当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时,在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了,我们需要的是所有的数据,“样本=总体”。
【大数据先锋】
穿孔卡片与美国人口普查
大数据与乔布斯的癌症治疗
Xoom与跨境汇款异常交易报警
巴拉巴西与第一次全社会层面的网络分析
让数据“发声”
“大数据”全在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的关系,然而直到最近,我们对此似乎还是难以把握。IBM的资深“大数据”专家杰夫·乔纳斯(Jeff Jonas)提出要让数据“说话”。从某种层面上来说,这听起来很平常。人们使用数据已经有相当长一段时间了,无论是日常进行的大量非正式观察,还是过去几个世纪里在专业层面上用高级算法进行的量化研究,都与数据有关。
在数字化时代,数据处理变得更加容易、更加快速,人们能够在瞬间处理成千上万的数据。但当我们谈论能“说话”的数据时,我们指的远远不止这些。
实际上,大数据与三个重大的思维转变有关,这三个转变是相互联系和相互作用的。
●首先,要分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量的数据样本。
●其次,我们乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性。
●最后,我们的思想发生了转变,不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。
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