1世界的本质就是数据
2大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望
3从因果关系到相关关系的思维方式变革才是大数据的关键
4建立在相关关系分析法基础上的预测才是大数据的核心
5过去正像刺青一样可在我们的数字皮肤上，遗忘已经变成了例外，而记忆却变成了常态
6观念上的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要
因果
7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。
8因为越是万能的，就越是空洞的
9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
10以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见
11数据的奥妙只为谦逊、愿意聆听且掌握了聆听手段的人所知
12大数据是人们获得新的
认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。
13这仅仅只是一个开始，大数据时代对我们的生活，以及与世界交流的方式都提出了挑战。
最惊人的是，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系。也就是说只需要知道
是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基
本方式也将受到挑战。
14传统数据库结构化查询语言（SQL）的要求，关系型数据库（NoSQL）不再
有这些要求。——译者注
15事情真的在快速发展。人类存储信息量的增长速度比世界经济的增长速度快4倍，而计
算机数据处理能力的增长速度则比世界经济的增长速度快9倍。难怪人们会抱怨信息过量，
因为每个人都受到了这种极速发展的冲击。
16大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由因果关系向相关
关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。
17大数据对个人的影响是最惊人的。在一个可能性和相关性占主导地位的世界里，专业性变得不那么重要了。直觉的判断被迫让位于精准的数据分析
18我们大部分的习俗和惯例都建立在一个预设好的立场上，那就是我们用来进行决策的信息
必须是少量、精确并且至关重要的。但是，当数据量变大、数据处理速度加快，而且数据变得
不那么精确时，之前的那些预设立场就不复存在了。此外，因为数据量极为庞大，最后做出决
策的将是机器而不是人类自己。(负面影响)。
19统计学家们证明：采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量
的增加关系不大。虽然听起来很不可思议，但事
实上，一个对1100人进行的关于“是否”问题的
抽样调查有着很高的精确性，精确度甚至超过了对所有人进行调查时的97%[3]。这是真的，不管
是调查10万人还是1亿人，20次调查里有19次都能猜对。为什么会这样？原因很复杂，但是有一
个比较简单的解释就是，当样本数量达到了某个值之后，我们从新个体身上得到的信息会越来
越少，就如同经济学中的边际效应递减一样。
20要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应该是竭力避免的。
21相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加
时，另一个数据值很有可能也会随之增加。我们已经看到过这种很强的相关关系，比如谷歌流感趋势：在一个特定的地理位置，越多的人通过谷歌搜索特定的词条，该地区就有更多的人患
了流感。
相反，相关关系弱就意味着当一个数据值增加时，另一个数据值几乎不会发生变化。[2]例
如，
21快速思维模式使人们偏向用因果联系来看待周围的一切，即使这种关系并不存在。这是我
们对已有的知识和信仰的执著。在古代，这种快速思维模式是很有用的，它能帮助我们在信息
量缺乏却必须快速做出决定的危险情况下化险为夷。但是，通常这种因果关系都是并不存在
的。
22数据化，不是数字化
23量化一切，数据化的核心
24当文字变成数据，它就大显神通了——人可以用之阅读，机器也可用之分析。
25从而使情绪数据化得以实现。LinkedIn将我们过去
漫长的经历进行了数据化处理，就像莫里转化旧航海日志那样，把信息转化为对现在和将来的
预测：我们可以认识谁，或者哪里存在一份心仪的工作。
26数据的基本用途为信息的收集和处理提供了依据。
27不同于物质性的东西，数据的价值不会随着它的使用而减少，而是可以不断地被处理
28数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而绝大部分则
隐藏在表面之下
29第三种类型是有着大数据思维的公司和个人。他们的优势在于，他们能先人一步发现机
遇，尽管本身并不拥有数据也不具备专业技能。事实上，很可能正因为他们是外行人，不具备这些特点，他们的思维才能不受限制。他们思考的只有可能，而不考虑所谓的可行。
30所谓大数据思维，是指一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需
解决的问题提供答案。
31同样地，人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变，也是大数据做出的最大贡
献之一。行业专家和技术专家的光芒都会因为统计学家和数据分
析家的出现而变暗，因为后
者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。他们的判断建立在相关关系的基础上，没
有受到偏见和成见的影响，这就如同莫里中校不把干瘦的船长在酒吧喝酒时所说的航道信息当
真一样。他们的判断完全依赖于汇集起来的数据所显示出的实际信息，所以有着牢靠的根基。
莫里所采用的方法并没有解释风向和水流为什么是这样的原因，但是对于想安全航海的航海家
来说，“什么”和“哪里”比“为什么”更加重要。
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