想知道大数据人口学怎么样？光环大数据分析培训学校告诉你

　　大数据就业无疑成为近两年来互联网行业的新宠，有机构公布了2016年大数据职位薪资趋势和技术方向。从给出的大数据薪资水平来看，2016年大数据平均最低月薪达到11K，2017年大数据平均最低月薪达到13.6K，到2018年薪资待遇会更高。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了8K以上，工作1年可达到1.5W以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！然而近几年很火的大数据在主要研究数据、用数据说话的人口学界却很冷清。大数据为什么会出现这种情况？光环大数据分析培训学校告诉你人口学怎么会这样。

一、人口学大数据研究讨论还较少的原因

大体而言，这和中国大数据的开放现状、人口学研究取向以及人口学者的训练都有一定关系。

一方面，人口学研究讲求量的准确，而能提供这种准确度的大数据不多。用南佛罗里达国际大学的赖庆博士的话说，人口学是“定于量”的，不像社会学“化为量”即可。关于中国的生育水平，人口学界争论了二十多年，就是为了确定中国的总和生育率到底是在大约1~2之间的哪个具体小数上。

其次，近十多年来，确实有越来越多的信息被电子化，甚至量化，但是诸如普查数据、户籍数据、婚姻登记数据、出生数据、教育学籍数据，以及医保、交通、劳保、不动产、银行等公共部门掌握的微观个人数据开放获取的可能性仍很低。已开放的数据往往只是一些光环大数据培训机构开放或可公开爬取的异形数据或零碎的、不系统的文本、图片、视频数据。这些数据往往缺乏基础性的社会人口变量，而且大多没有解决样本的代表性和测量准确性问题，无法对人口学所关心的数量、结构、过程做出精确估计。因此，人口学者通常也不敢用这些数据。

总而言之，不能用、不敢用和不会用阻碍了在量化方法基础相对较好的人口学者对大数据的探索和发言。尽管社会上大数据的口号喊了很久，但国内基础性公共数据不可得的情况未明显改观，使得即便讨论也容易变成纸上谈兵，而夸夸其谈也不符合人口学者的形象。

二、人口学该如何接触和开发大数据

在这种情况下，人口学者是不是光等着掌握数据的公共部门开放数据就可以了呢？面对越来越多的基于互联网和智能设备的新数据、异形数据，人口学者能在推动这些大数据的应用方面有所作为吗？这些新数据对人口学者回答传统研究问题有帮助吗？大数据分析培训学校怎么样做才能迎合这股浪潮？这就首先需要弄清楚所谓的大数据到底包括哪些数据，哪些与人口学关注的核心变量或问题相关？然后想办法接触和开发这些数据。

但是这些数据（包括人口普查样本数据）直到现在仍极少向人口学者开放，部门之间分割严重，很少互联互通。这些数据已经存在那里了，花了大价钱，相关部门也逐渐认识到它们的价值，如果关联串并整合起来，价值会更大。但很可惜，部门利益或过度敏感等原因，使得这些数据的开放、整合困难。封锁在那里，不断贬值。晚开发一天，信息就过时贬值一天。数据采集项目不是花完钱收集好就完了的，更重要的是数据开发。而且开发使用者越多越好，因为数字资源具有很强的外部性，非排他性。一些被担忧的问题本可以通过技术和制度设计解决，但常常被相关部门搞成权力问题、政治问题。但相信，这些数据会日渐统合、开放，一些地方的动作会比中央动作更快，某些地方会比另一些地方快。你不整合、不公开，整合、公开的地方的治理效率就会比你更高，权威性、合法性就会比你大，迫使你不得不学习、模仿。这首先需要有人懂得如何统合利用这些带有丰富的人口社会属性的大数据，切实做出提高社会治理效率，降低交易成本的研究成果。

第二类数据来自互联网痕迹数据、GPS定位、手机信令、视频监控等便携或智能设备产生的新数据。这些数据包含人们动态的时空信息和社会行为信息，通过对这类数据的开发能把握一定时空范围内人口的分布和活动情况，提高我们对于人口动态的把握。但往往缺乏基础性的人口社会信息，使得能够研究的主题往往超出传统人口学范围。基于这些新数据做深入交互分析还比较困难，光环大数据分析培训学校要怎么样与其他专业一起面对相关挑战就是眼下亟待解决的问题。

大体而言，人口学有两种路径逐步提高接触数据的机会：第一，以专家身份接受委托，在保密的前提下帮助这些业务部门开发数据，生产非公开的咨询产品，让相关部门知道人口学的独特价值；第二，培养好人口学学生，给他们武装上人口学的理论武器和技术装备，并输送进这些业务部门，进行数据管理和开发。这两种方式，都可以提高人口学者的专业形象，帮助与公共部门和商业机构建立社会联系，有助于人口学界逐渐了解这些新数据资源，掌握数据的开发使用方法。在此过程中，光环大数据培训学校认为人口学者特别应该有意识地争取获得一些可以开放使用的样本数据，与开发使用经验一起，分享给整个学术界，而不是封闭独占。这样才能为整个学术共同体进行研究和教学积累基础设施，推动整个共同体专业能力的提升。大家要有意识地提高人口研究的可复制性和开源性，公开数据计算过程，提高统计结果的可比性。越是开放的数据（包括采集过程和分析过程），权威性越高，可大大降低长期的数字之争发生的可能性。各大期刊可尝试要求投稿者提供数据分析的源代码和样本数据。

总的来说，人口学者要想在大数据时代有所作为，仍面临不少挑战，但等靠要是不行的，要积极创造条件赶上去。其他学科也应该加强和人口学者的合作。如果人口学者都难以有所作为，其他学科利用大数据做出来的研究，其坚实性和深入性也就值得怀疑。因为如果人口学者可用的基础性的人口社会属性都不全的话，细致的交叉分析和统计控制也就成了空话，人群内部的异质性也必然被忽略。我们要一起不断推动公共部门和数据垄断企业加强大数据的开放、串并和合理合法使用，创新数据的开发使用方式甚至提问题方式。这还有很长的路要走，先从局部地区、具体项目做起来，并一定要在学科内加强共享、交流、学习。大家一起不断积累，共同进步。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”，

人口学应与数据分析共同进步，共同成长。

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