去提那些极少数需要超级计算机的场合，那个和多数人无关、和本书的商业主题也无关)。但是即便如此，抽样所要针对的很多应用场景是不太可能收集全量数据的情况。比如人口普查，无论计算机力量如何强大，当前很多数据还是要人工去收集，所以这个普查还是要用抽样的方式。有意思的是，作者用人口普查是抽样分析来说明非“全量”时代我们被迫采用了抽样，而最终也没法说我们是否已经可以用全量数据来做人口普查了。实际上至少在目前，对于人口普查，抽样还是必然的选择(嗯，你可以设想，以后人人都装一块芯片，你可以在你的PPT里讲给你的客户和老板听)。再比如我们统计里的经典问题：怎么估算一批零件的使用寿命?怎么去分析一批奶品里的三聚氰胺?以前我们不可能去做全量测试，因为这意味着这批零件就废了，这批奶也全部用于测试了，这样测出结果也没啥意义了(嗯，你也可以说：我我们去收集历史上所有此类零件的使用情况来进行分析吧……嗯，加油吧，雄心勃勃的骚年)。现在 ?我们还是必须依赖抽样，是必须。
即便不提这些例子，仅从逻辑而言：收集、处理数据的行为本身也在不断产生着新的数据。我们又怎么证明这些数据不是你需要的“全量”的一部分呢?
作者的行文中，关于什么是“全量”，处于不断的摇摆之中。有时指“我们需要的所有数据”，有时指“我们能收集到的所有数据”。作者举了人口普查的例子，这个全量显然指前者。而在很多商业案例中，又显然指后者。我们有能力处理越来越多的、在以前不敢想象的大量数据，但是至少目前看，我们还没可能说我们处理了“全量”。我们最多可以说我们能处理我们能搜集到的“全量”，但如果据此产生了我们已经没有遗漏数据了的感觉，认为所有数据尽在掌握了，那我认为是一种很可能导致错误的错觉。
2.不是精确性，而是混杂性
这个么，说得好像以前的人类在使用“抽样”数据时竟然都认为取到的数据是“精确”的一样。在使用抽样数据的时候，我们就知道要容忍一定的误差。我们甚至知道在就算取得了“全样”数据的时候，也可能因为有各种原因而导致的不精确，统计实践中对此有相当多的案例。人类从未奢望过我们通过数据分析取得的多数结论是精确的。我们从来都要在信息混杂的情况下做出大多数的决策。
3.不是因果关系，而是相关关系
这是很多人(包括作者)认为最有价值、最重大的发现，而实际上却也是最收到批评的一个观点。连译者周涛教授在序言里都表示看不下去了，他至于认为如果放弃对因果关系的分析，是人类的堕落。我不说这么高的哲学层面，只从逻辑和技术上讨论一下。
计算机能够提供给我们的结论(到目前为止以及在可见的未来)，都是相关性。计算机从未提供过明确的因果关系给人类。是否因果关系，是人类在数据基础上，进行的人为判断。一直有相当多的应用，也是只考虑相关性，不考虑因果关系的：确定因果关系，是需要更大的精力、更多的投入的。所以只看相关性而不看因果性也不是什么新的结论(实际上已经是个很旧的结论了)。而这个相关性是不是可以作为决策的基础呢?这个一样离不开人的判断。有一个这样的故事：通过大量的数据分析，慈善组织得出结论：一个国家、地区的电视机的普及率与发达富裕程度很有关系(冰箱、洗衣机、空调、高跟鞋、牛仔裤，etc.，也会和发达程度有这样的相关性)，于是他们就向贫困国家赠送了很多电视，认为此举可以促进该国的经济发展。你可以鬼扯电视的普及与经济文化的密切相关，但是实际上最终发现更可能是经济发展导致了电视的普及，而不是反过来。所以，我们真的不需要因果分析吗?说得玩笑一点：这个世界真的不需要脑子了吗?
作者举了一个例子：谷歌分析搜索关键字来确定哪里可能发生了流行病。认为这就是利用了相关性而不是因果性。这是没有利用因果判断吗?现在在投入巨大的机器资源进行分析之前，分析师已经预计了得病的症状可能会导致人们去网上进行相关搜索(影响了搜索行为)。谷歌存储的用户上网信息肯定远远不止一个搜索关键字，分析师为何不开足马力把“全量”数据、各个指标都分析一遍呢?比如用户上网地点?上网时间?上网频率?上网语言?浏览器版本?客户端操作系统?etc…为何会像导弹一样精确地将机器资源投放到了关键字上呢?
总之，对于这些原则，作者为了显出新意，说得过于绝对。而排除掉绝对的成分后，这些观点也就不显得是创新了。作者把三个数据分析人员一直秉持的原则，当做全新的东西讲了出来。时代在变化，我们或许应该经常重新审视这些原则，来确认自己的思想是不是僵化了、是不是过时了。我赞同作者重新审视这些看法，但是我觉得没必要讲得这么极端。
二、细节论据上可以探讨的地方
除了三个大原则不足以令人完全信服，在一些细节上，作者的引证也不是很严谨。
如第51页，对于拼写检查的算法的优化。作者提到，通过输入大量的数据，4种常见语法检查算法的准确率提高了很多，以此说明大数据发挥了作用。这确实是个很有启发性的例子，可以去做更深入的分析和研究，但是……仅仅4个例子，够得出很有力的结论吗?4个算法，作者没注意到这是一个非常小的样本吗?不能因为这是4个用了大数据的采样，就认为这是一个支持大数据的有力结论了吧。(顺便我很想问问他们：为什么不测试个几十上百的算法呢?是不是面对如此“大量”的计算，也只好折中选择了一个抽样的小样本呢?甚至连样本数量是否合格都顾不上了吗?)
三、这本书有什么用处?
对于这样的一本书，我不明白周涛教授在译序里为什么要建议大家(以后)每个版本都应该买一本。为什么要买?难道作者理清自己脑子的过程很值得我们关注吗?
译序里说：“作者渴求立言立说的野心”，但是我恐怕作者是达不到这个目标的。关于作者的简介为：“《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为‘大数据商业应用第一人’，…早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。”
总体感觉是作者有很多想法，见识过很多案例(这些案例都丰富地体现在书中了，也很有参考价值)。但并非是一个曾经和数据真正绞尽脑汁搏斗过的人(这是我瞎猜的，没有考证过他的经历。考据者请不要告诉他做过什么咨询案例，这离真正体会数据的折磨还很远。)。
第183页说道：“…执行官们信任自己的直觉，所以由着它做决定。但是，随着管理决策越来越受预测性分析和大数据分析的影响和控制，依靠直觉做决定的情况将会被彻底改变。…"真的会么?如果你面对某一家企业做咨询，那可以这样讲。一种新技术的采用很有可能大幅提升企业的战斗力，并超越竞争对手。但是作者是期望对行业立言的人，面对整个社会我们这样讲就不严谨了。引用一个例子：中国棋院的一次训练会后，总教头马晓春对隔天要去各自的母队参加围甲的棋手们说：祝大家周末取胜。棋手们笑了：我们只有一半的人能赢啊。同样，如果大家都采用了大数据技术，那么也总有企业要在竞争中落于下风。而既然我们实际上无法真正分析“全量”数据，那CEO们还是会有很大的决策空间，哪怕很多决策实际上“不科学”。最起码，他们需要决定将有限的企业资源投入到对什么样的大数据进行分析，并如何应用分析出来的结果。嗯…我认为，这多少还是要依赖一些直觉的。
那么大家是否应该看一下这本书呢?我的答案是应该看一看。既然大数据是当前的潮流、相关的研究/商务活动层出不穷，那么做IT工作、数据工作的人对于“最好的”专著无论如何都必须看一下。书中集中展示了很多案例，值得作为参考和启发思维。此外，为了作为谈资、为了在写大数据PPT时有所依据，大家也得看看这本书。根据场合不同，可以对里面的内容复制粘贴、理解重写。这些内容，我相信买一版也就够了。需要提醒PPT人员的是，演示前请想清楚如何回答可能被提及的质疑。如果你对这本书的观点都深信不疑，那么你将会遇到很多的质疑。
对于下载网络版本担心没有图的朋友，请不用担心丢失信息：除掉湛庐特别制作的一张本书思维导图的彩页。这本书没有图。是的，一张都没有。大数据，大概太大了，大到作者无法用任何图来阐明了。
