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数据分析与“大数据”似乎誓要彻底改变市场.如今,大多数公司都坐拥“成吨”的数据：财务数据、移动数据、交易数据、客户研究数据、行为数据、社交媒体数据等.再加上新的分析技术与计算机、即时互联网资源,产生了能够颠覆游戏规则的强有力工具.然而,分析“大数据”所能产生的作用有些被夸大了.事实上,“驯服”大数据仍然是一件麻烦而且费力的事情.有些时候,对大数据天花乱坠的宣传导致虚假的预期,以为很容易就能利用大数据做这做那,最终反而得不偿失.
面对大数据,我们应该保持清醒的认识,尤其是对以下最常见的谬误：
1.大数据就是数据量大.大数据不是“大”,而是多元：大量、高频、实时、来源广泛.它们往往呈现颗粒状,可以是个人的交易数据——某张信用卡在特定加油站支付了一笔汽油费.大数据不是一座山,而是一场沙尘暴,大量细小的沙粒直欲迷人眼.
2.你应该马上引用大数据.不积硅步无以至千里.分析大数据亦是如此.一开始,必须把精力集中在某一特定目标上,在囤积数据前,想清楚自己想用这些数据做什么.
3.数据越颗粒状越好.是不是实时的、颗粒状的数据一定更有用?并不尽然.一场足球赛的第一个四分之一场不足以让我们预测整场比赛的输赢.实时数据有时候太过接近作出决策、决定的时间,不足以作为判断的依据.有时候,我们不得不把思考的时间范畴放远一些.
事实上,大数据往往充斥着大量的噪声;频率越高、范围越小,噪声越大.譬如,以分钟计的数据就比以周计的数据噪声更大,一个镇的数据噪声就比一个国家的大.精密度与精确度的概念是不同的.在分析大数据时,必须运用有效的方法剔除出噪声.
4.大数据就是“好数据”.数据也有好坏之分.质量差的数据会有很多偏差与遗漏,最终导致分析判断失误.数据信息中存在很多被贴错标签的图片与视频,也有青少年随便撰写的文字,必须有一个智能的模型能够辨别出大数据中质量好的数据作为分析判断的依据.要分析大数据,首先必须明确分析范畴,在此框架内辨别哪些大数据在分析中必须用到,而哪些应该丢弃.
归根究底,大数据与电脑、手机一样,是一种工具,而且还是令人敬畏、可以改变游戏规则的工具.不过,最重要的是,要给大数据套上缰绳,才能驾驭之,并为自己所用.
总结:本文是一篇关于谬误论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
1、 老鼠仓大数据下伸手必被捉 基金经理先用自有资金建一个“老鼠仓”，买入某只股票，接着利用基金资金大批量买入，拉高股价，再把“老鼠仓”先买入的股票卖出赚钱。硕鼠硕鼠，无食我。
2、 大数据风控抢滩之战 互联网金融让快速交易成为可能，但如果没有做好风控，势必酿成巨大的风险，而数字和科技恰恰是做好风控的核心。金融科技无疑是2016年互联网金融领域。
3、 大数据和人工智能视角下，银行业如何风险防控 近期，央行发文，要求全国性商业银行于2017年8月底前，其他商业银行于2017年12月底前，完成基于大数据技术的银行卡风险防控系统建设，提升磁条。
4、 基于产业链视角传统征信和大数据征信良性互动 摘 要：征信是金融运行的基石。我国在改革开放后建立的征信业为金融体系的健康运行提供了有力的保障。近年来金融借助互联网技术不断纵深发展，互联网金融。
5、 城市规划如何用好大数据 理论上，庞大且多元的数据为精准的城市规划带来了福音，但城市建设者在实际收集和使用这些数据时却阻力重重。在寸土寸金的大城市，精细规划变得越来越重。
6、 硅谷死敌玛格丽特·维斯塔格:并购审查重点关注大数据垄断 因一系列针对科技巨头公司的处罚，欧盟委员会竞争专员玛格丽特·维斯塔格被称为西方世界最有权力的反垄断者、欧盟竞争秩序的“守护者”和大公司“死对头”。