大数据半年工作总结

大数据读后感(一)

有人说生活像一一团一乱麻,剪不断理还乱;我说生活像一一团一乱码,尽管云山雾罩惝恍迷一离,最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这一团一乱码叫做大数据,在他的这本书里,试图给出的就是拨一开云雾见青天的玄机。

这玄机说来也简单,就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单,其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者,在美帝国主义万恶的压迫和洗脑下,始终追逐一性一价比和利益最大化,居然放弃了追求共产主义真理最基本的要求!不像我们在天朝光芒的笼罩下,从小就开始学习和追求纯粹的共产主义唯心科学历史文化知识啦!这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候,我就想过这个问题,相信所有的人都问过类似的问题,例如现在仍然很多人在问,一妈一的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱,你们他一妈一的那人均收入四五千是怎么算出来的。中国是一抽一样的代表,因为中国人最喜欢用代表来表现整体,最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期,你完全不清楚他是怎么来的,一直到最后汇总成三个代表,真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青,其实只是想表达样本=总体这个概念在科技飞速发展的今天,在世界的不同角落,还是会体现出不同的价值,受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下,我们是不是真的需要将平时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。

大数据的出现,必然对诸多领域产生极大的冲击,某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展,而其他一些行业则可能会消失。这是废话,典型的三十年河东三十年河西的道理,就像三十年前的数理化王子们,现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器;就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行,如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了;当然也不乏像生物这种专业,三十年前人们不知道是干啥的,三十年后人们都知道没事别去干,唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业,这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑一娘一去玩耍的原因。其实乍一看这个题目,我首先想到的是一精一益生产的过程控制,比如六西格玛,这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化,就已经是大数据的具体应用了。

绝任何事物都

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假期,我阅读了《大数据时代》,深刻地意识到大数据时代已经到来之余,也产生了自己的一些想法。

书中提及到了这样的一个观点:在大数据的时代,我们不再一味地追求因果关系,而是去探索事物间的相关关系。我们不再执着于对为什么的探求,只需要知道是什么。当然,这并不意味着我们要放弃因果关系,就像医生用大数据处理得出的药方,自己却无法解释其中的药理,这显然是不符合常理的。所以,我们在用相关关系代替因果关系的同时,也不能放弃对因果关系的追求。

对于这个观点,我产生了质疑:难道大数据时代之下的因果关系只是建立于相关关系的结论,以迎合所谓的常理而存在的吗?我的答案是否定的:这样一来,人们所追求的因果关系,就失去了原本的探索真理的意义。

首先,我们不得不承认:现阶段,我们要从大数据时代中的相关关系中找出其中的因果关系,几乎是不可能的。从一个事件到另一个事件,在因果关系看来,其中一定经历了一定的过程,且该过程中必定存在原因与结果的关系,这是一个较强的逻辑关系;而对于相关关系而言,这样的关系就弱了许多:我们把一个事件丢入社会这个充满各种条件的黑箱之中,产生了另一个事件。从较强的关系推导到较弱的关系自然容易,可是反过来就不是这么简单了:(星辰ww)我们可以把每一个步骤视为一件物品,将它们放入黑箱之中,我们仍可以知道黑箱的内容;但当我们面对的是一个未知的黑箱,在将其打开之前,我们永远不知道它里面有些什么。

其次,一味地用因果关系的过程套入相关关系的结果还有可能造成严重的错误:这就和学生看了答案后将自己的答案往标准答案上靠一样,实际上是为了接近一个目标而刻意为之的,也许答案对了,但过程有可能是错得一塌糊涂的,古语有言:知之为知之,不知为不知,是知也。这种不懂装懂的行为比无知本身更可怕。这样一来,因果关系就不是真理所在了。

归根结底,我们现在要用相关关系代替因果关系,就是因为各方面的技术水平还不足以用因果关系来解释一些现象。自古以来,人们对真理的追求往往是伴随于技术的发展的,所以,我们不应当执着于这样的追求,而应当让人类的技术水平赶上时代的步伐,如此一来,这些问题自可迎刃而解。

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《大数据时代》读后感

舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍,今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子,但现场讨论氛围依旧非常热烈而且还是在没几个人读完的情况下,也就意味着大数据对我们的影响,已经深入到生活的方方面面。这本书对这个大规模产生、分享和应用数据的新的大时代进行了阐述和厘清,作者围绕要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果三大理念,通过数十个商业和学术案例,剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。

无处不在的大数据:各种云计算,谷歌的神通,亚马逊的推送,天涯人肉,微博万能等等等等,我们掌握了新的工具,也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离,地球村变成了地球屋,仿佛所有人所有事物都触手可及,而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。如作者所言大数据开启了一次重大时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们看清微生物一样,大数据要改变的是,我们的生活方方面面以及理解世界的方式。比如,谷歌通过全球搜索分析,比国际疾病控防中心更早更准地预测了流感爆发。

然而,事实真的是这样吗?首先,从应用角度出发,低廉的运算能力和存储空间,让以前的样本分析显得非常简陋一些从全体数据挖掘出来,忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得,这只是统计学的终极目标并没有非常大的跨越,可能终结了回归分析,有效性验证等手段,但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果,以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果,都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴,人类如果真的完全掌握之后,会统治整个宇宙。

但我觉得,无需从神学观点来讨论,而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆在原子层面上,经典力学会失效那么在大数据层面上,普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式,那么从现在的惯有思维,也难以推导出大数据的因果关系。同时现场有讨论,是否计算机可以精确地模拟每个原子,然后完整地展现微观到宏观的化学反应细节?我觉得首先是计算能力不足,其次即便设定原子的运动条件真的正确,计算结果未知但宏观结果我们却已经知道牛顿的经典力学足以应付日常绝大部分情况了。好比切西瓜,究竟刀头的铁原子

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大数据变革读后感(一)

之所以读【大数据变革】这本书,是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话,看这本书根本看不进去,不晓得是因为翻译的原因还是什么,只能说标题吸引人,内容很空泛,没有什么的可读一性一。现把书中的一些内容做些摘录。

大数据是市场营销和销一售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界,对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后,现在它们也可以改进企业和产品,使其比以往任何时候都更加紧密地迎一合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界,了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。

随着中国公司和消费者的成熟,我们相信这种数据驱动的营销和销一售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡,即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略,使用数据带来业务增长。

大数据变革读后感(二)

大数据正影响并挑战着所有行业的商业模一式。数据毋庸置疑地将成为企业的关键战略资产,处理、分析与整合数据,是企业进行市场选择、产品设计与定价、市场营销,乃至内部管理流程的指导因素,对运营模一式将带来革命一性一改变。

20xx中国绿公司年会改变的年代:现实与远见于20日至22日在广西南宁举行。ibm全球副总裁王一陽一在大数据变革企业经营与管理圆桌论坛上表示,大数据变革着制造业、医疗业和教育行业。

以下为文字实录:

大数据是ibm整个公司的战略。ibm在it领域当中走了一百多年了,看整个变化,今天到大数据,其实是意料之中的。ibm刚开始建公司的时候,就是因为美国的人口普查,要积累大量的数据,那时的人口普查跟现在还不一样,需要有机器各方面的东西,还是要很长时间进行统计的,今天完全不一样,就是因为要抓取数据,但是我们今天在讲到大数据的时候,不光从技术层面来讲这个问题,更重要的是从商业模一式讲。

技术层面,讲了概念之后就知道大数据需要有一个平台,需要有一个数据的抓取,它有传输,分析、建模、优化等等,最后产生你的认知,这些东西都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特一性一。这些特一性一使得大数据平台,跨行

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从数据挖掘走向大数据

徐元亮

大家好!欢迎大家来参加我们今天这个联络中心大数据系列应用的讲座,这一次我们这个讲座是我们这一系列的第一次课程。现场有我们的观众,也有视频前面的观众。

首先简单介绍一下所谓联络中心的大数据应用,这个系列课程还是围绕着现在比较流行大数据的概念,然后跟联络中心之间彼此相关的关系,跟相应的应用,那我们会有六个课程的主题。

第一部分我们是在讲从数据挖掘到大数据。第二个主题是跟大家介绍有关大数据的基本概念,第三个部分会跟大家介绍联络中的一个全局的战略,第四个部分是在讲联络中的精准营销上面的运用,第五个部份是怎么运用联络中心提升客户的体验,最后第六个这个单元我们会跟大家介绍一下如何在联络中心内部搭建测试学习这个平台。

那开始我们后面课程之前,会花点时间简单介绍一下我自己个人背景。

我叫徐元亮在联络中心这个行业工作有超过15年以上的时间,那最早我求学跟第一份工作是在台湾但是从2003年以后就在内地开始工作,那在大陆这边也有超过10年以上工作时间。在学校部分我在台湾的国立台湾大学心理系取得本科的学历,之后在美国德克萨斯贝勒大学baylor university取得教育的学位。

第一份工作是在台湾电信公司叫台湾大哥大它的一个2000以上规模的callcenter里面担任主管一个工作,在2003年到大陆之后陆陆续续公司在几家保险公司曾经公做过包括太平洋保险 天平保险 中国大地保险最后一份工作在大地保险工作七年时间,协助它建立电话销售中心整个筹建以及后面规模的运作,那个人最大的管理幅度当时大概下面管理大概超过有2000的座席。年营业额超过10亿。那在2004年以后离开了企业界,在外面开始从事咨询与专门培训的工作那我今年开始2015年也成立专门这个培训工作室,那主要培训内容主要围绕着联络中心开始跟各位能够有机会介绍这个有关联络中心大数据运用或者电话营销管理或者电话客服管理这个课程。以上是有关是自己资历的简介,那之后是我们这系列正式课程。

首先第一个我们要跟大家做报告分享主题是从数据挖掘走向大数据。开始今天主题之前要跟大家谈一下到底大数据是什么样概念,还有就是说我们跟联络中心彼此之间有什么样的关系。

这几年在我们国内大数据是热门的话题!各行各业几乎脱口都要谈到大数据,做一些数据分析整理的时候,基本上你不讲大数据感觉好像这个现在这个数据库管理就脱节了。实际上真真正有

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大数据时代读后感

我们不再热衷于寻找因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。从头说起吧,首先,书提出一个颠覆我以前认知的命题--并非原子而是信息才是一切的本源,将世界看做信息,看做可以理解的数据的海洋,为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲,因为我觉得,这是谈数据化世界的前提,自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理,把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里,我不由得反省下,我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓),就是第一句话。因为回顾我整个思路,还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是,有很多观点的论述,会从哲学的高度论述。虽然,自己肚子没多少墨水,但是读这些描述的时候,就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字

当我们说人类是通过因果关系了解世界时,我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法:一种是通过快速、虚幻的因果关系,还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

在附上一些事例的时候,用作者提供的本质去看待时,很容易理解,确实是这么回事。好了,那么大数据到底改变了我们什么呢,作者给出3点,

大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。

第一个转变就是,在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(样本=总体)

第二个转变就是,研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度

第三个转变因前两个转变而促成,即我们不再热衷于寻找因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们是什么而不是为什么。在大数据时代,我们不必知道现象背后的原因,我们只要让数据自己发声。

正如大家所知道的那样,人类的大脑具备这样的功能,它会把新输入的刺激或信息与过去的经验或积累的部分知识相对照,然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调,便会在无意识

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审计读《大数据时代》有感

大数据”概念真正变得火爆,应从美国奥巴马政府在2012年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”开始,特别近两年来,大数据成为了当下一个热门词,何为大数据,我们既看不着也不摸不着它,但它正在悄无声的、且又深刻的影响着各行各业,甚至是每一个人。想清楚的了解何为“大数据”,《大数据时代》这本书,作者维克托迈尔-舍恩伯格通过多个案例,深入浅出的向大家介绍了大数据的概念。简而言之,“大数据”并不能生产出新的物质产品,也不能创造出新的市场需求,但能够让生产力大幅提升,进而向我们揭开了在“大数据时代”,该如何适应大数据时代的战略和行动,又该对未来大数据如何利用?引发了众多读者的思考。

大数据最显著的影响是对于电子商务,通过大数据,最先洞察出潜在市场的,也必然最先占领市场。而电子商务对实业的冲击又是势不可挡,可见,掌握了大数据就主导了市场,拥有了先进的科技才能拥有坚实的竞争力。在医疗方面,曾经的非典时期,就是一个很好的例证,正是有大数据的预测功能,才使疫情得到了控制。在更小的方面,他也同样改变着我们的生活,书中提到美国著名计算机专家奥伦·埃齐奥尼发明了飞机机票价格预测软件,就是利用大数据造福我们生活的很好例子……看似毫不相关的一个个事件,其实背后都有大数据的影子存在。面对大数据带来的众多改变,我们应当开始思考,如何更好的迎接大数据时代,拥抱大数据。

审计部门作为经济运行综合性监督部门,一直和数据有着密切的、天然的联系。大数据时代,作为审计部门,当然不能做旁观者,只有充分利用这些数据创造新的价值,才能在下一波的社会竞争中脱颖而出。

2015年12月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于实行审计全覆盖的实施意见》“第七条“创新审计技术方法”,提出审计机关要构建大数据审计工作模式;要建立健全数据定期报送制度;要构建国家审计数据系统和数字化审计平台;要探索建立审计实时监督系统,实施联网审计等。”这已经表明在大数据时代背景下,审计部门作为经济运行综合性监督部门,充分挖掘并运用大数据开展工作已是时代发展的必然选择。

作为审计人员,拥抱大数据时代,就是要保持对这些数据敏感触感、深度挖掘分析运用所拥有的数据,这也是在大数据时代背景下,基层审计机关服务国家治理的内在要求和必然选择。

拥抱大数据时代,审计人要及时转变审计思维模式。因为大数据时代既是机遇也是挑战。我们要把握机

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《大数据时代》读后感

文/李达

我们生活在一个概念纷飞的年代,先前只有ibm熟谙的招数,如今已经飞入平常百姓家。移动互联网、云计算的概念刚刚消停,业界的专家又送来了大数据的概念,一时间似乎人人都变成了大数据专家,见面要是不提大数据都不好意思跟人打招呼!

玩笑归玩笑,当我们的存储能力、计算能力和网络带宽变得充裕之后,我们先前对待数据,尤其是原始数据的态度和思维方式,将面临着很大的改变!

其实,作者的主要观点,已经在翻译者的译者序中进行了总结:大数据时代处理数据理念上的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。

如作者所言,采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物。如果可以,我们当然会使用全体数据而不是抽样数据。读到这里,我估计大学里正在绞尽脑汁设计样本抽样方法的学生、教授们,连哭的心都有!

数据分析的及时性,在很多情况下比精确性更加重要,尤其是在商业领域。想想看,如果需要两周时间才能计算出明天某个航班的满座率,那还有什么意义?大数据计算技术,适用的不是像卫星发射、开具银行账户这样的工作,而是不要求极端精确的情况,其核心是预测趋势,况且原始数据也可能出现差错。

过往千年,探究因果关系几乎是所有科学研究的原动力。甚至,这已经通过语言,融入我们的思维方式和哲学思想:因为所以,凡事都要问为什么。但是,在大数据的范畴里,关注的却是相关性,而不是因果关系,或者其次才是因果关系。超市只用关心把啤酒和尿不湿放在一起,会帮助提高销售额,而不用关心其中的奥秘。如果说原因,可能很多都是人们的习惯、方便,甚至是人性,例如奶爸们习惯买尿不湿的时候给自己捎上几罐啤酒。

在此,也有一些自己的思考:如果说搜索引擎所解决的问题表面上是帮助用户找到需要的信息,而实质是帮助企业找到拥有某项需求的客户,深层次讲是解决了《第三次浪潮》中提出的消费者和生产者分离的根本矛盾,如果再加上3d打印技术,就可以完成由消费者主导的个性化生产过程;而大数据所解决的是,通过对所有用户的数据进行分析,可以预测用户群整体的需求变化趋势,从而完成批量产品生产、销售的调整问题,其奇妙之处就在于无需用户开口说出她想要什么?一个解决的个体需求,一个解决的是群体需求。

本书除了提出上述三项基本观点,其它的内容大多是举例说明,多少有些空泛。但是,其实大数据时代才刚刚开始,对大数据的应用也只是停留在比较浅

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《大数据时代》读后感

《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。

引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年h1n1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条,处理了4.5亿个不同的数据模型,通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后,确定了45条检索词条组合,并将其用于一个特定的数学模型后,预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程,通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。

对于飞速传播的疾病,信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术,以前所未有的方式,通过海量数据分析得出流感所传播的范围,为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外,我联想到原淘宝董事长马云通过大量数据分析得出2008年经济疲弱,为其商家提前做好迎接经济危机提供了时间缓冲。

关于大数据在商业领域的应用, farecast公司是一个成功的典型范例。该公司由奥伦埃齐奥尼创办,利用机票的销售数据来预测未来的机票价格,旨在帮助用户在购买机票方面做出预测,并对机票价格走势预测的可信度标示出来供消费者查考。farecast系统利用近十万亿条价格记录预测的准确度达75%,使得使用farecast票价预测工具购买机票的旅客,平均每张机票节约50美元。而处理如此多的数据离开了大数据技术将无法进行。

也正是由于我们进入了一个前所未有的信息化时代,人们拥有了如此多的数据,才提供给我们利用大数据的分析处理手段,创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。其实大数据技术早已渗透到我们中间,它被应用在垃圾邮件的过滤,新浪微博技术平台,谷歌翻译以及输入文字的自动纠错等。

文中提出的一个观点是,预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析,从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长,从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势,我们只有紧紧跟随时代发展的潮流,在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进,才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地,才能把握发展的方向,冲破与西方国家的差距。

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读了《大数据时代》后,感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式,但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前,我的思想被强烈震撼,不禁战栗起来。

“在小数据时代,我们会假象世界是怎样运作的,然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡,我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法,也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴,因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大,太权威,太基本了,我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点,毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年,我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立,要改变自己的传统,跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上,嘴巴上也必须跟上,否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大

大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”,那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”,跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后,我们可以把样本变成全部,再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后,似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯,它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话,就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系,而是相关关系”,“知道是什么就够了,没必要知道为什么”,而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立,应该

只有一

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大数据半年工作总结1600字 大数据半年工作总结2100字 大数据半年工作总结2200字 大数据半年工作总结2700字 大数据半年工作总结1200字 大数据半年工作总结1900字 大数据半年工作总结1800字 大数据半年工作总结800字 大数据半年工作总结2300字 大数据半年工作总结2900字 大数据半年工作总结1000字
大数据半年工作总结1100字 大数据半年工作总结1500字 大数据半年工作总结2600字 大数据半年工作总结3000字 大数据半年工作总结900字 大数据半年工作总结1300字 大数据半年工作总结1700字 大数据半年工作总结2000字 大数据半年工作总结2500字 大数据半年工作总结2400字 大数据半年工作总结2800字 大数据方案 社区大数据工作总结 审计大数据工作总结 干大数据工作总结 大数据核查工作总结 大数据应用方案 大数据平台方案 大数据工作计划
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大数据半年工作总结

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