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seo术语:大数据――分清谬误与事实之间的差别

ID:2510

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

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