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科学与分析

2018-7-15 06:34| 发布者: 采编员| 查看: 544| 评论: 0|原作者: 风中散发的博客|来自: 新浪博客

摘要:   科学的研究方法,到底是什么?科学的研究方法,大概经历了四轮:实验科学、理论科学、计算科学、大数据。所谓大数据时代,应该算是计算科学升级版,带给科学研究新的范式。由于,大数据时代出现新的科研手段,因 ...
  科学的研究方法,到底是什么?科学的研究方法,大概经历了四轮:实验科学、理论科学、计算科学、大数据。所谓大数据时代,应该算是计算科学升级版,带给科学研究新的范式。由于,大数据时代出现新的科研手段,因此,对于过去无法触及的复杂性系统问题,有了更新的科研技术,有可能产生新的研究成果。   做投资,根本目的,从微观经济角度,就是研究公司。公司,这种经济结构,遵循什么样的发展动力,关键看数据体现出来的逻辑与结构。由于,公司对外展现的数据,大部分集中于财报,因此,量化分析一家公司的发展情况,就变得非常粗糙。   如果,通过现代科技,能够全方位的得到一家公司所有 运营 数据,投资分析就变成大数据分析了。涉及到商业机密,公司不可能给投资者群体详尽的数据集,但是,大数据时代可以给公司经营很大的变化。 从公司运营的角度看,一家卓越的公司,在未来要具备量化分析自身经营的能力,内部运营管理能力会随数据分析技术升级而不断升级 。   一般情况下,初学者,会非常认真的深入到计算科学层面,甚至,寄希望于大数据分析。所谓的量化分析,在各种数字计算装点下,逐步深入到更加庞大的数据集,进入大数据分析阶段,一定会得到更多的线索,但是,大数据中真正值得把握的关键数据,不见得会很容易跳出来说话。   相关性与因果性,永远是两种思考角度。大数据分析,建立在相关性基础上,是辅助理解因果性的犀利武器。理论科学,从因果律的角度思考客观世界,寻找复杂系统下最核心的法则,才是真正的智慧。如果,不能掌握针对复杂性系统演变过程中最核心法则,妄谈公司、经济体的生存发展规律,都是很可笑的。   上升到规律层面,你就会深刻的理解到,职业同业余的差距了。规律,不是经验,是自然法则。所谓的经验,在自然法则面前,就变得太业余了。   

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