關于大數據的三個故事

當“大數據”這個概念開始進入我們視野的時候，我們還是一個不折不扣的“小數據”社會——我們每年新增的數據量不足美國的十分之一。這里面當然有技術和管理上的原因，但更重要的是我們數據意識的淡漠。在這個背景下，毛澄潔老師開設的“數字科學家”校本課程可謂大膽而且超前，對于大數據時代學生應該具備什么樣的能力、素養，課程給出了自己的回答。看完毛老師的課程設計與案例，我不禁想起了和大數據有關的三個故事：

第一個故事來自美國西雅圖的一家公司。2011年，西雅圖一家叫Decide.com的科技公司推出了一個網站，最初它想做的是為顧客收集產品的價格數據和產品信息，然后發布給顧客，這樣的大數據網站可謂比比皆是。在第一年，Decide.com分析了和近400萬件產品相關的250億條價格信息，結果卻發現了一些怪異的現象。比如，其中的一個不合理現象是：每當新產品發布的時候，舊產品反而會經歷一個短暫的價格上浮。這是由于大部分人都會習慣性地認為新產品發布了，舊產品會降價，所以如果你這時候購買舊產品的話，可能比購買新產品還要貴。于是，Decide.com開始告知用戶購買產品的最佳時機，以避開不正常、不合理的價格高峰。它的預測準確率達到了77%，使每個顧客在購買產品時平均節省了100美元，網站迅速異軍突起、大獲成功。

Decide.com成功的關鍵是“大數據”嗎？當然，離開數據，Decide.com不可能成功。但真正讓它成功的并不是那些數據，而是思想，是人的創新思想。

第一個故事告訴我們，對于大數據教育，人，也就是我們的學生，永遠比數據本身重要。

第二個故事是著名作家劉震云講述的，劉震云到德國杜塞爾多夫訪問的時候，一次德國朋友請他在萊茵河邊吃飯。賓主閑聊之際，劉震云順嘴問了一句：“萊茵河有多深？”幾個德國朋友一下子就緊張起來了，湊在一塊兒交頭接耳、嘀嘀咕咕。劉震云好奇地問是怎么回事，德國朋友解釋說，因為這個問題特別難回答，萊茵河春天的河水深度和夏天不一樣，夏天和秋天不一樣，秋天和冬天又不一樣，很難說出一個確切的數據來。劉震云說，這個問題要是換作問我們村兒的人，他知道不知道都會馬上告訴你：“大概五米吧。”

這正是百年前胡適先生給中國人起的綽號“差不多先生”，著名歷史學家黃仁宇也說中國最缺乏的就是“數目字管理”。對于張口閉口“大概”、“差不多”、“少許”、“若干”、“一些”的我們，養成用數據說話的意識和習慣恐怕更為重要。

第二個故事告訴我們，對于大數據教育，讓學生養成用數據說話的習慣是最重要的，這比讓學生掌握多少數據分析的方法都重要。

第三個故事的主角是大家耳熟能詳的沃爾瑪。沃爾瑪是世界上最大的零售商，擁有超過200萬的員工，銷售額約4500億美元，理所當然的，它也是美國企業中擁有數據資源最豐富的。沃爾瑪的歷史交易記錄是一個龐大的數據庫，它記錄了每一個顧客的購物清單、消費額、具體購買時間，直至購買物品當日的天氣。通過對數據的分析，沃爾瑪公司發現了有趣的現象：每當季節性颶風來臨前，看似無關的手電筒和蛋撻的銷量同時增加。此后，沃爾瑪就在季節性颶風來臨的時候，把庫存的蛋撻放在靠近手電筒等防颶風用品的旁邊，果然使銷量更上一層樓。

第三個故事告訴我們，當你對大數據進行分析時，會發現很多類似的有趣、出乎意料的現象，它們是那么具有挑戰性，以至于對數據進行分析真正成為一件樂此不疲的事情。而樂趣才是讓學生養成數據意識最有效的法寶。

大數據教育，我們關注的永遠都應該是學生而不是數據；要讓學生養成用數據說話的習慣；讓他們感受到對數據的分析其樂無窮。而這些也正是毛老師的課程要告訴我們的。