吴军信息论40讲_吴军信息论40讲笔记

众所周知我是吴军先生的粉，他在得到APP上的《信息论40讲》我刚学完，整理了一些个人认为重要的笔记，分享给大家。

大数据的四个特征：

1.数据量大

到底要多大，标准是让统计结果具有非常高的置信度。

2.多维度

最好各个维度是正交的，可以交叉验证数据的真实性。

3.完备性

堵住抽样调查的死角。

4.实时性

数据有时效性，有些数据过了时间段就没意思，譬如交通路况，天气等。

大数据思维的四个层次：

1.第一层，从大量的看似杂乱无章的数据点，总结出原来找不到的相关性。类似于大海捞珍珠，这是普通人对大数据的了解。然而大数据思维和过去通过大量数据验证一件事的区别在于，这些数据的产生和收集时候是没有特定目的的，怎么使用它们根据应用而定。一个很好的例子就是google trend,国内一些对标产品就是百度指数/微信指数等，由于数据收集的时候没有什么目的，所以也可能发现过去从来没想到的规律和结果。

2.第二层：不事先做假定，从大数据出发先得到结果，再分析原因。一个牛X操作就是特效药的寻找方式，从过去病理出发分析原因再寻找和研制药物的正向过程，到今天有些医学院的做法是，从现针对某疾病的药物中发现是否对其他疾病有作用，是先有了结果，再反推原因，由于有了足够的数据支持，逆向做法反而更快些。

3.第三层：利用大数据在准确把握宏观规律的同时，精确到每一个细节。

4.第四层：通过几个维度的强相关性，代替过去的因果关系。由于数据的细致和能得出结果的数目量级已经比以前高了许多，不能单一用因果关系做判断，用相关性的强弱来分析更加合理。文中举的一个例子是美国烟草公司和州检察长的官司，专家通过收集对比数据、排除基因和生活习惯、收入等后天因素，证明吸烟对身体是否有影响，最终让烟草公司低头。也标志在法律上认可不同纬度找到的强相关性可以替代因果关系作为法律依据。

这大数据思维的四个层次，层层递进。个人觉得有种从以前的零散思维到系统思维的变更。以前是单一路径解决问题，现在是所有信息和路径汇总到一个大系统里面，需要的时候调用信息再反推出相关路径，极大提高效率。

p.s. 得到APP哪些课程值得买：其实吴军先生的很多书我都买了，如果硬是要推荐，这类科技科普类，买新不买旧。觉得《科技史纲60讲》《信息论40讲》跟《智能时代》《浪潮之巅》《谷歌方法论》《硅谷来信》有部分重合，要买的话前两部会比后几个要好毕竟后面的书虽然拿过奖但也有些年代了。我还是觉得这个APP欠我广告费，啥时候给我免几单也好啊。。。

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