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开始理论学家们是沮丧的 。看到Google仗着自己庞大的数据库 。在医疗监控这种复杂问题的预测分析过程中为所欲为 。觉得自己马上就要下岗 。然而时间到了2012年中旬的时候 。他们就乐了 。发现Google也不过如此 。自己还是有价值的 。实际上情况也确实如此 。Google预测的失败也确实是过度地依赖于数据 。导致很多被忽略了的因素对预测的结果产生了很大的影响 。对客观世界进行预测需要模型 。模型首先来自于理论构造 。其次需要数据对模型进行训练对模型进行优化完善 。大数据观点强调模型对数据训练的依赖 。而尽可能地忽略理论构造这一部分的意义 。这就有可能带来隐患 。
从更加批判的角度来看 。理论模型当中的确有一部分因素可以用数据量的规模来弥补 。而仍然有一部分是不可弥补的 。可弥补的部分因素 。往往在数据量比较大的时候 。被均匀的数据分布内部平滑抵消掉了 。从整体上不会对最终的结果产生显著影响；而不可弥补的部分 。往往和系统背后的结构性因素有关 。这些因素不仅不会随着数据规模的增加而被消除 。反而会由于系统的规模效应逐级放大最终产生背道而驰的结论 。那么当数据分析专家需要对复杂的社会系统进行分析时 。就一定要严谨地考虑对数据的依赖程度 。因此 。Google的案例既是一个很好的大数据的应用 。同时其也为大数据在未来的发展道路上起到了很好的指示灯的作用 。最后还是那句调侃的话：”Big Data is like teenage sex. Everyone talks about it, nobodyreally knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, soeveryone else claims they are doing it too” 。
你又是对大数据怎么理解的呢？
其他观点：
大数据＋人工智能＋超级计算机＋管控纪律 。对于自媒体来说 。各位应该好好研究 。在这样的前提环境下 。各自的发展之路 。
这个绝不是简单理解的问题 。它关系到整个生态系统乃至于整个国家的未来 。
其他观点：
把大量的碎片信息通过一定的规则联系起来 。
用于企业决策 。分析客户需求 。产品推广定位等 。
【怎么简单理解“大数据”及其应用？】这次疫情对大数据的应用就是一个好例子 。把一个人的行程通过大数据比对 。即使一个患者不知道自己何时感染的 。通过大数据比对仍可以知道传播途径 。
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