2014年第七届R语言会议北京会场，有很多业界人牛参加。相应访谈记录在这里：
http://supstat.com.cn/blog/2014/12/05/pannel-discussion-at-7th-chinar-conference-beijing/
那个时候我还对所谓的概率与统计/数据挖掘/机器学习等等没有什么兴趣，可惜今天才看到这个讨论。我觉得想法真的是很好，因此摘抄在这里。
一、王汉生（北京大学）
1）“哪些行业能把数据直接产生价值？金融投资，所以这个行业已经存在很多年了，而且做得非常的优秀，只是以前大家不叫大数据而已”
其实大数据行业存在多年了，只是最近几年由于google这些大公司热潮，"大数据"这个名词才形成并流传开来，搞得路人皆知。回想一下，我大学商铺的同学后来就是读的金融数学，工作就是大数据啊。
2）“第四个就是分析出来之后，我们怎么实施，变成一个产品或者service。因为我看了很多商业的朋友，看了他们成功和失败，哪个是最难的，不是model这一部分，是业务问题的定义，这部分是教科书里找不到的，老师教不了的。而其他的问题都是能在现有的学科设置中批量生产。”
批量生产啊！大部分大数据相关人员，恐怕真是没有可自豪的。跟自己能力类似的人员到处都是。
二、杜长嵘（优酷土豆）
“我自己总结起来的经验，做数据分析其实就是做两点。第一个是，如何把数据通过转换变成资讯、知识、形成行动方案、最后产生positive impact，这是最重要的事情。无论是一个怎么样角度，你是一个数据科学家，你是一个程序员，做处理数据的工作，最终怎样产生对公司有正面效应的事才是最重要的。”
无论什么模型，什么算法，什么编程技术，最终目的是要对公司有正面效应。做事不能忘了目标。
三、陈江（雪城大学）
“刚刚很多都在强调在商业上的应用，其实在包括环保、制造业都存在很多很多大数据的问题。比如像我在纽约州，纽约州很关切的就是各式各样的污染，其实我们中国也关注污染，不过主要是空气污染。其实关注的应该是水污染，更重要的是土壤污染。我们就有专门做污染跟公共卫生的图。很不幸，这之后在美国这个国家他不太敢公布。因为发现的结果就是，各式疾病，特别是肿瘤疾病，跟污染极度相关。他们不敢公布，因为这全部在地图上，哪个是疾病高发点，哪个点污染严重，match相当好，所以公布起来社会又有问题了。所以说，很多人认为美国很透明化，我可以告诉大家，当涉及到公共安全、公共健康问题的时候的时候也不见得很透明化。”
陈江的这段话让我注意到了：
1）数据分析技术还可以在“非商业”领域有巨大应该，可能极大的促进社会变革，最终造福大家。比如：环保。
眼界不要只在跟钱有关的行业上啊。社会生活的领域很宽广。
2） 政府信息公开化的问题。凭借直觉推断，美国政府也不可能尽善尽美，但是美国政府敢于不公开设计公共安全、健康的事情，这个还是出乎我的意料的。真是全世界的政府，本质上都差不多，只不过民众有所区别而已。
四、刘道明（光大证券）
1）“大家讲到大数据，都做爬虫，网上有大量大量的爬虫，大家都去建数据中心。
它带来的问题是什么，就是我们没有理解大数据的本质，对于在座每一个人来讲大数据的本质是我们独家掌握的核心的数据，
或者说我们比别人理解更好的我们的独家的数据”
核心的数据，更好的理解，这是本质的问题。
2）“就像现在大家都会用电脑一样，以后大家都会做数据分析，都会做数据统计”
感想：
1）每一个人都要会一点数据分析，如果你还很差，赶快行动！拿起统计教材，赶紧学点东西吧！
2）对于有孩子的家长：一定要注意培养孩子的统计思维，数据分析能力，这无关乎考试与升学。这是现代生活的必备。
3）所谓中医骗子，恐怕日子会越来越不好过了。
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