大数据已经成为时尚词汇，本思考，没有逻辑，没有体系性，片段式的，目的是提出问题。思考中。心中无“大师”，从现象入手，窃以为“大师”一词仅仅适合于鬼神灵，不适合人。此思考希冀引起思想碰撞，各种观点，无论是鼓励、批评，甚至攻击，只要发至内心，都能够促进思索。
结合大家的批评与建议，对一些集中问题点进行一些思考后的再补充。
大数据思考之一
任何一个网站的数据都是人们互联网行为数据的很小的一个子集，无论这个子集多么全面，分析多么深入，都是子集，不是全集。对于企业来讲，竞争对手的数据价值远远超过自己网站数据的价值，从量级上，对于所有公司都一样，自己拥有的数据远远小于全集数据。看起来的全数据恰恰是残缺数据。
补充：一些朋友对“竞争对手的数据价值远远超过自己网站数据的价值”的判断是错误的，我虚心接受，知己知彼很重要，实际的意义是“企业的生存关键不在于自己如何，而在于竞争对手如何，自己的事情必须做好，在此前提下，竞争对手的数据价值远远超过自己网站数据的价值”
大数据思考之二
数据量的大幅增加会造成结果的不准确，来源不同的信息混杂会加大数据的混乱程度。研究发现：巨量数据集和细颗粒度的测量会导致出现“错误发现”的风险增加。那种认为“假设、检验、验证的科学方法已经过时”的论调，正是大数据时代的混乱与迷茫，人们索性拥抱凯文凯利所称的混乱。
补充：舍恩伯格在《大数据时代》一书中提出的被广泛接纳：大数据“没有精确只有混杂，没有因果只有相关”的观点是错误的。混杂需要梳理成合理才有分析价值，无论是牛顿，爱因斯坦，还是韦伯的理想类型都是在混杂中寻找分析方法，相关很多时候是没有找到因果之前的认识，因果与过程理解是研究的核心。
大数据思考之三
互联网用户的基本特征、消费行为、上网行为、渠道偏好、行为喜好、生活轨迹与位置等，反映用户的基本行为规律。体系完整是所有分析性工作的第一步，完整的框架甚至胜过高深的模型。人类的认识最大的危险是不顾后果的运用局部知识。如果只关心自己网站数据，其分析基础必然是断裂数据。
补充：断裂数据的危害会在竞争激烈时日益凸显，很多互联网企业以CRM管理系统当成数据挖掘与数据分析系统，观念是错误的，CRM目的是规范性报表，数据分析与数据挖掘的目的是探索性归纳。
大数据思考之四
现在谈到大数据，基本有四个混乱观念：第一，大数据是全数据，忽视甚至蔑视抽样;第二，连续数据就是大数据;第三，数据量级大是大数据;第四，数据量大好于量小。对应的是：抽样数据只要抽样合理，结论准确;连续只是一个数据结构;大量级的噪音会得出错误结论;大小与价值关系不大。
补充：现实互联网领域被基本关于大数据的书籍所累，观念十分混乱，实际上，人类积累的数据经验是一切分析的基础，包括所谓的海量数据，那几本书的方法横空出世，同时又没有落地，没有实际操作经验积累，误导性太强。
大数据思考之五
大数据不是新事物，天气、地震、量子物理、基因、医学等都是，借鉴他们的方法有益。他们用抽样调查。互联网数据挖掘方法论也如此，不同的是更难，因为人的复杂性。既然是关于人的研究就需应用所有研究人的方法梳理大数据。只要懂编程、懂调动数据的人就可以做大数据挖掘的说法是谬误。
补充：大数据不是新的，只是出现了新的收集资料的快捷方法，所有关于人的研究方式与分析方法应用于大数据是数据挖掘的核心，调动数据的能力仅仅是技术部分，关系类似导演与剪辑。
大数据思考之六
大数据分析中分析构架为第一要著，算法也极为关键，在最近的大数据处理中发现：解析网址后的分类是是一个难点，主要有几个方面，一个千万人的网络行为数据一天产生的域名大约50000个，虽然有一些算法，但是混淆、难以辨认、连续更新与判别是分析中的重要步骤，简单分易，精细分难。
补充：算法依赖于数据的构架，而算法需要真正理解人的行为。
大数据思考之七
算法中，只要包含文本，就必然有两个关键基础技术：关键词(字典)与语义分析，关键词技术成熟，语义技术是瓶颈，中文语义太难，能解决50%的团队就不错了，尤其是社交语言，比如"真可以!"何解?需上下文。希望风投们多鼓励此类基础技术研发，突破此瓶颈是大数据挖掘的关键点之一。
大数据思考之八
社交数据挖掘中，很多团队集中在运用推特瀑布思路，就是可视化技术，其构图精美值得称道，问题是，其理论还是沿用三十多年前的社会计量法，概念还是局限在点、桥、意见领袖等小群体分析，不适合巨网，突破可视化框架的社交分析需要理论探索和实践努力。
补充：理解社交的意义比结构展示重要
大数据思考之九
移动互联网对社会生活的影响本质是时间与空间的解构，分析这类大数据需要把握这两点，如果仅仅分析app和网络使用行为，那么分析上就失去了移动的意义，。单纯看流量、点击率等简单数字无法解决复杂的营销问题。不创新的延续原有思维模式是人类思考惰性。
补充：互联网和移动互联网是相关的两件事情。