今年的R会又热热闹闹的开了两天，一切进行的还算顺利，没有大的波折。大家玩的很开心，各种旧友重逢相见恨晚按下不表。只说几点我的体会：
1. 数据挖掘越来越热，却越来越觉得泡沫。今年R会议创纪录的收到了接近500人报名，实际到场领取材料350人。会场一直有人需要站着听，这是以前没有的。R这两年越来越热，说明业界的需求上来了，用R的人越来越多毕业了，进入企业了。然而听了很多演讲，却没有感觉有让人“惊喜”。大家在重复的炒有限的东西。不见新意。
2. 工具越来越热，只能说明用的人越来越多，而不见得是用法越来越聪明。大数据热的一塌糊涂，大家关注的却只是怎么能实现计算，而少有从根本思想的角度提出创造性的方法的。这让人不免觉得疲惫。
3. 林大师兄说的有句话让我印象深刻——用复杂的方法解决复杂的问题那是做研究，用简单的方法解决复杂的问题是在业界。一路看来，被业界认可的方法，大都是simple and elegant的，只可惜翻来覆去就那些，看久了就审美疲劳了。
4. 大多数分析只能说是typical的完成任务，有灵性的分析不多。张翔的“短文本分类实践”在这个意义下，是可圈可点的有灵性的分析之一。在现有的算法上，如何聪明的排列组合优化改造，这不仅仅考验的是分析者对于模型的理解，更多是对于业务需求的洞见。再好的模型，也得多少按需定制一下，否则总让人觉得空洞无物。
5. 机器学习是小聪明而不是大智慧。我这么说坐等被骂，不过确实是思喆大哥的一句点评醍醐灌顶——机器学习的人从来不关心假设检验，尤其是对于分布的假设。反正计算机可以算，那么就去算好了。很多算法直觉上过得去，就可以了。我总感觉这东西，要么大家玩够了破灭一下，要么有人从头建造一些夯实的基础，真正繁荣。现在还是一个初生牛犊的混沌阶段吧。比较好的应用，除了google发起的那几类，大概也很难有本质上的突破了。
6. 业界是 short sighted，这个不用多说了。
7. 我对整个数据分析的行业未来持负面预测。有泡沫的感觉。可是，明明自己还在混这口饭吃...不过至少这口饭还能吃个十年二十年吧，不怕不怕。
8. 以前总觉得建模什么的最重要，最刺激，最有成就感。现在感觉，其实很多时候解决问题的能力大家都有，而发现问题却不是每个人都擅长。也劝最近打算从学校里面出来的朋友们，不要一上来就跟招人的企业说“我希望做统计建模”blablabla...其实有的时候那些fancy的模型提高的可能只是最后的5%，而为此牺牲的效率有可能有着更高的成本。至少我现在，有点越来越问题导向了。还有，其实很多时候，在学校里大家对于模型的理解还都是很肤浅的，纸上谈兵的。其实自己根本把握不住那些东西。最近好多次深深感觉，我以前觉得自己熟练把握的很多模型都不见得可以迅速的应用到实际的业务场景中去。在不断的跟同事、老板、partner讨论的过程中，才是真正的去深入的理解那些模型的过程。所以，一句聊以自勉的话：还是从简单的做起吧。
几乎没说几句好话，见谅。好玩的东西就是那么多，天天玩天天看不免觉得疲惫。不过平心而论（与我的工作单位无关），eBay对于数据的理解和应用整体水平绝对是行业前列的。能把一个数据分析的大问题break down到若干几乎独立的小问题，这就说明整体的框架已经成熟并足以支撑业务了。这样的情况下，作为个人可能接触的好玩的事情会越来越少，因为几乎相似背景的人都可以很快的胜任日常的工作（这也是我对大企业最佩服的一方面，分工确实细致，有利于提高整体效率），另一方面也是学习如何化整为零的好去处。每个人都有自己想要的人生，都会选择适合自己的地方。只是这一次很多人一致评价，觉得我来了eBay之后更快乐了——这怕是最好的褒奖了吧。
----对于未来R会议的期许-----
我们号称要做“学术会议里面最文艺的，文艺里面最学术的”，那么总要多多的有些有灵性的分析。R语言基础培训可以淡出R会议的舞台了。
此外，力争联系更多的大牛~要有学术会议范儿嘛 ^_^