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数学里的大数是什么简述对大数据的分析搜集数

  

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  “那么怎么保证大数据能够可持续发展?我觉得全行业的关键点是如何探索数据的价值,怎么挖掘大数据时代的商业模式,是我们今天当务之急。”雷军说。 大数据变革我们感知信息的观念。技术的发展让存储、处理信息的能力都大大加强。以前的统计信息只能局限于抽样,无法将整个调查样本归于总体,这就使结果存在多种误差的可能。全体化的数据信息就可达到抽样无法达到的效果。 大数据更讲究效率而不要绝对的精确。以前我们总是追求数据分析利用的精益求精,因为样本数量有限,也许一点的失误就会影响总体的结果。但大数据是无需保证精确度的,虽然如果我们能够下足够多的工夫,这些错误是可以避免的,但在很多情况下,与致力于避免错误相比,对错误的包容会带给我们更多好处。 为了扩大规模,我们接受适量错误的存在。在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己“发声”。大数据洞察相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。 然而大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。 近日,雷军在数博会上发表演讲。他表示,站在小米的角度充分感受到了大数据的浪潮正扑面而来。今天的手机不是单纯的通讯工具,它是一个随身携带的电脑,也是随身携带的相机。正因为这个特点,它无时无刻不在产生着海量的数据。 互联网时代,我们每个人似乎都带着某种移动终端,例如手机、ipad。不可避免的会使用一些相关应用,就像是微博、微信等。随之,我们的各种账号之间难免会发生关联,比如手机号与银行卡的绑定,很多人取钱的时候就会收到银行发来的短信。所以从技术上来看,我们的生活已经被世界看的通透,每个人都已透明化了。而这一切都是由于庞大数据群。 谷歌的首席经济学家哈尔范里安(Hal Varian)认为统计学家是世界上最棒的职业,他的这种说法非常著名。“如果你想成功,你不应该成为一个普通的、可被随意替代的人,你应该成为稀缺的、不可替代的那类人,”他还说,“数据非常之多而且具有战略重要性,但是真正缺少的是从数据中提取价值的能力。这也就是为什么统计学家、数据库管理者和掌握机器理论的人是真正了不起的人。” 苹果公司进军移动手机行业就是一个很好的例子。在iPhone推出之前,移动运营商从用户手中收集了大量具有潜在价值的数据,但是没能深入挖掘其价值。相反,苹果公司在与运营商签订的合约中规定运营商要提供给它大部分的有用数据。通过来自多个运营商提供的大量数据,苹果公司所得到的关于用户体验的数据比任何一个运营商都要多。苹果公司的规模效益体现在了数据上,搜集安定学问搜集安定工资高吗万万不要学通讯!而不是固有资产上。 一句话说清楚大数据的核心:大数据作为互联网时代的热门词汇,其存在的核心不是海量的信息资源,而是面对庞大的数据体系进行分析、挖掘、加工、提纯从而发现并创造独有价值。

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