发布时间: 2020-03-02 13:27:32
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随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。不是随机样本，而是全体数据: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。不是精确性，而是混杂性:研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;不是因果关系，而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
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听着太吃力，不流畅，你发音太紧了
安魂者_KJ@喜马拉雅 (20-03-01
00:00) 。
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谢谢您的点评，进一步提升自己。
南京土白更堪夸@喜马拉雅 (20-03-01
00:00)
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受不了，走了，886
听友111265218@喜马拉雅 (20-03-01
00:00) 。
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听友对不起，有什么不到的地方，请告知，便于本人改正，谢谢。
南京土白更堪夸@喜马拉雅 (20-03-01
00:00)
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提建议
南京土白更堪夸@喜马拉雅 (20-03-01
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近年来,包括大数据分析在内的大数据理念和方法引起了图书情报界的密切关注,成为情报学的热点话题之一。通过对比分析,发现大数据分析与情报分析有着天然的联系,两者既有共性,又存在着一定的差异。共性表现在看重对数据的定量分析,关注多源数据融合和强调相关性分析三个方面。同时,两者在数据对象、数据规模、分析任务与分析时机等方面又各具特色
南京土白更堪夸@喜马拉雅 (20-03-01
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随着复杂系统测试、试验和状态监测产生的数据呈级数增长,大数据逐渐成为各种工业领域的研究热点。为此,从大数据定义、产生、特性的角度阐述大数据的内涵,重点强调大数据产生三要素的彻底变革,并按照大数据处理流程——产生、存储、预处理、分析及挖掘、呈现,归纳得出大数据处理的通用技术体系,分析了技术体系中各环节技术的发展现状。最后,从数据科学、工业4.0以及信息物理系统的角度,阐述大数据发展的趋势,并分析了大数据发展的挑战。
南京土白更堪夸@喜马拉雅 (20-03-01
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