随着大数据时代的到来，民航业纷纷开始寻求与大数据的结合点，亟待用好大数据创造盈利点。然而在运用大数据的过程中，还需要格外注意数据收集、整合与分析过程中的科学性，确保得到的结论真正具有现实意义和操作价值。

网上有新闻称，基于携程的大数据，分析得出购买航班延误险种人群的结论：超过6成是男性，年龄集中在30岁~50岁，其中，商务旅客是购险的主力军，进出北上广深等地的投保人，占比接近40%。这样的数据包含了若干人口学要素，然而这样的数据呈现是否真的具有分析意义，能得出何种有价值的结论令笔者疑惑。

大数据之大，不仅是其中包含的样本数量多，数据层次丰富，更在于数据间的彼此联系使得人们更容易绘制出一幅呈现事物内在本质的图谱。购买延误险的性别占比，男性为六成，我们可能得到“男性比女性更倾向于购买延误险”的结论，然而我们不了解作者的数据来源，是不是把男性乘客和女性乘客分开计算的，也就是说如果男女乘客人数不是1:1，那么购买延误险的男性乘客超六成这个说法就不严谨。

此外，对于北上广深旅客人次多，这是已经得到的结论，并无再次统计的必要性，由于旅客分布的结构性差异，任何一个与旅行消费的统计大概都会得到北上广深旅客数据占优的结论，而这样又能说明什么呢?此外，采用什么方法获知数据也影响着结论的价值，例如携程得到的数据能否全面覆盖，提取的这段时间数据样本有没有代表性，如果延迟险购买者的年龄分布与网络使用偏好有关，那它的可信度就只在一定范围内有效。如果民航对于核心数据的分析能力只停留在计算比值这一步，那大数据的作用还远远未触及。

大数据表面看是数字，实则包含一种科学的态度，包括采集数据、分析数据和推导结论，都需要做到足够的严谨，如果前提预设和数据收集不能很好地反应全面客观的实际情况，那得到的结论可能会有偏差，很难对民航业产生积极的作用。

大数据时代，掌握数据源和分析方法同等重要，作为与资金、用户数据密切相关的民航业，数据收集也相对便利客观，因此利用好大数据是民航寻找经济着力点的有效“利器”，做好大数据分析需要专业的统计学、社会学专家来完成，然而科学严谨的分析方法，谨慎的结论推导都必须经过专业化的训练，这正是民航面对大数据这块独有蛋糕时候，应当学会的正确切割方法。