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腫瘤DNA重新排序，喬布斯曾用大數(shù)據(jù)與癌癥做斗爭！

大數(shù)據(jù) 喬布斯癌癥治療腫瘤DNA

36大數(shù)據(jù) | 2016-06-23 15:15

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人，雖然最終失敗了。但是，這種獲得所有數(shù)據(jù)而不僅是樣本的方法還是將他的生命延長了好幾年。大數(shù)據(jù)用于抗癌并不是沒有可能，總有一天，大數(shù)據(jù)會徹底打敗癌癥

蘋果公司的傳奇總裁史蒂夫-喬布斯在與癌癥斗爭的過程中采用了不同的方式，成為世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達(dá)幾十萬美元的費用，這是23andme報價的幾百倍之多。所以，他得到的不是一個只有一系列標(biāo)記的樣本，他得到了包括整個基因密碼的數(shù)據(jù)文檔。

對于一個普通的癌癥患者，醫(yī)生只能期望她的DNA排列同試驗中使用的樣本足夠相似。但是，史蒂夫-喬布斯的醫(yī)生們能夠基于喬布斯的特定基因組成，按所需效果用藥。如果癌癥病變導(dǎo)致藥物失效，醫(yī)生可以及時更換另一種藥，也就是喬布斯所說的，“從一片睡蓮葉跳到另一片上。”喬布斯開玩笑說：“我要么是第一個通過這種方式戰(zhàn)勝癌癥的人，要么就是最后一個因為這種方式死于癌癥的人。”雖然他的愿望都沒有實現(xiàn)，但是這種獲得所有數(shù)據(jù)而不僅是樣本的方法還是將他的生命延長了好幾年。

全數(shù)據(jù)模式，樣本=總體

在信息處理能力受限的時代，世界需要數(shù)據(jù)分析，卻缺少用來分析所收集數(shù)據(jù)的工具，因此隨機采樣應(yīng)運而生，它也可以被視為那個時代的產(chǎn)物。如今，計算和制表不再像過去一樣困難。感應(yīng)器、手機導(dǎo)航、網(wǎng)站點擊和twitter被動地收集了大量數(shù)據(jù)，而計算機可以輕易地對這些數(shù)據(jù)進行處理。

采樣的目的就是用最少的數(shù)據(jù)得到最多的信息。當(dāng)我們可以獲得海量數(shù)據(jù)的時候，它就沒有什么意義了。數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的改變，但我們的方法和思維卻沒有跟上這種改變。

然而，采樣一直有一個被我們廣泛承認(rèn)卻又總有意避開的缺陷，現(xiàn)在這個缺陷越來越難以忽視了。采樣忽視了細(xì)節(jié)考察。雖然我們別無選擇，只能利用采樣分析法來進行考察，但是在很多領(lǐng)域，從收集部分?jǐn)?shù)據(jù)到收集盡可能多的數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變已經(jīng)發(fā)生了。如果可能的話，我們會收集所有的數(shù)據(jù)，即“樣本=總體”。

正如我們所看到的，“樣本=總體”是指我們能對數(shù)據(jù)進行深度探討，而采樣幾乎無法達(dá)到這樣的效果。上面提到的有關(guān)采樣的例子證明，用采樣的方法分析整個人口的情況，正確率可達(dá)97%。對于某些事物來說，3%的錯誤率是可以接受的。但是你無法得到一些微觀細(xì)節(jié)的信息，甚至還會失去對某些特定子類別進行進一步研究的能力。正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)的。生活中真正有趣的事情經(jīng)常藏匿在細(xì)節(jié)之中，而采樣分析法卻無法捕捉到這些細(xì)節(jié)。

谷歌流感趨勢預(yù)測并不是依賴于對隨機樣本的分析，而是分析了整個美國幾十億條互聯(lián)網(wǎng)檢索記錄。分析整個數(shù)據(jù)庫，而不是對一個樣本進行分析，能夠提高微觀層面分析的準(zhǔn)確性，甚至能夠推測出某個特定城市的流感狀況，而不只是一個州或是整個國家的情況。Farecast的初始系統(tǒng)使用的樣本包含12000個數(shù)據(jù)，所以取得了不錯的預(yù)測結(jié)果。但是隨著奧倫-埃齊奧尼不斷添加更多的數(shù)據(jù)，預(yù)測的結(jié)果越來越準(zhǔn)確。最終，F(xiàn)arecast使用了每一條航線整整一年的價格數(shù)據(jù)來進行預(yù)測。埃齊奧尼說：“這只是一個暫時性的數(shù)據(jù)，隨著你收集的數(shù)據(jù)越來越多，你的預(yù)測結(jié)果會越來越準(zhǔn)確。”

所以，我們現(xiàn)在經(jīng)常會放棄樣本分析這條捷徑，選擇收集全面而完整的數(shù)據(jù)。我們需要足夠的數(shù)據(jù)處理和存儲能力，也需要最先進的分析技術(shù)。同時，簡單廉價的數(shù)據(jù)收集方法也很重要。過去，這些問題中的任何一個都很棘手。在一個資源有限的時代，要解決這些問題需要付出很高的代價。但是現(xiàn)在，解決這些難題已經(jīng)變得簡單容易得多。曾經(jīng)只有大公司才能做到的事情，現(xiàn)在絕大部分的公司都可以做到了。

通過使用所有的數(shù)據(jù)，我們可以發(fā)現(xiàn)如若不然則將會在大量數(shù)據(jù)中淹沒掉的情況。例如，信用卡詐騙是通過觀察異常情況來識別的，只有掌握了所有的數(shù)據(jù)才能做到這一點。在這種情況下，異常值是最有用的信息，你可以把它與正常交易情況進行對比。這是一個大數(shù)據(jù)問題。而且，因為交易是即時的，所以你的數(shù)據(jù)分析也應(yīng)該是即時的。

來源：36大數(shù)據(jù)

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