怎麼看待周濤發表的《〈中國大數據交易白皮書〉完全是編造數據》？

01-22

在2015年《中國大數據交易白皮書》裡面，分了16個行業對整個中國大數據產業的發展情況進行了預測：跨度5年，一共16個圖，在不同的頁——單個看起來似乎都很合理。
但是前幾天，我同事向勇把它「大數據了一把」，其實很簡單，就是把不同行業的5年增長率預測放在了一張表格中。
我的媽呀！每個行業每年的增長率全部都一樣！所有大數據應用細分市場2014-2020年的增長率有著驚人的一致性：2015年的增長率在38%左右，2016年的增長率在61%左右，2017年的增長率在201%左右，2018年的增長率在111%左右，2019年的增長率在160%左右，2020年的增長率在71%左右。

本文引用地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-3075-938348.html

謝邀！

最近的各種報告、白皮書，看完之後我們只能呵呵一笑。為什麼？像微軟、HP、戴爾這些公司現在也被划到大數據公司了，那BAT也是大數據公司吧，那所有互聯網公司是不是都算是數據公司？既然報告水分大，為什麼還要僱人寫報告，找人發出來呢？

很簡單啊，報告、白皮書這些東西，媒體喜歡。可以得到免費的傳播機會，很快能夠散步到網路的各個角落。這是我們11月25日發布的，數據造假？大數據報告可信嗎？而這些虛假報告，往往經過無數次轉載或者引用後，數據的真實性也就不存在問題了。例如，某XX央級媒體想做一篇大數據的報道，需要引用一些材料，其中引用了這個白皮書的內容，然後省級媒體再引用的時候，就說據某央級媒體報道，如此一來，假的數據報告就被洗白了。

當下，大數據還是很浮躁，或許一個行業才起步，浮躁和喧囂也是發展的一直必備條件吧。現在，數據的歸屬問題、數據的定價問題、數據的版權問題、個人的隱私問題等等都還有待上層制定相關法律法規來約束，就各種白皮書產值XXXX億元，真不知道這些YY的結果有啥用。

至於周濤本人，確實是性情中人，在大數據領域國內我沒看到有第二個比他深入研究的，說真話確實需要一些底氣和勇氣，即便我們大家都知道白皮書是杜撰出來的，但是我們會質疑嗎？質疑之後有用嗎？所以這個行業需要更多有良心的研究者、有良心的企業家，而不是見風使舵的專家。

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中國的經濟數據≈我女朋友的自拍

把這些匯總的數據科學網—2015中國大數據交易白皮書完全是編造數據!! 隨手轉成圖表，很明顯，所有行業大數據應用增長率在誤差範圍內完全重合，似乎是先編了一套數據然後加抖動誤差生成其它組數據.....

這個問題你要這麼理解：

大數據不是割裂開的，而是一個整體，所謂「金融大數據」、「醫療大數據」之類其實都是不存在的，只有作為一個整體的全體大數據，而每個行業只是這個整體大數據的一個側面，所以你沒辦法只交易「金融大數據」或者「醫療大數據」，交易的對象只能是整體大數據本身，所謂行業劃分指的僅僅是交易參與方的身份。

從這個角度看，任何一筆交易本質上都是所有行業大數據的交易，所以每個行業單獨的大數據交易增長率必然都相等。

好吧我實在編不下去了，就算等到8:20也寫不出什麼新鮮東西，我就先發了吧…………

起碼還做了1%的隨機把，恩恩

怎麼看都像樣例測試數據唉，多整齊，是吧

為了周濤老師的大數據研究，我校學生傻逼的做了很多填學號的匿名問卷→_→

說不定就是他的學生寫的。

周濤在大數據領域就是個笑話，研究出哪個產品了？解決哪個問題了？讀完了他的兩本書，都是陳芝麻爛穀子的東西

現在數據上面作假的還少么？只能說整個社會太浮躁，以為拿到幾個數據就能是大數據，就能代表整體了～

我就不評價周濤老師啦。大致總結一下目前數據交易市場的現狀：

1. 線下交易遠遠大於線上交易，所以很多交易是無法跟蹤的；

2. 數據安全性的問題和交易過程的安全控制，對於數據本身的IP的限制無法做到等，導致數據交易的風險很大和流通被抑制；

3. 對於敏感數據的交易需求量遠遠大於脫敏後的數據，主要是因為對於數據價值的挖掘還不到位，大家目前還是想用最直接，最野蠻的方法來通過數據做決策判斷和營銷；

以下利益相關：

雲途數據市場（http://mall.37degree.com）為大家提供安全，便捷，可跟蹤的數據交易環境；讓數據賣方確保數據安全，同時不需要額外的開發就可以很便捷的對接數據交易，自己專註核心業務的發展；讓數據買方可以通過API對接數據，避免不必要的數據清洗和二次開發，同時保證供應商數據的持續性服務。

另外，雲途-壹看板 (http://kb.37degree.com) 可以無縫對接雲途數據市場中的任何數據源，實現通過簡單拖拽就可以迅速洞察所購買的數據源，支持豐富的圖表展示，以及和本地自有數據的無縫整合。

中國的東西能相信的有多少，多少人是官方寫手