※ 引述《MADAOMOKE (好想好好睡一觉)》之铭言：
: 如题
: 开口闭口都是大数据
: 把大数据讲得跟神一样
: 每次都会说
: "你这个要做大数据"
: "你没做大数据要怎么进行下一步?"
: "要做大数据问题才会明了"
: 整天都在大数据大数据
: 马的
: 到底为什么老人这么喜欢做大数据?
刚好最近有机会到一个研讨会
有听到相关的研究报告，就稍微分享一下。
以前的年代科学的理论建构过程
是透过第一类典范:
1. 先有Hypothesis 然后建立实验验证 并得到数据
然后建立出在假设前提下的模型或是理论
然后用新理论模型再去设计新实验和做进一步验证,
最后就会有一个接近99%真理的理论模型可以
用来对系统作验证和预测
但目前因为大数据的应用
越来越多人开始使用第二种典范:
2. 直接从大数据做模型验证建立假设前提和理论模型(一步到位)
不需要重复以前那种旷日废时的反复"实验数据" "理论修正"的循环
就可以达到99%的真理的程度
大数据的厉害之处在这边
但如果你本身对于理论分析也很强也没坏处就是
因为在第二类典范 中的模型验证和建立理论模型那块可以很得心应手