※ 引述《Sixigma (六西格玛)》之铭言：
: 回这种主题好多次了，
: 但每次讲都还是一堆牛鬼蛇神出来放屁，看得我都快中风了
: 有说大数据的资讯87%是早就猜到的、有说大数据文组可以反攻理组的
: 有说用excel做大数据的、有说资料分析 = 大数据的
: 行行好，没学过统计没看过资料没做过分析没听过Kaggle，或是连Github都没有的
: 还是不要出来丢脸比较好
: 不懂装懂，很恐怖的
肥宅我理工宅啦
只有在选修课读过一些预测模型的学刊
类神经网络或灰预测GM(1,1)建模我都不会
但是我看到他们参考的数据都不会太长
所以大数据跟一般预测只差在数据量?
还是有特化公式?
目前大数据的应用除了广告用户客制化以外
还有其他功能吗?
有没有挂阿

看看大数据的4V还是有参考价值的，大量只是其中之一通常伴随资料很烂、资料的更迭很快等等，分析前处理就变很麻烦，也有可能跟建模阶段有关，譬如dependent data数据量大，运算能力够的就可以玩dick learning啊数据量大不一定好，ML或DM就可以解决的问题拉到BigData只是徒增烦恼，没事找事做

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