■张秋明

　　最近看了英国学者舍恩伯格等人合著的《大数据时代》一书，充满了好奇和感慨。好奇的是，比如谷歌通过搜索数据竟然可以预测流感的爆发，这超出了我以往的生活经验；感慨的是，在这样一个一切均可量化的世界，我们政府公务人员更应该拥抱数据，不能落后于时代潮流，并且要充分利用手头上储存的大量数据，让数据发声、说话，助力于我们为人民服务的事业。

　　本人在乡镇工作，以前，镇里作出一个决策，很多时候是先到实地调研，倾听个别群众的意见，接着听取村干部汇报情况，然后镇领导再集中讨论，这些都很重要，但往往忽略了收集数据或利用以往的相关数据，忽视了数据分析的重要性。因为不管我们实地调查也好，讨论研究也好，镇村干部和个别群众的主观性、局限性、偏见、误解都会对我们的决策造成一定的干扰，不利于决策的科学性和可行性。这个时候，我们就要在平时工作中建立数据思维，增强数据敏感性，实现各部门的数据共享，多分析研究，充分利用数据这个纠错器，来填补和纠正我们没想到的、不客观的、偏颇的地方，制定出周到的、可操作的、利长远的决策。

　　《大数据时代》中有许许多多关于大数据的例子，比如亚马逊分析用户浏览记录并向其推荐相关书籍，而该网站三分之一的销量来自于其自动推荐系统；比如通过收集过去多年的所有航班的票价，可以预测什么时候买机票最合算，准确率高达75％，为乘客省了很多钱；比如谷歌街景车收集了全世界的街道图像，为生产全自动汽车做准备……这些丰富多样的大数据应用如此神奇，大大方便了我们的生活。看完书，我通过搜索，发现百度也开始做大数据了，百度上面有全国各地经济发展指数以及预测指数、各地的疾病预测情况、旅游景区热点预测、高考学校的热度和难度预测……这些数据为我们提供了一个相对客观的参考依据，非常利于我们在日常生活和工作中作出明智的选择。

　　在我的人生阅历中，思考问题一直遵循因果关系的原则，相信有果必有因，调研一定要知道为什么这样，分析问题一定要找出具体原因。但是，有些事情是没有原因的，或者说找出原因成本太高而且没有必要。很多时候，一件事情的产生，分析原因不如找出其相关关系。比如说，这两年中国经济下行，为什么，没有一个清晰而具体的原因，没有一个标准答案。换一个角度，当我们找出与中国经济下行相关的事物和现象，再进行大数据分析，并且采取相应措施，这样是不是更有效呢？很多时候，知道是什么就够了，不用深究为什么。正如书中提到，沃尔玛通过对公司庞大的数据库进行分析，发现每当季节性飓风天气来临的时候，不仅飓风用品的销售量增加，而且蛋挞的销量也增加了，因此，沃尔玛决定在飓风天气将飓风用品和蛋挞摆放在一起，以促进两者销量；又比如，书中提到亚马逊网站的自动推荐系统，他们根据海量的用户浏览和购买记录，分析出用户可能会购买的同类产品，然后进行推荐，系统不知道喜欢海明威作品的用户为什么会购买菲茨杰拉德的书，但无所谓，因为自动推荐系统切切实实的大幅度提高了亚马逊网站的销量。综上，很多时候只需找出事物的相关关系，分析并作出决策，往往可以取得良好的效果。所以当我们在工作和生活中遇到难题的时候，不也可以更多地考虑事情的相关关系，而非仅仅执着于因果关系吗？