作者：佚名  来源：未知  2020-10-07 13:31

边肖：大数据区分了谬误和事实。随着互联网的发展，相信大家都见识到了大数据的魅力。大数据对任何大小企业都很有帮助，很有前途。它给公司的发展规划和决策建议带来非盈利性

大数据——区分谬误和事实

随着互联网的发展，相信大家都见识到了大数据的魅力。大数据对任何大小企业都很有帮助，很有前途。对公司的发展规划和决策建议有很大的帮助。同时也能理解服务和产品的差距。然而，像任何其他技术一样，人们对大数据仍然有一些误解。让我们告诉你关于大数据的事情——分清谬误和事实的区别。

1.谬论：大数据是一个新概念

事实：圣经中的每一个字都是相互参照的，这叫一致性。在第一次数据库引用之前，僧侣们已经使用了几个世纪。

2.谬论：大数据针对大企业

事实：由于云数据管理技术的最新改进，各种规模的企业都可以利用大数据分析。

3.谬误：数据越多越好

事实：数据质量比数据好。用什么往往比用多少更有价值。

4.谬误：我们的数据如此混乱，以至于我们无法掌握大数据

事实：先进的数据质量、主数据管理和数据管理工具，更容易清理混乱的企业数据。

5.谬误：每个问题都是大数据问题

事实：如果你想在几兆字节内匹配一些字段和一些环境，其实并不是什么大数据问题。不要把每一个分析需求都当成大数据工作。

6.谬误：大数据应用需要很少或根本不需要性能优化

事实：大数据应用需要定期调整分析的统计模型和越来越多的数据和变量。

7.谬误：大数据是个神奇的8号球

事实：大数据未必能告诉你一切。很多情况下，是靠正确的问题和正确的数据来让它起作用的。

8.谬误：大数据只是非结构化数据

事实：大数据不一定非结构化。例如，大量的结构化数据由于其巨大的容量而被归类为大数据。

9.谬误：你需要非机构数据来预测

事实：预测模型使用非结构化和结构化数据的组合来训练模型和推理。

10.谬误：机器学习是一个与大数据相关的概念

事实：机器学习的概念是用数据来模拟一个潜在的过程。然而，当与大数据结合时，机器学习算法可以提供有价值的见解。

11.谬误：大数据不需要监管

事实：形容词unsupervise并不意味着算法本身是无监督的。训练无监督学习模型的分析师(或数据科学家)与训练监督模式具有相似的建模学科。

大数据，小数据，有用就是好数据

什么是大数据，应用场景与传统商业智能有何不同

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