大数据时代：生活，工作与思维的大变革
发布时间：2022-12-03 11:09:15 所属栏目：大数据 来源：
导读： 大数据，人工智能，区块链，这些陌生但又不陌生的词近2年来可以说不断的在财经与科技版块刷屏。如果你是一位想要提前规划自己未来的人，提前了解这些知识，并且做好规划。至少可以跑赢你的同年人3到5年。本周分享
|
大数据，人工智能，区块链，这些陌生但又不陌生的词近2年来可以说不断的在财经与科技版块刷屏。如果你是一位想要提前规划自己未来的人，提前了解这些知识，并且做好规划。至少可以跑赢你的同年人3到5年。本周分享书籍来自舍恩伯格的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，这本书属于了解大数据入门级别的经典书籍之一。 什么是大数据？ 舍恩伯格教授在他的书《大数据时代》中是这样描述的：“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。”也就是说，所谓的大数据是一个比较的概念。它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来。它的关键是在“大”，数据容量越多越好。大数据的核心作用在于“预测”，也是人们常说的预判未来。 在数据还没如此庞大以及可获得性如此便利的过去，人类需要分析某些问题获取结论往往是靠随机抽样的方法，例如在某一个特定地人群中抽取多少人进行抽样调查。假设我想了解80后婚姻状况的分析，我从上海地区80后中选取5000个人进行调查。这种分析方法就是过去统计学家与社会学家常用的随机抽样，也称为定性分析法。 大数据有哪些特征？ 1. 允许不精确 在越来越多的情况下，使用所有可获取的数据变得更为可能，但为此也要付出一定的代价。数据量的大幅度增加会造成结果的不准确，于此同时，一些错误的数据也会混进数据库。大数据不及让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。 错误并不是大数据固有的特性，而是一个急需我们去处理的现实问题，并且有可能长期存在。因为拥有更大数据量所能带来的商业利益远远超过增加一点精确性，所以通常我们不会再花大力气去提升数据的精确性。 2. 相关关系 在过去小样本的数据世界中大数据时代的便利，相关关系也是有部分作用。但在大数据的背景下，相关关系大放异彩。通过应用相关关系，我们可以比以前更容易、更快捷、更清楚地分析事物。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。且这种分析方法更准确、更快，而且不易受偏见的影响。比如，我们在淘宝上购物时，当登陆ID账号后，每一个人的浏览主页面是完全不相同，因为淘宝本身有一套数据算法，它是根据你的浏览记录推荐的物品是完全符合你个人的偏好，而算法的模型是建立在相关性上的。 相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能随之增加。相反，相关关系弱就意味着当一个数据值增加时，另一个数据值几乎不会发生变化。 3. 数据化 数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。它的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。数据化的实现有一点必不可少，那就是要从潜在的数据中挖掘出巨大的价值，然后揭示出新的深刻洞见。 数字化是指把模拟数据转换成为用0和1表示的二进制码大数据时代的便利，这样电脑就可以处理这些数据了。 数字化带来了数据化，但是数字化无法取代数据化。数字化是把模拟数据变成计算机可读的数据，和数据化有本质上的不同。 （编辑：均轻资讯网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
站长推荐