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筆者估計：除了圖像處理，從事工業大數據分析時，95%以上的工作都可以用線性回歸、決策樹、方差分析、頻譜分析、最大似然估計、取平均數等基本的統計或數據處理方法完成。但是，人們講到這些方法時，卻往往會把重點放在深度學習、模式識別等。

現實中，這些高級方法往往是“殺雞用牛刀”，反而不好用。因為這些方法，難以與人的知識和認識結合起來。人們樂于宣傳這些方法的原因，除了便于發表文章，就是便于保密。從事相關工作的朋友必須明白；自己要對自己的時間負責。最好用簡單的辦法分析問題。

但是，做數據分析工作其實很不容易。即便對數學和統計學功底好的人來說，人才的“成才率”恐怕不會高于10%。那么，困難到底在什么地方？要理解這種困難，還是從《黑天鵝》中的那個故事談起。作者問道：一個硬幣丟了99次，每次都是正面朝上。請問第100次正面朝上的概率是多大？學霸的標準答案是：第100次正面朝上的概率與前面99次的結果沒有關系。所以，概率是50%。而老油條的答案則是：前面連續99次都朝上了，你還會認為正面朝上的概率是50%嗎？前提不成立了！

現實中，數據分析的難點，在于認清正確的前提。



錯誤使用統計分析方法的現象非常普遍。筆者在寶鋼工作時，看到鋼鐵行業同仁們寫的論文，就對辦公室的年輕人說：真想把這些論文作為反面案例，告訴大家什么是錯誤的分析方法。在這些例子中，有的回歸分析的前提不成立，有人在選取樣本時犯了初級錯誤。
這種現象并不奇怪。

筆者參與研究生面試時，經常遇到這樣的事情：給學生出一道復雜的計算題，基本上都能正確地計算出來。但是，如果問基本的概念，很多人就回答不出來了。更有意思的是：如果把計算題出得特別簡單、不再需要采用復雜公式時，多數學生居然回答不出來了！
我們現在的教育，總是考核在“標準前提下，給出標準答案”。學生沒有懷疑“前提”的習慣。這樣的學生有知識，卻不會用知識。
回到前面的問題。用線性回歸可以清晰地分析一個變量的作用。但前提是其它變量的干擾較小、且具有隨機性。解決這個問題的辦法之一，是盡量固定其他變量。科學試驗往往就是這么做。

但工業現場往往受各種約束，總會有很多干擾。而且，這些干擾并不是隨機的。變量選擇有問題時，小的非隨機干擾，就會對分析結果產生很大的影響。所以，做數據分析時，必須時刻警惕非隨機系統干擾的影響，并設法剔除它。

處理和發現非隨機的系統干擾很難。原因是這樣的因素太多。比如，任何一個變量的采集過程，都可能存在非隨機系統干擾。而識別這些干擾，需要更多的數據項。這樣，分析問題時面對的數據項就會越來越多。人的注意力就容易淹沒在數據的海洋中。更糟糕的是：受數據條件制約，有些系統干擾可能就是不可見的。

現場中的有些干擾往往難以排除。筆者曾經遇到過這樣一件事：某鋼種的性能波動非常大。強度700MPa級的鋼種，波動的標準差就高達60MPa。筆者分析后認為：這是某環節的系統干擾導致的。于是，筆者就設計了一個實驗室試驗、設法避開這種干擾。后來，同事在實驗室里做了這個試驗。他們做了幾十對試樣，每對試樣的強度差不超過3MPa.

對前提做出判斷的時候，往往需要較為全面的專業知識。這是制約數據分析人才“成才率”提高的主要原因。

利用統計軟件，做一次回歸分析只要幾秒鐘的時間。數據分析師的絕大多數時間都用來對數據合理性進行分析。如果自己缺乏專業知識，可能幾分鐘就要去請教別人。別人豈不要煩死了？

合格的數據分析師，不僅要善于與數據打交道，更要善于理解物理對象和物理過程。


作者：郭朝暉(工學博士，教授級高工。企業研發一線工作20年；優也科技信息公司首席科學家；東北大學、上海交大等多所院校兼職教授。國內知名智庫、走向智能研究院的發起人之一。原寶鋼研究院首席研究員)