（1）什么情况下需要时效
我们在什么时候会需要提及数据时效性这个概念？
第一，新闻报道。这一定是谈到时效性首先进入你脑海的。新闻报道中使用的数据需要具有极强的时效性，必须引用最新最前沿的数据，才能保证新闻的质量。
第二，商业需要。在互联网时代，信息成为重要的资源，只有最具时效性的数据才能有效指导下一步实践，抢占先机。为何数据在互联网时代被看作一种重要的资源？原因就在于商业运作离不开第一手数据的反馈与支持。
（2）时效的重要性
数据时效，即为数据对于时间有极高的要求。同样的数据，在今天还是黄金，在明天就有可能成为砒霜：针对错误的数据做出错误的决策，会让数据受众蒙受极大的损失。这就对数据获取的速度有极高的要求。这里的速度不单单指数据处理的速度、数据储存的速度，而是包括数据获取、储存、处理、发布等全方位的速度，我们可以用一个公式来表达：从数据产生到用户获取数据资料的时间＝数据量级／速度。（时效性的叙说）
在这个公式中，我们当然要求时间越短越好，而相应的，在当今互联网时代下，数据量变得越发庞大的时候，我们对于数据速度的要求也在不断提高。
前面我们提到，在互联网时代，信息传递速度极大提升，信息传播量大大提高，传递方向也发生了极大改变，每个人都需要在极短的时间内做出最有效率的决策。拿起手机，打开社交平台，你会立即收到大量的消息提示，你必须快速地对这些消息进行筛选分类，根据轻重缓急程度进行回复。这一系列过程体现的就是时效的重要性。因此，确立数据对象，有效且快速地收集数据并加以处理，同样也是这样一个决策过程。在这一过程中，时效性就扮演了极其重要的角色。
（3）时效的功能
了解了时效的重要性之后，你需要明确数据的功能：总结过去，分析当下，预测未来。三步走，环环相扣。
数据的功能伴随着时间轴的延伸方向，数据与时间相伴。正如你无法脱离时空而存在，我们无法脱离时空来讨论事物，数据也需要在特定的时空范围之内才具有分析价值。根据数据的功能，我们可以顺着时间轴，总结数据分析统计的五个步骤：过去→将来。
第一步：过去发生了什么？
第二步：为什么过去会发生这件事？
第三步：目前正在发生什么事？
第四步：未来将要发生什么事？
第五步：如何改变未来？(www.xing528.com)
图2-2 2015年7月全球平均温度图
图片来源：http：／／datanews.caixin.com／2015-08-27／100844117.html.
（4）根据实际情况筛选对象
有些情况下，数据的时效性不是第一要务。此时要根据实际情况对数据对象进行筛选，而不应盲目追求时效性。在此需要注意的是涉及历史主题的数据研究。
这里对应的是数据的功能之一——总结过去。我们不能用当下的数据来分析过去，必须用特定时间段的数据分析特定时间段的情况，挖掘与当下相似的历史信息加以对照。比起那些只关注当下的干巴巴的文字，包含历史数据的统计信息是不是更加丰满、立体呢？
例如财新网数据新闻《地球，越来越热》（图2-2）。这是一则今昔对比类型的数据新闻，意在通过对比历史与当下，突出议题的重要性。这时候，时效性依然存在，但不那么重要，更重要的是收集来的历史数据。在历史数据的对比下，当前具有时效性的数据才会变得更有意义。这就是大数据的“价值”所在——数据只有与其他事物链接后才会变得更加有价值。
（5）热数据的冷处理思维
要注意，数据过热有时并不是一件好事。想想，一个人发烧的时候是什么样的感觉？没错——只有冷却的机器才能保养持久，只有冷静的大脑才能够客观、全面地分析问题。过热往往伴随着盲目与冲动，分析数据就会失去理智，头脑发热很可能导致分析思维的失误与片面。
（6）冷数据“炒热”的处理思维
这其实是一种逆向思维——热数据的冷处理思维的逆向思考。遇到当下热点话题，不一定拘泥于挖掘热点数据。可以换一种思维，查找过去已经“冷却”的数据，或是本来没有社会意义的数据，进行“冷饭热炒”，翻出新意。
图2-3 财新网《氰化钠，它到底有多毒》
图片来源：http：／／datanews.caixin.com／2015-08-19／100841515.html.
如财新网的数据新闻《氰化钠，它到底有多毒》是在2015年8月12日天津爆炸事故新闻之后的一则科普性质的数据新闻（图2-3）。氰化钠的化学相关数据不是人人都关注的，也没有实际的社会意义。但是，通过天津爆炸事故的新闻这个“导火索”，原本冷门的数据被点燃，引发了新一轮的“爆点”。所以，冷门数据可以收集备用，当遇到了新的新闻热点时，就可以拿出来“翻炒加热”，使之重获新生。
关于时效性你是否有更深的体会了？我们来总结一下：当涉及“现在”和“未来”两个概念时，数据对象选择、数据收集等都需要将时效性放在第一位；当涉及“过去”，时效的重要性就稍微减弱了。
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