楼主:
EOMing (敏)
2017-04-05 01:43:26※ 引述《citywall (转角处的惊叹号!!)》之铭言：
: ※ 引述《rainyday1908 (宜兰东河马)》之铭言：
: : 有人说未来是大数据分析的时代
: : 而且是未来的趋势
: : 但也有人持反对意见 觉得是在譁众取宠
: : 大数据是不是在划大饼呢？ 真的有这么神吗
: : 大数据是不是过誉了？
: 大数据不是一般人玩的
: 乡民对大数据的推文回文, 都写到数据量不够大是笑话,
: 至于几个资料探勘, 机器学习的技术, 都只是工具
: 大数据的重点在于先掌握母体数据,
: 谁掌握了入口, 谁才能继续去谈如何抓出各项大数据中的关联性找出趋势
: 没有入口, 那就只能做区域统计或封闭系统, 也就是乡民说的搞笑
: 至于为什么去网络上做资料探勘, 回来再分析什么都看不出来
: 因为那就不是母体... 只算是一般民调的网络自动化
: 于是一般人, 用资料探勘与机器学习企图去做大数据
: 总会跳脱不出人类思考关联的框架
: 因为无法掌握母体, 于是就用封闭系统, 抓关注数据, 或第三方数据
: 最好做的就是原本已知关联度就高的事件, 如销售与人气. 很难更高明
: 顶多是像侦探推理, 例如从用电量与卫星空拍运输量找出潜在订单状况好的公司
: 但这就只是人类思考关联的程度, 早已删除许多不必要低权重噪声, 因此 excel就够用
: 直到用机器学习去无差别拿母体数据加权运算关联性,
: 掌握了蝴蝶效应的趋势, 那时才算是大数据预测
: 因此大数据不算过誉, 只是你个人做不起来, 如此而已
本主题的报告
就本篇为优
小结一下
统计学 电脑科学
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推论统计 │ │ 资料探勘
回归分析 │ │ 机器学习
└──┘
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样本资料 母体资料
中间框框那一个
应该94时下最夯的 Data Science (资料科学)
笔者大概略懂
下篇回文的同学
本串题目的报告方向可以朝
巨量资料的蒐集 处理 与应用 去作
先谢々
BTW
笔者在50台和52台的节目里
还蛮常听到明贤在说
他研究所是作大数据的
Well..