※ 引述《rosenzulu (玫瑰祖鲁)》之铭言：
: 大数据
我不是啥专业矿工 路过简单的回应
就直接翻BIG DATA
其实就是数据量很大
来源也不见得是单一
老中的用语 海量讯息 我觉得也还不错
: 最近被媒体使用到烂掉的名词
: 常常看到新闻“大数据显示...”
: 身为统计系的我 也稍微爬文了解一下
: 大数据的魅力所在
: 但看到的不外乎是
: “未来产业大宗就是AI、物联网与大数据的结合”
: “运用大数据分析得到相关 进一步得知未来趋势作为政策”
其实主要是由于商业行为大量使用资讯系统纪录 也使纪录资料更
贴近于现实环境的直接纪录
: 但如果是要探讨相关性、做预测
: 使用统计方法不是也可以吗？
其实资料探勘(采矿)
也主要是
1.寻找关联性
2.建立模型以利预测
两个大主题
只是过去我们通常是有假设 才有可能去蒐集资料
现行因为资料讯息来源多了
可以在寻找关联性 跟验证模型上
有更多的可能性
例如过去常用在资料采矿讲的购物篮分析个案
尿布 与啤酒
或是
伪造信用卡消费行为分析
: 再查一些大数据最夯的课程
: 几乎都是R,Python这2个程式语言
: 然后使用该2语言实作资料探勘、机器学习
: 实在搞不懂大数据的新科技点在哪里
: 有没有产业界大数据大师可出来为小弟解惑？
其实资料探勘
还是主要是
资料处理 资料处理 资料处理
资料分析
结果探讨
至于工具上 其实很多统计软件也有出 资料矿工套件
另外有个weka 也不错
大数据其实也类似是早期我们学习统计时的串联性资料
最后
所有的资料分析模型都需要去验证关联性
也就回到我们过去统计的相关分析
其实并没有离开统计太远
而是另一种运用