如何修炼成大数据高手？推荐你看这些书（上）

首先声明一点，千万不要以为看了这篇文章就能成为大数据高手了，不然就不会用“修炼”这个词了，要修炼成大数据高手决不是件容易的事，可以说是非常难的一件事。要不也不会连大数据发源地——美国也不超出10个人(也许就5、6个)能达到这个层次，在中国……算了，就不说了。

这篇文章实际是给你指一条过程异常艰辛，但前途异常光明的路。没有毅力的人，看看就好了，千万别认真。(说实在的，就算要看明白这篇文章，也都不是件容易的事。)

言归正传。要想成为大数据高手，首先要从理念上彻底转变，彻底理解大数据思维，并渗透到血液和骨髓中，否则是不可能成为高手的。换句话说，你的世界观要彻底转变!(我知道，你一定会在心里心：有没有这么严重啊?)

而要实现这个转变，必须经过初级、中级和高级三个阶段的学习。

那三个阶段要怎么学习呢?下面我就会告诉你每个阶段所要用的教材，把这些书读透，你就会实现上面的转变了。

初级阶段：《大数据时代》

作者：[英]维克托·迈尔-舍恩伯格，[英]肯尼思·库克耶

翻译：盛杨燕，周涛

浙江人民出版社

不用说了，肯定是这本书。读完这本书，要求你形成大数据的概念，即知道这么几点：

1、绝不是有很多数据就叫大数据;

2、大数据是一种数据分析方式，与传统数据分析方式有着本质上的不同;

3、大数据的特点是“关注相关性，不关注因果”，这是大数据最核心的东西，一定要真正理解，并牢牢记住，不然你就很容易被别人忽悠;

4、大数据采用的是统计的方法;

5、大数据主要是结合人工智能进行机器的自动数据挖掘;

6、大数据主要是用来作预测的。而不是象一般的数据分析，只是分析出历史情况和现状，未来还是要靠人去预测，大数据则是直接告诉你未来的结果。

中级阶段：《失控》

作者：凯文·凯利(KEVIN KELLY)，很多人都亲切地叫他KK

翻译：东西文库

新星出版社

为什么是这本书呢?学完初级阶段要记住的几件事还没忘吧?对，用统计的方法，而不是因果的方法，预测未来。ok，下面我们就来看看这本书说了些啥：

第二十二章 预言机

在对预测机制进行剖析的时候，法默最喜欢用这个例子来进行说明：「来，接着!」他说着就朝你扔过来一个棒球。你抓住了球。「你知道你是怎么接住这个球的吗?」，他问道。「通过预测。」

法默坚信你的脑子里有一个关于棒球是如何飞行的模型。你可以采用牛顿的经典力学算式f=ma 来预测一个高飞物体的运动轨迹，但是你的大脑本身却并没有存储这样的基本物理学算式。更确切地说，它直接依照经验数据建立起一个模型。一个棒球手，成千次观察球棒击飞棒球的情景，成千次举起戴着棒球手套的手，成千次利用戴手套的手调整他的预测。不知怎么的，他的大脑就逐渐编制出一个棒球落点的模型——一个几乎跟f=ma 不相上下的模型，只不过适用范围没有那么广而已。这个模型完全建立在过去接球过程中产生的一系列手/眼数据的基础上。在逻辑学领域中，这样的过程统称为归纳，它与导出f=ma 的推演过程截然不同。

一个棒球外野手基于经验形成的空中飞行物的「理论」，很像托勒密行星模型的后期阶段。如果我们解析外野手的「理论」的话，就会发现它是不连贯的，即兴的，复杂的，而且是近似的。但是，它也是可以发展的。这是一个紊乱的理论，但它不仅有效，而且还能提高。如果非要等到每个人都能弄明白f=ma 这个算式(况且，弄明白半个f=ma 还不如什么都不懂)再行动的话，就根本没有人能接住任何东西。就算你现在了解了这个算式，也没什么用。「你可以用f=ma 来求解飞行中的棒球问题，但你不能在外场实时解决问题。」法默说。

几乎可以明确地说，「活系统」——狮群、股票市场、进化中的种群、智能——都是不可预测的。它们所具有的那种混乱的、递归式的因果关系，各个部分之间互为因果的关系，使得系统中的任何一个部分都难以用常规的线性外推法推断未来。不过，整个系统却能够充当分布式装置，对未来做近似的推测。

而世界上绝大多数的复杂系统——包括所有的市场——都是非线性的。

在现实中，影响股票的二维图形轨迹的因素不是几个，而是数千个。

仅仅100 个变量，就可以创造出一群数量巨大无比的可能性。因为每一个变量行为都和其他99 个行为互相影响，所以如果不同时对这个相互作用的群体整体进行考察的话，你根本无法考察其中的任何一个参数。比如说，哪怕是一个简单的只有三个变量的气候模型，也会通过某种奇怪的回路连回到自己身上，从而哺育出某种混沌，让任何一种线性预测都成为不可能。

                                                                              ——摘自《失控》

用f=ma(公式)来预测，或者说线性预测，就是通过因果推理来进行预测，即根据球的质量、加速度等等因素，找出这个球为什么会从那个地方飞到这个地方的原因;

而“归纳”即是“统计”的意思，或者说是较粗略的统计，归纳是不问原因的，接住这个球就完了，管它是什么原因。

你想成为大数据高手，你想用统计的方法来对某些东西进行预测?(我现在来预测下你心里想的某些东西是什么。股票!噢，别夸我，我只不过是归纳了很多人的想法而已。)

好了，现在你来告诉我，还有什么理由不去好好读这本书?(当然，好心如我肯定会提醒你：拿这本书一定要拿稳了，砸脚面上可不是好玩的，因为它有一块砖头那么厚和重)