约率只有 3.7%，但事实上隐含了一定比

就数据科学的理论层面而言，因为无法事前知道哪些数据具备有意义的高应用价值，所以通常会选择尽可能地储存所能收集到的数据，但在实务面因为营运成本考虑（大数据的广义定义），全面性的数据收集与分析往往不可行，同时数据过多所造成的噪声（noise）也会使分析结果打折扣。然而事前规划受限制的收集面向与范畴，如此又一定程度上违背了数据采矿（Data mining）的原则，使得欲投入大数据领域者陷入两难。

二、预测的主观性

大至天灾、人祸、经济、政治，小至保险、投资、博弈，人类从占卜、观星到目前发展成熟的数据科学，预测（Prediction）始终都是最重要的目的，只要预测的结果能产生一定程度以上的正确性，数据和数据模型就有了存在的价值。

这就牵涉到所谓「客观的」预测是否存在的讨论。精准预测的作者 Nate Silver 抱持否定态度，认为所有的预测都是主观的，即便数据都是由外部产生，但数据模型（model）和数据解读结果，都必然存在着人为的主观判断。自我实现（Self-fullfilling）和自我取消（Self-defeating）是预测存在主观性的论证。

自我实现的预测，指得是事前预测的行为，会促使预测结果实现，例如选举民调，投票日前某位候选人民调的大幅上升或落后，会使支持者产生乐观或悲观的情绪，进而提升或降低该候选人的得票率，因此民主制度下的选举通常会有投票前十日（或一段时间内）禁止媒体公布民调的规定，亦即所谓的封关民调。

自我取消的预测，则刚好相反。最明显的例子就是流行性疾病预报，当国家卫生机构依据温度、环境因子、全国病例等数据，预估今年冬天流行感冒患者将会大幅增加时，民众会因为害怕疾病而严加防上海翻译公司范（注意保暖、外出戴口罩等），使得疾病预报的准确性降低了。

三、失误的代价

2007年出版的「黑天鹅效应（The Balck Swan）」一书中，已经充分论述了离群值（outlier）所带来的巨大冲击。就一般的统计理论而言，离群值因为发生的机率微小，且对模型的影响程度不高，一般会忽略这种离群事件所造成的误差。但正是这种微小误差的累积，造成美国 911 攻击事件、金融海啸、以及日常生活中所发生的诸多大小意外。

以金融海啸的源头──次级房贷（Subprime Mortgage Loan）而言，根本问题出在于雷曼兄弟这类的信评机构（Rating agency），根据模型所包装成的衍生性金融商品，很大程度低估了潜在的违约风险（default risk）。当市场上已经发行了大量的高风险商品时，即使违约机率很低，然而一旦发上海翻译公司生所造成的连锁伤害就会非常巨大，也就是后来的 2008-2009 金融海啸。如下图所示，如以加权平均方式计算，资产整体的违约率只有 3.7%，但事实上隐含了上海翻译公司一定比重的高风险资产。

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