开什么玩笑，大数据可以判断葡萄酒的品质？！
人民出版社 | 2016-05-13 13:09
【数据猿导读】 奥利·阿什菲尔特不仅喜欢品尝葡萄酒，他更喜欢隐藏在好的葡萄酒和一般的葡萄酒背后的力量。使用统计学从大量的数据资料中提取出隐藏在数据背后的信息让他对葡萄酒有了更深的研究，那么到底如何做到从数据中评估葡萄酒的品质呢
每次你买到上好的红葡萄酒时， 奥利·阿什菲尔特说，其实就是在进行投资，因为这瓶酒以后很有可能会变得更好。而且你想知道的不是它现在值多少钱，而是将来值多少钱。即使你并不打算卖掉它，而是喝掉它。如果你想知道把从当前消费中得到的愉悦推迟，将来能从中得到多少愉悦，那么这将是一个永远也讨论不完的、吸引人的话题。而这个话题奥利已研究了25年。
奥利·阿什菲尔特
奥利·阿什菲尔特非常喜欢喝葡萄酒，他说：“当上好的红葡萄酒到了年数，就会发生一些非常神奇的事情。”然而奥利不只是着迷于葡萄酒的口感如何，他还想知道隐藏在好的葡萄酒和一般的葡萄酒背后的力量。
奥利的日常工作就是咀嚼数字。他使用统计学从大量的数据资料中提取出隐藏在数据背后的信息。作为普林斯顿大学的一位经济学家，他曾经利用双胞胎的工资水平来估计受教育年限的边际效应。他还曾经观察各州限速的差异来估计各州多么重视统计分析。他多年来一直担任美国顶尖的经济学期刊《美国经济评论》的主编。
此刻，奥利正着迷于一个话题那便是“如何从数据中评估波尔多葡萄酒的品质”。与罗伯特·帕克这样的评酒专家通常使用“品咂并吐掉”的方法不同，奥利用数字指标来判断能拍出高价的酒所应该具有的品质特征。
“其实很简单。”他说，“酒是一种农产品，它会受到年复一年气候条件的强烈影响。”因此奥利采集了法国波尔多地区的气候数据进行研究，发现如果收割季节干旱少雨且整个夏季的平均气温较高，就有助于生产出品质上乘韵酒。正如彼得·帕塞尔在《纽约时报》中报告的那样，奥利给出的统计方程与数据高度吻合。
当葡萄熟透、甜度浓缩时，波尔多葡萄酒是最好的。夏天特别炎热的年份，葡萄容易熟透，酸度就会降低。炎热少雨的年份，葡萄汁的甜度就会浓缩。因此，天气越炎热干旱，越容易产出品质一流的葡萄酒。熟透的葡萄能生产出口感柔润(即低酸度)的葡萄酒，而甜度浓缩的葡萄能够生产出醇厚的葡萄酒。
奥利把他关于葡萄酒的理论简化为下面这个方程式：
葡萄酒的品质= 12.145 + 0.00117×冬天降雨量+ 0.0614×生长期平均气温- 0.00386×收获季节降雨量
奥利从对数字的分析中就能够得出气候与酒价之间的关系。他发现冬季降雨量每增加1 毫米，就倾向于使期望酒价提高0.00117 美元。当然，这只是倾向于而已。通过，数据的分析使得奥利可以在葡萄刚刚收获的时候就能预测出葡萄酒的未来品质——这在评酒师有机会尝到第一口酒的数月之前，更是在葡萄酒卖出的数年之前。在葡萄酒期货交易活跃的当今世界中，奥利的预测依然能够给葡萄酒收集者们极大的帮助。
这个信息公式是对的吗? 当然很多传统的评酒专家尚未接受奥利根据数据预测葡萄酒品质的做法。他们承认“这看起来有点太数据化了”，然而，我们至少看到了一个由数据通向信息的方式：对有意义的数据创造出一种形式加以排列和处理而形成了信息。
延伸阅读：
开玩笑吧?!蓝鲸竟然与大数据有关?
对!就是这只蓝鲸!
蓝鲸法则：大数据之道
1.不要被大数据的大而沉溺其中，了解数据懂得利用数据的“浮力”才是关键;
2.“以简约为目标”将数据转为“信息”、“知识”，最终形成洞察及行动;
3.洞察可以通过“数据”，“信息”，“知识”流程式，组合式，直通车式来获得。
迄今为止最全面的互联网大数据指南
大数据目前被广泛联系到现代商业社会的各个场景。众多的研究文献都会聚集于从技术层面来挖掘这些数据、处理这些数据、到最后分析这些数据，然而，由于目前对大数据分析处理的主要认知是：
⑴相关性比因果性重要;
⑵要全量而不要抽样;
⑶要宏观而不要精确，而使得通过这种方式获得的大数据结论往往过于宏观肤浅，对具体行业应用而言并没有实际的指导意义。
如此往往陷阱于：盲大、夸大、自大，大数据分析技术总是和业务场景脱节，使得大数据分析的真正价值失之交臂。
大数据的真正价值便在于，通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的洞察来解决行业面临的问题。
数据处理和分析能力，最有效地获得大数据能力方式便是“化大为小、化繁为简”大小数据结合，通过“简约法则”(“数·信·知·洞察")来实现来获得大数据价值;
数据认识及处理：通过将大数据进行去噪、分类、整合得出小数据;
信息求证及获取：对小数据进行求证、交换，将数据转为新信息;知识孕育：对新信息赋予场景的去分析、去整理、去提炼之后，来发现新知、新规律和新价值体系;
洞察获取：获得需要通过有应用场景为基础的数据解读来完成，这种建构新规律、新知识和新价值体的结论观点便是我们洞悉的洞察。
来源：人民出版社
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