大數(shù)據(jù)時代究竟意味著什么？更多數(shù)據(jù)——理論上，全部數(shù)據(jù)都可以納入收集、挖掘、分析和利用的范疇。正如牛津大學網(wǎng)絡學院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授維克托·邁爾-舍恩伯格在其所著的《大數(shù)據(jù)時代》一書中指出的，“我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時候甚至可以處理和某個特別現(xiàn)象相關的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機采樣”。

     《大數(shù)據(jù)時代》也指出，海量數(shù)據(jù)納入分析，必然意味著甄別、篩除，并由此帶來誤差和相對精確的結果。“誤差”和“相對精確”是什么意思呢？基于計算機和互聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)服務、軟件服務仍不免出現(xiàn)出錯乃至面臨崩潰，比如，殺毒軟件會發(fā)生“錯殺”、“誤殺”，手機里的防騷擾軟件有時會對通訊錄里邊的已有號碼開展攔截，最可靠的電子郵箱仍不免將明明很安全的郵件驅逐到“垃圾郵箱”。

      紐約大學統(tǒng)計系教授馮啟思（Kaiser Fung）在《數(shù)據(jù)統(tǒng)治世界》一書中，對大數(shù)據(jù)時代到來背景下，數(shù)據(jù)挖掘分析所需遵循的統(tǒng)計規(guī)律及其應用進行了深入而頗具趣味的探討。馮啟思以反興奮劑組織為例，更深入的探討了誤差和相對精確問題。

      對于反興奮劑組織而言，“假陰性”、“假陽性”或許是永遠無法避免的尷尬，前者指的是服用禁藥卻通過某種方式主動或檢測機構的疏漏，而錯誤檢測為隱性，以類固醇檢測為例，每確認一個使用就要漏過十個“假陰性”；后者則指沒有服用過禁藥的無辜者，卻被藥檢為陽性。“假陽性”與正確的藥檢隱性的比例達到了1：899。藥檢檢測機構面對的一個消長關系是：假陽性少了，假陰性就多了，反之亦然，即放寬檢測的某些指標，可以減少乃至防止無辜者被錯檢為假陽性的可能；收緊某些指標，就會減少服用禁藥者逃過處罰的比率，看上去，這是個均衡的風險等式。實則不然，錯檢無辜者的假陽性事件，會給體育部門、反興奮劑組織帶來極大壓力，招致運動員工會、媒體和公眾的強烈抨擊；假陰性引起的批評就要少得多，因為沒有直接的、個人化的受害者。因此，檢測機構會盡量避免假陽性發(fā)生，容忍“假陽性”的存在，寧可放過十個，也絕不冤枉一個。

      在一些國家和地區(qū)，刑事案件偵辦以及反恐機構開展中運用到的測謊，則出現(xiàn)了反向偏向，造成大量的無辜者被認定為罪犯或恐怖主義組織成員，為其沒有犯下的罪行錯誤承擔責任。值得注意的是，無論是反興奮劑檢測，還是反恐檢查，都較早的體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)海量采集數(shù)據(jù)的理念，應用并不斷更新升級數(shù)據(jù)挖掘與分析的技術，但仍不能避免假陽性和假陰性兩類誤差帶來的極大代價（經(jīng)濟代價和社會代價），甚至可能因錯誤檢測和冤案葬送公眾對反恐體系、司法體制的信心。很顯然，大數(shù)據(jù)時代在誤差不可避免的情況下，要在假陽性和假陰性兩類誤差之間取得某種平衡，讓誤差造成的社會總成本趨于最低，而這也才是相對精確的要義所在。

      數(shù)據(jù)挖掘與分析，所對應的是“統(tǒng)計式思維”。馮啟思在《數(shù)據(jù)統(tǒng)治世界》這本書中分別談及了平均數(shù)與差異性、隨機模型和相關模型、組別差異、精確與誤差、小概率等“統(tǒng)計式思維”涉及到的重要概念。歸結他的觀點，第一，數(shù)據(jù)分析要避免陷入平均化誤區(qū)，要努力辨識發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)差異性。舉例來說，百年一遇的災害，并不能理解為在一百年內每一年的災害風險只有1%，事實上很多保險公司在償付巨災后的賠款時迅速滑向破產，就源于對災害風險極端變異性和空間集中性的忽略。第二，要挖掘數(shù)據(jù)之間的相關性，而不能僅僅停留于因果性。第三，要善于建立標準對數(shù)據(jù)開展分類分組分析，也就是實現(xiàn)更趨精確的比較。第四，重視風險，但要避免將過多資源投放到防止或爭取某些小概率事件發(fā)生之上。這些要點不僅是大數(shù)據(jù)時代值得重視和遵循的數(shù)據(jù)挖掘分析重要原則，而且也有助于人們更好、更為深入的認識社會復雜系統(tǒng)，借助數(shù)據(jù)挖掘分析的力量改善工作與生活。