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偷看電視時媽媽回來了

大數據,我找不到真正的我

郭杰瑞


  新冠治愈但有嚴重基礎性疾病患者_成都桑拿論壇  Copyright 1996-2020 SINA CorporationAll Rights Reserved 新浪公司 版權所有。首先,從應用程序的年度摘要…在過去的幾年里,手機上的一系列應用程序將推動你進行各種年度總結評論。

小編也和其他人一樣。

網易云音樂、支付寶年度賬單等的年度總結是什么?人,他總是本能地關心自己,但尼采說,“離每個人最遠的是他自己”,這表明自我感知是一件困難的事情。但是今天,隨著互聯網技術的發展,我們有了一種了解自己的新方法:數據,大數據。事實上,互聯網供應商爭相做的年度總結就是大數據可以幫助你了解自己的例子之一。盡管如此,由于他很樂意刷下H5的年度總結,小編有了一些新的想法:這些總結真的準確嗎?不一定,有時甚至偏差很大。例如,在網易云音樂總結中,小編2018年有一天連續聽了50多首歌。從這張唱片中,我們可以得出一個直接的結論:小編非常喜歡這首歌,但事實上,當小編在當天循環這首歌時,人們正忙于其他事情,他們根本就沒有在聽它;例如,網易云音樂摘要仍然是網易云音樂摘要,小編在2018年最喜歡的十首歌是七首。

意大利。小編聽不太多,因為小編喜歡把自己喜歡的歌曲下載到當地,經常用手機聽自己的播放器。同樣,作為支付寶年度賬單,2018年總結小編認為這更符合自己的估計,但我記得他在2017年看到賬單時有點無知。當時,許多網民在互聯網上反映了這一點。當然,小編說這些并不是要否定存在意義上的年度總結,而是要引起一些思考:在大數據時代,我們真的能通過數據準確地界定個人或群體嗎?人是一種非常復雜的動物,記得我在哪里讀到一句話:“事情可以精確計算,但人很難計算”,而應用大數據,核心是統計學家的行為,這似乎是一個悖論。

如今,大數據的重要性被推到了一個很高的水平。

這已成為未來的趨勢。商業、醫療、教育等行業正在經歷越來越深刻的數據羅云熙完美日記_成都桑拿論壇轉換。

在未來,我們需要大數據的指導來進行各種決策。但人們如何不被大數據所支配是一個新問題。

第二,什么是大數據?首先,我們應該清楚地理解大數據,并理解它的意義。百度百科全書解釋說,大數據是指在一定時間內,傳統軟件工具無法捕捉、管理和處理的大量信息資產。它需要一種新的處理模式,具有更強的決策能力、洞察力和流程優化能力、高增長率和多樣化。這一解釋涵蓋了大數據的三個特征:質量、高速變化和多樣化,從中可以得出另外兩個特征:由于質量,它是低值密度;由于質量、高速變化和多樣化,它也是真實的。綜上所述,有五個特點:質量大、變化快、多樣化、價值密度低、真實性強。

當然,這不是一個小版本的總結,是業界普遍共識的照片來源維基共享資源,但如何理解這五個特點呢?事實上,編譯器只需要給出一個例子來說明這五個特性,即比較傳統的統計調查數據。在傳統的統計學中,由于我們過去收集數據的能力是有限的,所以不可能收集所有的數據,因此我們強調數據樣本的大小、豐富性和隨機性都會影響統計分析的結果。

通過數據樣本,分析了數據相關性的規律,總結了相關理論和模型。這是我們以前做過的。另一方面,大數據恰恰相反。它不需要樣本,但會追蹤所有數據。所有的數據都被認為是每個人都能理解的。

它是如此巨大和連續。每個人的不同行為都會產生不同的數據,所以它也是不同的,因為沒有樣本,它的價值是稀疏的。畢竟,不是每個人都做每件事。

生成的每一個數據都是有價值的,但它是真實的,并且在樣本和現實之間總是存在錯誤。

之所以能夠實現大數據的概念,是因為在當今強大的互聯網技術中,我們有能力收集如此大量的數據,同時也有能力對其進行處理和分析。通過大數據的邏輯圖,我們可以更好地理解:一般來說,大數據的系統邏輯包括五個層次:數據收集、數據存儲、資源管理和服務協調、計算引擎和數據分析。數據采集,主要通過互聯網數據采集和客戶端、終端推送等方式,在電子商務網站上購買物品,使用手環移動的數據也會被發送到數據中心,其特點是分布性、多樣性、連續生成性和異構性,即有許多數據源;因為收集到的數據具有這些特點,因此對于數據的存儲,對可擴展性、容錯性的要求,以及對各種存儲模型的支持,這甚至反映在數據庫的設計、最精確的領域、傳統的關系型數據庫(如mysql)和文件系統更難適應大數據時代;資源管理和服務協調(涉及大數據時代應用程序的部署)需要部署應用程序。

在公共集群中,為了提高資源利用率,實現快速的數據共享,否則,許多與獨立服務器相對應的數據會被拖到死地;計算引擎和數據分析是一樣的,大量的數據使得應用場景越來越復雜,計算引擎也越來越多樣化。

而數據的分析也需要分布式的計算方法。

一般來說,大數據在技術上是因為數據量太大,無論是數據采集、存儲還是處理都需要很多機器一起做,這個過程必須提到云計算。

所謂云計算,總結就是將虛擬機在大集群中統一調度的能力,這自然滿足了大數據的需求,所以云計算是釋放海量數據的驅動力,二者都是共生的,為了不跑題,我不會在這里再進一步。第三,無論因果關系如何,未來只尋求相關性的趨勢有兩個條件。一種是顛覆性的,另一種是積極意義大于消極意義。那么大數據會帶來什么不安呢?牛津大學(Oxford University)教授和數據科學家維克托邁爾勛伯格(Victor Mayer Schoenberg)在他的《大數據時代》(The Age of Big Data)一書中,將大數據的顛覆性濃縮為三個部分:第一,分析與某個事物相關的所有數據,而不是依賴于少量的數據樣本。

其次,我們愿意接受數據的復雜性,而不是追求準確性。最后,我們的思維發生了變化,我們不再探索難以捉摸的因果關系,而是專注于事物之間的關系。從上面的小版本的介紹中,我相信你可以得出這樣的結論:大數據帶來的變化,歸根結底,就是大數據的數量是巨大的和多樣的。它不需要樣本,而是所有的數據,這使得它不可避免地混淆了,難以追求準確性。

在大數據中,混亂不是缺點,而是必然性,它顛覆了人們的正常思維。我們需要樣本,我們總是需要在樣本數據中找到一些確定的因果關系,然后將其提煉成理論,從樣本到整體,然后將其總結成方法。這是我們工作的基本邏輯。在大數據時代,你不需要這樣做,因為我們有足夠的數據,我們需要做的是找到目標數據之間的相關性,然后發現趨勢,大數據會告訴我們下一步要做什么,我們不需要問為什么,只負責決策,不要低估這一變化,這表明我們知道的方式,不世界變了。2003年,美國計算機專家奧倫埃齊奧尼(OrenEtzioni)乘飛機與乘客交談,發現他的機票很貴。在10000匹草泥馬沖過他的心臟后,他想出了一個主意:能有一個工具來預測票價波動的趨勢并節約金錢嗎?然后他真正創建了一個系統:在41天內從旅游網站上采集12000個價格樣本,以確定機票的未來趨勢,這個小項目后來發展成為一家技術初創公司,Farecast,并被Bing收購。在隨后的系統中,Farecast基于美國一個行業的機票預訂數據庫,在一年內跟蹤每條航線和每架飛機上的每一家航空公司作為機票價格記錄,以確定機票價格變化的趨勢,并成功應用于其他領域。ou oren achioni,圖片來源:wikimedia commons是大數據應用程序的經典案例。在這種情況下,Oren Achioni明確表示,他不需要澄清票價波動與時間或其他因素之間的因果關系,只需要從所有數據中分析規則并給出可能的結果。你不必問為什么,只要知道下一張票是漲還是跌。還有其他的例子,比如沃爾瑪在20世紀90年代將產品記錄為數據的項目。

2004年,他們查看了這個龐大的數據庫,發現當季節性颶風來臨時,不僅颶風的供應增加了,而且流行餡餅蛋撻的銷售也增加了。所以他們把颶風補給和蛋撻放在一起。你也不需要知道為什么人們在購買颶風物資時喜歡買蛋撻而不是其他東西。你只需要找出這個現象并做出決定。大量的大數據可以為這一趨勢的準確性提供一定的保證。德國還通過預測未來2-3個月智能電網所需的電力量來降低成本,這些電力來自于家庭中移動電話使用的大量太陽能數據;丹麥的vistas風能系統通過研究風力和天氣、湍流以及數萬個控制器的傳感器數據來判斷渦輪發電機的位置。全世界的渦輪,從而提高了能源輸出的效率和數量。等待。在這種情況下,我們不需要考民法典草案累計收到42.5萬人102萬條意見_成都桑拿論壇慮事物之間的因果關系,不需要研究基本原理,不需要建立模型,只需要分析大量的數據。小編認為,這是對大數據的最大顛覆,如果我們的思維不改變,它最終將被拋棄在大數據時代。第四,備受爭議的谷歌研發總監彼得諾維格在2011年的一次演講中說:“我們沒有更好的算法,我們只有更多的數據。”后來,在一篇澄清他的評論的文章中,他說:“如果模型無論如何都可能出錯,為什么不看看你是否能讓計算機從數據中快速學習模型,而不是讓一個。”個人努力從許多想法中獲得模型?對于大數據來說,這應該是一個簡單的解釋。谷歌研發總監彼得諾維格(Peter Norvig)的照片來源:Flickr比這更激進:有線雜志主編克里斯安德森(Chris Andersen)在2008年說,“數據爆炸讓科學方法落后了。”后來,他在《小矮人時代》(Petabyte Age)一文中提出了“理論的終結”的想法,說現在是一個。在海量數據時代,應用數學已經取代了所有其他的學科工具,只要數據足夠,就可以解釋這個問題。作為圖片來源的維基共享資源安德森的文章,在當時引起了很多爭議。數據替換理論聽起來確實很荒謬。在大數據時代,勛伯格反對這種觀點。他認為,大數據從不叫喊“理論已死”,相反,大數據的各個方面都受到理論的影響。

例如,在數據分析中,我們還需要理論支持。2009年,谷歌流感趨勢研究小組(GFT)在《自然》雜志上發表了一篇論文,在數十億次搜索分析中顯示了45個與流感相關的關鍵詞,從而預測了2007-2008年流感的發病率,比疾控中心提前兩周。這在當時引西昌山火致19名地方撲火人員犧牲_成都桑拿論壇起了震動,說明人們不需要等待疾病預防控制中心的報告來及時了解未來醫院就診的次數,從而提前預防。顯然,這將使許多人避免痛苦和巨大的損失。這成為谷歌使用大數據最早也是最經典的案例之一。然而,一些學者后來發現,2009年,谷歌并沒有準確預測非季節性甲型H1N1流感。2011年8月至2013年8月,谷歌高估了疾病預防控制中心報告的100周流感發病率。到2013年,谷歌在調整算法后仍然高估了流感的發病率。回到文章的開頭:有時大數據可能不準確,甚至不一致。小編認為,這可能正是大數據最具顛覆性的原因:只追求數據相關性,不追求因果關系。

所以,它就像硬幣的正反兩面。如果使用不當,可能造成嚴重傷害。特別是在風口期,當大數據被提倡甚至濫用時,風險更大。事實上,本文開頭小編提到的應用程序的年度總結只是大數據最詳細的4.3萬名迪士尼員工將放無薪假_成都桑拿論壇應用。現在和將來,毫無疑問,大數據將用于更多的行業,風將越來越強。但如果你不明智地使用大數據,這只是一種迷信,那么后果可能會很嚴重,比如金融企業。如果數據量達不到標準,你認為你可以用大數據來判斷個人的可信度,并借錢給外部世界,結果是可以預測的。

例如,在教育領域,在未來,你真的敢于完全依靠對大數據的分析來決定申請和規劃你的職業方向,而不是追隨你自己的興趣?還有大數據匹配的使用,更不用說了。你真的相信你在大數據中描繪的肖像是真實的你嗎?即使它與你有90小女孩套塑料袋擁抱執勤爸爸_成都桑拿論壇%以上的相似性,你真的敢相信你所有的決定都是大數據嗎?因此,小編認為,在大數據時代全面到來之前,我們首先要討論的是大數據應用的邊界在哪里?當然,這一界限不能由一個人來界定,但編輯認為,除了大數據,“小數據”仍然重要,“大小組合”是一種更可取的方式,我們需要判斷趨勢,也需要研究其原理。

更重要的是,當討論與自我相關的問題時,始終跟隨你的內心自我。就像在大數據中一樣,混合比精確更重要。事實上,對自己的感覺往往比數據更重要。簡言之,有幸要求一些東西和因果關系。本文參考文獻:核心聯合世界,2018-06-21,“終于有人清楚地解釋了云計算、大數據和人工智能!”CSDN,2017-30-014,“從谷歌流行趨勢分析大數據的榮耀與陷阱”,Victor Mayer Schoenberg,2012,“大數據時代”董西成,2018,“大數據技術系統的詳細解釋:原理、架構與實踐”。


當前文章:http://www.arqak.club/747/1359-5437-32180.html


發布時間:08:48:48


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