事實上并非如此，從歷史上來說，現(xiàn)代統(tǒng)計學的起源是南丁格爾用大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和方法制作出了后世有名的“南丁格爾玫瑰圖”從而奠定了現(xiàn)代護理學的基礎，救助了許多戰(zhàn)場士兵的生命。從此以后許多國家（尤其是美國和法國）都開始致力于大量收集各種居民數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)的搜集稱之為“人口普查”。人口普查可以看作是現(xiàn)在“大數(shù)據(jù)”的原型，統(tǒng)計學家事實上200年前就開始做這樣的事情了。所以“大數(shù)據(jù)”并不是2010年中以后的事情，這是許多不了解統(tǒng)計學的人的偏見。

從學科發(fā)展的角度來說，統(tǒng)計科學家?guī)资昵耙查_始注重研究如何處理“大數(shù)據(jù)”的問題，比如說當我們有大量的觀測量，同時又有大量的解釋變量的時候應該如何做？所以說覺得“大數(shù)據(jù)”問題是近幾年才出現(xiàn)，并且缺少學術上的關注的想法也是完全錯誤的。傳統(tǒng)統(tǒng)計學者比誰都更關心“大數(shù)據(jù)”所導致的問題。別的不說，我們熟知的“抽樣”統(tǒng)計的方法，最初就是為了解決數(shù)據(jù)量太過龐大，然而計算能力并無法允許我們直接采用全樣本進行估計而設計的。

2. 用傳統(tǒng)統(tǒng)計學無法處理大數(shù)據(jù)是因為編程技術不足么？

2010年之后，大多數(shù)人覺得“分布式”計算是未來處理大數(shù)據(jù)的主要方向，分布式計算主要的想法是： “組件之間彼此進行交互以實現(xiàn)一個共同的目標。把需要進行大量計算的工程數(shù)據(jù)分割成小塊，由多臺計算機分別計算，再上傳運算結果后，將結果統(tǒng)一合并得出數(shù)據(jù)結論的科學。

然而人們由于過度迷信這種分布式運算帶來的“便利之處”，早就忘了很久以前，我們可能就已經(jīng)存在解決問題之道，并且可能甚至比分布式運算來得更好。統(tǒng)計學者們在50年前就開始研究如何利用數(shù)據(jù)的抽象原理來快速求解及其復雜的整體最優(yōu)問題，并且早早地在抽象數(shù)學和具象的計算遠離之間構架起了橋梁。

分布式處理技術事實上很多時候與之前發(fā)現(xiàn)的技術相比并不具備太大優(yōu)勢，其最主要的優(yōu)勢在于：“使用世界各地上千萬志愿者計算機的閑置計算能力，通過互聯(lián)網(wǎng)進行數(shù)據(jù)傳輸（志愿計算）?！边@樣簡單粗暴的計算方式讓我們不再去思考如何優(yōu)雅地解決問題，而是把注意力更多地放在如何“更快地得到答案”以及“更實用”這兩點上。

在這種思維模式下，人們越來越少真正去思考數(shù)據(jù)背后的意義，以及如何策略性地選擇和分析數(shù)據(jù)的問題。很可惜，現(xiàn)在市場上的聲音只剩下了“大數(shù)據(jù)”狂熱者們的搖旗吶喊：“統(tǒng)計有什么用？只要算法足夠精妙，計算機足夠強大就行了”。

3. 是不是只有學了“大數(shù)據(jù)”專業(yè)才能在大公司找到工作？

許多“大數(shù)據(jù)”愛好者都覺得只有學了大數(shù)據(jù)專業(yè)才有可能會被谷歌或者亞馬遜這樣的大公司錄取。

當然這樣的想法也不是空穴來風，在巨大的市場需求驅(qū)動下，現(xiàn)在的確是”大數(shù)據(jù)“的黃金年代，美國僅僅2014年就有440萬與大數(shù)據(jù)相關的工作被提供，而大多數(shù)的這類職位的需求都是：“你需要懂得計算機編程，以及處理數(shù)據(jù)”。這就使得許多傳統(tǒng)統(tǒng)計方向畢業(yè)的學生直接被拒之門外，只能望洋興嘆。

另一方面在大量的市場需求下，許多人有了濫竽充數(shù)魚目混珠的機會，這優(yōu)秀的數(shù)據(jù)工作者和“普通的”數(shù)據(jù)工作者往往很難在第一時間被市場分辨出來。這就導致了市場上有太多數(shù)據(jù)工作者，但是極少數(shù)的人能夠夠格稱得上“數(shù)據(jù)科學家”。大多數(shù)時候，一個“數(shù)據(jù)科學家”的職位往往意味著你需要有很多的工作經(jīng)驗，或者是名校的統(tǒng)計或者計算機系的博士文憑。真正的好公司也不傻，大家只愿意支付高額薪水給那些真正可以“讀懂”數(shù)據(jù)的人。而讀懂二字背后意味著不是只是會跑跑程序畫畫統(tǒng)計圖就夠了的。