大数据商业思维方式总结分享
2022-10-20 16:09:33 0 举报AI智能生成
大数据商业思维方式总结分享
作者其他创作
大纲/内容
预测，是大多数的核心
大数据的核心就是预测，它通常被称为人工智能的一部分，或者更确切的说是一种机器学习，但是这种定义是 有误导性的，大数据不是要教机像人一样思考。相反，它是把教学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性
思维
1.不是随机样本，全体数据
小数据时代 随机采样
采样分析的精准性随着采样随机性的增大而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大
当人们想要了解更深层次的细分领域情况时，随机采样的方法就不可取了， 在宏观领域起作用的方法在围观领域失去了作用
全数据时代 样本=总体
大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法
2.不是精确性，而是混杂性
允许数据不精确 案例：有一种简单的算法表现的很差，但当数据达10亿的时候， 它变成了表现最好的，准确率从原来的75%提高到了95%以上
大数据的简单算法比小数据复杂算法更有效
混杂性，不是竭力避免，而是标准途径
当数据规模变大的时候，确切的数量已经不那么重要了
新的数据库设计
3.不是因果关系，而是相关关系
知道是什么就够了，没有必要知道为什么
改变操作方式
改变探索方式
商业
一切皆可“量化”
数据的各种提取 从最不可能的地方提取
数据化，不是数字化
量化一切，是数据化的核心，各种指标数据化
数据创新
数据再利用
重组数据
随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值，当我们将多个数据集的总和重 组在一起时，重组总和本身的价值也比单个总和更大
可扩展数据
入货以某种方式收集的单一数据，集有多种不用的用途，它就具有双重构造
数据的折旧值
数据用于基本用途的价值会减少，但潜在价值依然强大
数据废弃
大的“噪音”数据集中吸取教训
开放数据
估值数据
管理
风险
监控下生活
隐私二次利用
数据治理
预测与惩罚
数据独裁
困境
总结
非常全面的介绍大数据结合我自己的专业流派，更好研究思想与实现
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