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大数据科学家中听不中用

发布时间:2019-06-09 14:46:12 编辑:笔名
孩子一咳嗽就吐是怎么回事
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“大数据”这个流行词包含了各类丰富的数码数据,从络、感应器,到、电脑。用智能软件来挖掘这些数据,可以得到许多发现。它使得各领域的数据导向决策过程成为可能。这也是数据科学家成为热门职业的原因。但你知道数据科学家平时都做些什么吗?

整理数据

事实上科技,数据科学家们百分之五十到八十的时间都在埋头整理无序的数据,直到它们能被用于挖掘,即所谓的“DataMining”。这些精细而繁琐的工作,完全不像想象中那么信手拈来。这是因为我们正身处于大数据的现代蛮荒之中,数据从收集到可用,还需要某种程度的开垦。

TimothyWeaver是德尔蒙食品公司的CIO(信息主管),他指出了大数据的“数据噪音”(datawrangling)中存在的“冰山效应”(iceberg)。人们只看到结果,却没有看到结果背后的大量劳动。

不过,这也是一个问题与机会共生的问题。一些创业公司正在尝试通过开发自动收集、清理和管理数据的软件,来突破大数据的这种瓶颈。

在未来,会有越来越多的数据来源能够用于揭示一家公司的运营情况。比如在食品产业,能够获取的数据有产量、产地和运输、天气、零售数据和社交络评论。我们测量的是这些数据在情感和需求上的变化信号。结果是,我们能够比以往更加具象化地看到运营的每一个步骤,能够开始量身定制生产计划和存货。

然而在集合不同类别数据的过程中,也会产生问题。传感器、文件、络和传统数据库的数据存在不同的格式,必须把它们清理并转换成统一格式,才能加入算法。

人类语言

数据格式只是一个问题,另一个挑战是人类语言的模糊性。Iodine是一家健康创业公司,它为顾客提供药品的副作用和交互作用信息。但对于相同的副作用,食品药品管理局使用的术语往往有细微差别。“困倦”,“嗜睡”和“瞌睡”同时使用。人类能够识别这些同义词,但软件算法必须通过编程才能获得这种解读能力。这种蛋疼的工作在数据项目中需要不断地重复。

数据专家试图自动化这个过程中的每一步。“然而操作上,由于数据的复杂性,你得当好长一段时间的数据看门人,才能得到迷人的结果。”数据科学家兼Iodine创始人MattMohebbi说。

数据软件能够做到的不仅仅是节约科学家们的时间,它同时也可能成为大数据计算普及化的功臣。

历史规律表明,一项新技术产生之初只被少数精英所掌握。然而随着时间推移,技术进步和投资增加,工具越来越强大,相关经济发展,商业运作开始适应,技术终融入主流。在大数据时代,这条定律依然有用。

硅谷数据科学的CTO,JohnAkred看到了现代数据世界发展与技术发展的相似之处。他说,“我们见证着革命的起源,它致力于使更大的人群获得解决数据问题的能力。”

加州帕罗奥图市的一家初创企业ClearStoryData致力于开发识别、集合各种数据资源并通过表格和图表、数据地图来可视化结果的软件。它的目标就是通过软件来开发更大的用户市场。

一个可视化报告通常包括六到八个数据源。比如一个提供给零售商的报告,可能包括扫描的销售点数据、天气预报、站浏览量、竞争对手的定价数据、智能软件访问量和停车场车流量的视频监控。而这些数据如果手动整理,请多少人手也不一定够。

算法仍旧没有替代手工劳动

尽管如此,数据科学家们强调,手工劳动在数据准备中仍是必不可少的。“开始的时候你为了一个特定目标准备数据,但没过多久就发现了一些新东西,你的目标也会随之改变。”哥伦比亚研究生院的一位数据科学家CathyO’Neil说。

但科技毫无疑问的是,在减轻数据统计压力方面,科学家们需要好好磨一磨他们的刀剑了。毕竟,工欲善其事,必先利其器嘛。

(科技责编:赵雅敏)

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