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博士研究人員在處理大數(shù)據(jù)集時面臨的5個挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)給每個科學(xué)學(xué)科的研究方式帶來了前所未有的變化。研究人員的工具僅限于其領(lǐng)域的特殊性，而大數(shù)據(jù)現(xiàn)在正日益成為跨學(xué)科的通用工具。大數(shù)據(jù)集的可用性以及存儲和共享大量數(shù)據(jù)的能力為研究人員開辟了多種科學(xué)探索途徑。
作為研究工作的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)對研究人員來說非常有價值。因此，數(shù)據(jù)泛濫被大多數(shù)研究人員視為福音，尤其是那些在遺傳學(xué)、天文學(xué)和粒子物理學(xué)領(lǐng)域工作的研究人員。雖然大數(shù)據(jù)現(xiàn)在被認(rèn)為是一種無與倫比的科學(xué)范式，但統(tǒng)計學(xué)家建議研究人員對大數(shù)據(jù)保持警惕，因為大數(shù)據(jù)的性質(zhì)是多維的且不斷變化的。研究人員已經(jīng)接受了大數(shù)據(jù)，但隨著它提供的機會，它也帶來了復(fù)雜性。院士在處理大數(shù)據(jù)時面臨的一些主要挑戰(zhàn)是：

1. 有效管理數(shù)據(jù)是困難的：存儲大量數(shù)據(jù)給沒有機構(gòu)支持的研究人員帶來了基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟問題。除此之外，管理和共享大型數(shù)據(jù)集也很復(fù)雜，因為數(shù)據(jù)的隱私、安全和完整性可能會導(dǎo)致涉及國際合作的利益沖突。因此，需要一種可持續(xù)的經(jīng)濟模型，以克服基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)并為數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究提供更順暢的過程。

   
2. 數(shù)據(jù)收集優(yōu)先于研究設(shè)計：盡管數(shù)據(jù)對于任何研究都至關(guān)重要，但有時，收集數(shù)據(jù)的重要性高于精心設(shè)計的研究。一些研究人員傾向于抱有這樣的誤解，即更多的數(shù)據(jù)與更好的研究直接相關(guān)。與其關(guān)注收集數(shù)據(jù)的方式和收集數(shù)據(jù)的目的，不如收集大量數(shù)據(jù)，并假設(shè)它會加強研究。這方面的一個例子是英國的一項研究，該研究涉及 20,000 名兒童，以評估巴氏殺菌牛奶的益處。該 研究設(shè)計和 進行試驗的規(guī)模受到統(tǒng)計學(xué)家威廉?戈塞特的批評。他說，由于隨機化不充分，只有 6 對雙胞胎的研究會更可靠。 

3. 大數(shù)據(jù)分析需要特殊工具：大量數(shù)據(jù)無法使用常規(guī)數(shù)據(jù)分析工具進行分析。標(biāo)準(zhǔn)軟件技術(shù)通常設(shè)計用于分析小型數(shù)據(jù)集。然而，大數(shù)據(jù)包含如此龐大的數(shù)據(jù)，以至于傳統(tǒng)工具要么需要大量時間來分析它，要么無法處理它。因此，需要特殊的工具將數(shù)據(jù)連接到模型，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確評估。這方面的一個例子是 Microsoft 的稱為 FaST-LMM（因子譜變換線性混合模型）的算法。 

4. 數(shù)據(jù)泛濫可能使數(shù)據(jù)解釋變得具有挑戰(zhàn)性：大數(shù)據(jù)包含來自各種來源的數(shù)據(jù)，使其具有多面性且難以解釋。例如，包含有關(guān)世界人口信息的數(shù)據(jù)集將包括基于不同地理位置、生活方式等的數(shù)據(jù)，并且可以使用不同的技術(shù)進行收集。研究人員可能無法考慮數(shù)據(jù)的所有方面，從而導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。因此，需要開發(fā)能夠克服統(tǒng)計偏差的可靠數(shù)據(jù)解釋程序。     

5. 在數(shù)據(jù)中尋找模式的傾向是危險的：由于大數(shù)據(jù)很大，研究人員需要從數(shù)據(jù)集中分離出有用的數(shù)據(jù)。然而，在大多數(shù)情況下，不是消除不需要的數(shù)據(jù)，而是傾向于尋找模式，直到數(shù)據(jù)中的一些證據(jù)支持預(yù)先設(shè)想的想法。在進行研究時，這是一個危險的陷阱。            
不可否認(rèn)，數(shù)據(jù)是一種寶貴的資產(chǎn)——2012 年世界經(jīng)濟論壇將數(shù)據(jù)宣布為一類新的經(jīng)濟資產(chǎn)證實了這一事實——大數(shù)據(jù)在科學(xué)進步中發(fā)揮著開創(chuàng)性的作用。然而，處理大量數(shù)據(jù)的缺點表明，大數(shù)據(jù)可能并不總是能拼出好的數(shù)據(jù)。因此，研究人員需要平衡數(shù)據(jù)與他們的主題專業(yè)知識和科學(xué)推理，以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的最佳潛力。