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三点近乎完美地结合起来，体现了作者驾驭大问题的能力和丰富的知识，以及，可能更为重要地，作者渴求立言立说的野心！所以说，这本书绝对不是一堆枯燥的纲要，更不是一本巨厚的杂志。
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我在这里拼命叫好，是为了这本书卖得更多，但不代表作者的所有观点都是绝对真理。举个例子，我本人对于大数据时代“相关关系比因果关系更重要”这个观点就不认同。有了机器学习，特别是集成学习，我们解决问题的方式变成了训练所有可能的模型和拟合所有可能的参数——问题从一个端口进去，答案从另一个端口出来，中间则是一个黑匣子，因为没有人能够从成千上万的参数拟合值里面读到“科学”，我们读到的只是“计算机工程”。与其说大数据让我们重视相关胜于因果，不如说机器学习和以结果为导向的研究思路让我们变成这样。
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那么，大数据是不是都这样呢？其实很多时候恰恰相反。想想瑞士日内瓦的强子对撞机，我们在上面捕获了人类有史以来最大规模的单位时间数据。我们是希望找到或者验证某种相关关系吗？不是！我们试图回答的，正是人类所能问出的关于因果关系最伟大的问题：希格斯玻色子是否存在，我们的宇宙是否有可能用标准模型刻画。这个问题的最终答案，将打破人和神的界限！认为相关重于因果，是某些有代表性的大数据分析手段（譬如机器学习）里面内禀的实用主义的魅影，绝非大数据自身的诉求。从小处讲，作者试图避免的“数据的独裁”和“错误的前提导致错误的结论”，其解决之道恰在于挖掘因果逻辑而非相关性；从大处讲，放弃对因果性的追求，就是放弃了人类凌驾于计算机之上的智力优势，是人类自身的放纵和堕落。如果未来某一天机器和计算完全接管了这个世界，那么这种放弃就是末日之始。
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苏珊·朗格（Susan Langer）在《哲学新视野》一书中说：
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某些观念有时会以惊人的力量给知识状况带来巨大的冲击。由于这些观念能一下子解决许多问题，所以，它们似乎将有希望解决所有基本问题，澄清所有不明了的疑点。每个人都想迅速地抓住它们，作为进入某种新实证科学的法宝，作为可以用来建构一个综合分析体系的概念轴心。这种‘宏大概念’突然流行起来，一时间把几乎所有的东西都挤到了一边。
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这段话通常被认为是对当时“存在主义”和“精神分析法”这类万能概念的善意批评，而如今特别适合作为一盆冷水泼在那些没有任何深刻理解，却月月日日分分秒秒穿行于各种“大数据嘉年华”的投资人、媒体人和创业者身上。
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希望《大数据时代》给予各位的是一些实实在在的知识和思考，并且唤起各位安静思索相关问题的心境。大数据是一个很重要的概念，代表了很重要的趋势，但我不希望它成为一种放之四海皆准的万能概念——因为越是万能的，就越是空洞的！人类学家克利福德·吉尔兹（Clifford Geertz）在其著作《文化的解释》中曾给出了一个朴素而冷静的劝说：“努力在可以应用、可以拓展的地方，应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方，就停下来。”我想，这应该是所有人面对一个新领域或新概念时应有的态度。
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大数据的道路上没有戈多，我们已经在路上，晃晃悠悠。人类的自由意志和诸神之下的尊严，会在这条道路上异化甚至消逝吗？极目远眺，不知道世界的尽头，是否是一个冷酷的仙境！诸位为之奋斗吧，而我只想，做一个，麦田里的守望者。
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以为序。
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大数据时代：生活、工作与思维的大变革 引言 一场生活、工作与思维的大变革
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大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
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【大数据先锋】
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谷歌搜索与流感预测
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Farecast与飞机票价预测系统
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天文学，信息爆炸的起源
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大数据时代：生活、工作与思维的大变革 大数据，变革公共卫生
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2009年出现了一种新的流感病毒。这种甲型H1N1流感结合了导致禽流感和猪流感的病毒的特点，在短短几周之内迅速传播开来。全球的公共卫生机构都担心一场致命的流行病即将来袭。有的评论家甚至警告说，可能会爆发大规模流感，类似于1918年在西班牙爆发的影响了5亿人口并夺走了数千万人性命的大规模流感。更糟糕的是，我们还没有研发出对抗这种新型流感病毒的疫苗。公共卫生专家能做的只是减慢它传播的速度。但要做到这一点，他们必须先知道这种流感出现在哪里。
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美国，和所有其他国家一样，都要求医生在发现新型流感病例时告知疾病控制与预防中心。但由于人们可能患病多日实在受不了了才会去医院，同时这个信息传达回疾控中心也需要时间，因此，通告新流感病例时往往会有一两周的延迟。而且，疾控中心每周只进行一次数据汇总。然而，对于一种飞速传播的疾病，信息滞后两周的后果将是致命的。这种滞后导致公共卫生机构在疫情爆发的关键时期反而无所适从。
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在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文。它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。
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谷歌公司把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行了比较。他们希望通过分析人们的搜索记录来判断这些人是否患上了流感，其他公司也曾试图确定这些相关的词条，但是他们缺乏像谷歌公司一样庞大的数据资源、处理能力和统计技术。
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虽然谷歌公司的员工猜测，特定的检索词条是为了在网络上得到关于流感的信息，如“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”，但是找出这些词条并不是重点，他们也不知道哪些词条更重要。更关键的是，他们建立的系统并不依赖于这样的语义理解。他们设立的这个系统唯一关注的就是特定检索词条的使用频率与流感在时间和空间上的传播之间的联系。谷歌公司为了测试这些检索词条，总共处理了4.5亿个不同的数学模型。在将得出的预测与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，他们的软件发现了45条检索词条的组合，将它们用于一个特定的数学模型后，他们的预测与官方数据的相关性高达97%。和疾控中心一样，他们也能判断出流感是从哪里传播出来的，而且判断非常及时，不会像疾控中心一样要在流感爆发一两周之后才可以做到。
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