自年以来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷中国。在大数据热炒之中，大数据的价值是否被夸大了？是否存在人造的“心灵鸡汤”？大数据技术便利带来的“收之桑榆”，是否也存在自己的副作用“失之东隅”即个人隐私何以得到保障？是不是也要多一点点真诚，少一点点套路？
在众声喧哗之中，我们需要冷静审慎地思考上述问题。今天跟大家分享有关大数据的10个小故事，不是唐僧式地说教，只想让大家客观地了解“大数据”。
故事01：大数据都是骗人的啊——大数据预测得准吗？
从前，有一头不在风口长大的猪。自打出生以来，就在猪圈这个世外桃源里美满地生活着。每天都有人时不时地扔进来一些好吃的东西，小猪觉得日子惬意极了！高兴任性时，可在猪圈泥堆里打滚耍泼。忧伤时，可趴在猪圈的护栏上，看夕阳西下，春去秋来，岁月不争。“猪”生如此，夫复何求？
根据过往数百天的大数据分析，小猪预测，未来的日子会一直这样“波澜不惊”地过下去，直到它从小猪长成肥猪……在春节前的一个下午，一次血腥的杀戮改变了猪的信念：尼玛大数据都是骗人的啊……惨叫嘎然而止。
这则“人造寓言”是由《MacTalk·人生元编程》一书作者池建强先生“杜撰”而成的。池先生估计是想用这个搞笑的小寓言“黑”一把大数据。
我们知道，针对大数据分析，无非有两个方面的作用：（1）面向过去，发现潜藏在数据表面之下的历史规律或模式，称之为描述性分析（DescriptiveAnalysis）；（2）面向未来，对未来趋势进行预测，称之为预测性分析（PredictiveAnalysis）。把大数据分析的范围从“已知”拓展到了“未知”，从“过去”走向“将来”，这是大数据真正的生命力和“灵魂”所在。
那头“悲催”的猪，之所以发出“大数据都是骗人的啊”呐喊，是因为它的得出了一个错误的“历史规律”：根据以往的数据预测未来，它每天都会过着“饭来张口”的猪一般的生活。但是没想到，会发生“黑天鹅事件”——春节的杀猪事件。
黑天鹅事件（BlackSwanEvent)通常是指，难以预测的但影响甚大的事件，一旦发生，便会引起整个局面连锁负面反应甚至颠覆。读者可阅读纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（NassimNicholasTaleb）所著的畅销书《黑天鹅》，来获得对“黑天鹅事件”更多的理解。
其实，我们不妨从另外一个角度来分析一下，这个搞笑的小寓言在“黑”大数据时，也有失败的地方。通过阅读知道，舍恩伯格教授在其著作《大数据时代》的第一个核心观点就是：大数据即全数据（即n=All，这里n为数据的大小），其旨在收集和分析与某事物相关的“全部”数据，而非仅分析“部分”数据。
那头小猪，仅仅着眼于分析它“从小到肥”成长数据——局部小数据，而忽略了“从肥到没”的历史数据。数据不全，结论自然会偏，预测就会不准。
要不怎么会有这样的规律总结呢：“人怕出名，猪怕壮”。猪肥了,很容易先被抓来杀掉。这样的“猪”血泪史，天天都上演的还少吗？上面的小寓言，其实是告诉我们：数据不全，不仅坑爹，还坑命啊！
那么，问题来了，大数据等于全数据（即n=All），能轻易做到吗？
故事02：颠簸的街道——对不起，“n=All”只是一个幻觉
△颠簸的街道
波士顿市政府也因此骄傲地宣布，“大数据，为这座城市提供了实时的信息，它帮助我们解决问题，并提供了长期的投资计划”。著名期刊《连线》（Wired）也毫不吝啬它的溢美之词：这是众包（Crowdsourcing）改善政府功能的典范之作。
众包是《连线》杂志记者JeffHowe于年发明的一个专业术语，用来描述一种新的商业模式。它以自由自愿的形式外包给非特定的大众网络的做法。众包利用众多志愿员工的创意和能力——这些志愿员工具备完成任务的技能，愿意利用业余时间工作，满足于对其服务收取小额报酬，或者暂时并无报酬，仅仅满足于未来获得更多报酬的前景。
然而，从一开始，“颠簸的街道”的产品设计就是有偏的（bias），因为使用这款App的对象，“不经意间”要满足3个条件：（1）年龄结构趋近年轻，因为中老年人爱玩智能手机的相对较少；（2）使用App的人，还得有一部车。虽然有辆车在美国不算事，但毕竟不是每个人都有；（3）有钱，还得有闲。前面两个条件这还不够，使用者还得有“闲心”，想着开车时打开“颠簸的街道”这个App。想象一下，很多年轻人的智能手机安装的应用程序数量可能两位数以上，除了较为常用的社交软件如Facebook或Twitter（中国用户用得较多的是微博、中科白癜风医院喜迎新年白癜风得治疗