【51CTO.com快译】 民意查询成果再次印证一句老话：“进来的是废物，出去的也一定是废物”。

2016年2月5日，唐纳德·特朗普在南卡罗来纳州佛罗伦萨的一场集会上

经过大选前的***几轮民意查询，大多数人确定共和党人唐纳德·特朗普将败给民主党上希拉里·克林顿。

但是现实并非如此。这次失利的猜测，或许会令人们关于部分抢手技能范畴产生疑虑，包含大数据剖析与客户关系办理。

不能言之过早，部分数据专家指出。他们一起表明，问题在于民意查询及FiveThirtyEight等天气预报方还需求更多重视数据搜集而非数据处理。

数据剖析机制在奥克兰竞技队的钱球模型中运作杰出，但棒球数据计算与推举投票有着巨大差异，CRM剖析师兼Beagle Research集团创始人Denis Pombriant表明。计算学家现已搜集到“一个多世纪周期内极为牢靠的”棒球数据，而民意查询数据现在尚不完善，他解说称。

全部数据剖析作业都取决于“杰出、明晰且有用的数据，正由于如此，其现在仅在棒球范畴具有杰出的辅导作用，”他在上星期三的研究报告中指出。“假如不对数据加以进行收拾，那么其将再次印证IT范畴的一句老话，‘进来的是废物，出去的也一定是废物。’”

民意查询其实并不归于真实的大数据，企业战略集团资深剖析师Nik Rouda弥补称。“民意查询数据在样本规划上不成问题，但在数据总量、数据类别以及前史测验等层面尚不契合实时剖析、机器学习以及其它先进剖析机制的要求，”他经过邮件表明。“在我看来，选用更多大数据技能应该能够带来更抱负的猜测定论。”

两支竞选团队彻底能够依托选民散布、个人资料以及“行为剖析机制带来明晰的微观定论”，Rouda表明。“这实践上归于传统剖析计划的失利，而非数学方法的失利或许大数据的失利。”

他主张称，猜测各方应当更多将民意查询数据与交际媒体加以结合。相比之下，数字处理计划则更擅长于供给更为纤细的财政性方针。

需求指出的是，在大多数全国性民意查询中，希拉里仅以小幅度优势制胜，其优势仅存在于差错规模内。到上星期三上午，希拉里在超越1.185亿张投票中抢先18万5千票，但其至少在27个州内落败，其间包含数个本来猜测其取胜的州。终究电子计票成果则显现，她的总得票数并不及特朗普。

但是，过错的猜测成果好像并非单纯源自差错规模，普林斯顿推举财团主管Samuel Wang教授指出——该财团曾在上星期二早晨猜测希拉里的取胜机率高达99%。

民意查询成果源自“一项系统性过错，”Wang在邮件中解说称。“整个民意查询投票组都被封闭。这是一项巨大的过错，且对定论的影响比率高达4%左右。”

Wang指出，他依然在对这些成果进行评价。产生猜测过错的原因之一，或许在于优柔寡断选民集体的摇晃情绪。

“民意查询人员运用了‘未决议’这样的字眼，但这实践意味着此类选民无法表达自己的偏好——他们乃至自己也没有意识到这一点，”他指出。

在竞选初期，约有20%的共和党选民抱有这种“未决议”情绪，Wang指出。“关于他们，投票给特朗普确实是个困难的挑选，由于他们不知道该忠于党派态度仍是对立急进提名人，”他弥补道。“终究，或许是对党派的忠实让他们下定了决计。”

Wang与Ovum大数据剖析师Tony Baer都主张称，民意查询作业或许轻视了那些难以触及的选民。美国的许多居民现已不再运用固定电话，这使得查询正确方针变得愈加困难，Baer表明。

别的，人们在民意查询中给出的定论或许并非出自良心。民意查询有或许得到“过错的信号”，Baer在邮件中指出。

“当具有满足巨大的数据集时，咱们能够找到关于任何事物的信号，”他弥补称。“因而，这就强调了正确数据集以及提出正确问题的重要性，意味着咱们需求使用更多不同的数据集测验自己的假定。”

在被问及对特朗普取胜作何感触时，Baer表明他“和其他人相同感到困惑。”

原文标题：Is Trump's unexpected victory a failure for big data? Not really，作者：Grant Gross

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