大数据分析与实践——社会研究与数字治理 课件 第1--6章 大数据分析基础---大数据分析的运用.pdf

大数据分析与实践

——杜会研究与数字治理

第1章大数据分析基础

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奥利，阿什菲尔特是普林斯顿大学的一位经济学家，他的日常工作

就是琢磨数据，利用统计学，他从大量的数据资料中提取出隐藏在数

据背后的信息。奥利非常喜欢喝葡萄酒，他说：“当上好的红葡萄酒有了一定的年份时，

就会发生一些非常神奇的事情。”当然，奥利指的不仅仅是葡萄酒的口感，还有隐藏在

葡萄酒背后的力量。

“每次你买到上好的红葡萄酒时，“他说，“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。重要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。”关于这个话题，奥

利己研究了25年。.J

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奥利花费心思研究的一个问题是，如何通过数字来评估波尔多葡

萄酒的品质。与品酒专家通常所使用的“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。

法国波尔多葡萄园

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“其实很简单，“他说，“酒是一种农产品，每年都会受到候

气

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

加以研究，他发现如果收割季节干旱少雨且整个夏季的平均气温较高，该年份就容易生

产出品质上乘的葡萄酒。

当葡萄熟透、汁液高度浓缩时，波尔多葡萄酒是最好的。夏季特别炎热的年份，葡萄很

容易熟透，酸度就会降低。炎热少雨的年份，葡萄汁也会高度浓缩。因此，天气越炎热

干燥，越容易生产出品质一流的葡萄酒。熟透的葡萄能生产出口感柔润（

即低敏度）的葡萄酒，而汁液高度浓缩的葡萄能够生产出醇厚的葡萄酒。

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奥利把这个关于葡萄酒的理论简化为下面的方程式：

葡萄酒的品质＝12.145+0.00117X冬天降雨量＋.0614

0

X葡萄生长期平均气温碱0.00386X收获季节降雨量

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实际高度吻合。

把任何年份的气候数据代入上面这个式子，就能够预测出任意一种葡萄酒的平均品质。

如果把这个式子变得再稍微复杂精巧一些，奥利还能更精确地预测出100多个酒庄的葡萄

酒品质。他承认“这看起来有点太数字化了”,“但这恰恰是法国人把他

们葡萄酒庄园排成著名的1855个等级时所使用的方法”。

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然而，当时传坑的评酒专家并未接受