什麼是大數據的混雜性

Ⅰ 大數據究竟是怎麼出現的，又代表著什麼意思

大數據指無法再來一定時間自范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據實質上是全面、混雜的並且具有數據量大、輸入和處理速度快、數據多樣性、價值密度低特點的數據。

Ⅱ 什麼是大數據。。大數據是什麼

大數據，IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理內和處理的數據集合，容是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。



(2)什麼是大數據的混雜性擴展閱讀：
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。

據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了。

Ⅲ 《大數據時代》01 什麼是大數據

今天我們第一本解讀的是《大數據時代》這本書。

大數據是這幾年特別火的一個詞，那究竟什麼是大數據呢？

字面意思可以理解為大數據就是數量巨大的數據，而這些巨大的數據再結合雲計算、人工智慧、物聯網等技術會對於我們的生活、工作都會帶來翻天覆地的影響。

芝加哥大學商學院教授、麥肯錫公司創始人，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」

而我們今天所講的這本《大數據時代》是國外大數據研究的先河之作，本書作者舍恩伯格被譽為「大數據商業應用第一人」。舍恩伯格在書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。對於身處於大數據時代額我們可謂是會產生異常極大的思維方式的變革。

舍恩伯格最具洞見之處在於，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。

下面我們就進入到《大數據時代》這本書中去吧。

首先來看第一個話題大數據的思維變革

大數據與三個重大的思維變革有關，而這三個轉變是相互作用的。

一.不是隨機樣本，而是全體數據

解釋一下就是分析事物相關的所有數據，而不是僅僅依靠分析少量的數據樣本。

二是不是精確性，而是混雜性

就是要接受數據的紛繁復雜，而不再追求准確性。

三是不是因果關系，而是相關關系

即不再追求難以摸索的因果關系，轉而關注事物的相關關系。

這三個在大數據時代思維變革的轉變我們會在接下來節目中一一講解。

今天我們這一節先講解：不是隨機樣本，而是全體樣本，這一思維的變革。

小數據時代的隨機抽樣

為什麼這么說呢？在我們過去技術並不發達的時候，只能用少量數據來進行隨機采樣是最高效的方式，即利用最少的數據來獲取更多的信息。

在19世紀時美國的人口普查中，因為數據的變化超過了當時的人口普查統計分析能力，有人提出到數據無比龐大時可以進行有目的的選擇，具有選出代表性的樣本是最恰當的方式，這就是隨機抽樣。並且還非常有見解的提出：采樣分析的精確性是隨著采樣隨機性的增加而大幅的提高與樣本的數量增加關系並不大，也就是說，隨機采樣樣本的隨機性比數量的多少更為重要。

而在當時，政府確實也採用了隨機調查的方式來對於經濟和人口進行了200多次小規模的調查，除此之外，在商業領域也會採用隨機調查的方式來抽取部分商品來檢查商品的質量安全。

隨機抽樣取得了巨大的成功，成為了現代社會，現代測量領域的主心骨，但這只是一條捷徑，是不可能收集和分析全部數據情況下的選擇，他本身就有很多的缺陷。

隨機抽樣的缺陷

第一，它的成功依賴於采樣的絕對隨機性，但在實現中絕對的隨機性是非常困難，一旦分析過程中存在任何「偏見」，分析結果就會相去甚遠。

第二，隨機采樣不適宜用於考察此類別的情況，也就是說隨機抽樣，一旦繼續細分錯誤率會大大增加，比如說你想調查大學生玩手機的情況，您採取的調查結果可能會有3%的誤差，但如果又把這個調查結果根據性別地域、收入來進行細分，那結果就會變得更為不準確。

因此當人們想要了解更深層次的細分領域的情況，採用隨機采樣的方法顯然是不可取的，在宏觀領域起作用的方法，在微觀領域上失去了作用，隨機采樣就像是模擬照片，列印再遠看會是非常不錯，但是一旦聚焦在某個點，就會變得模糊不清。

全部數據的采樣方式

現在我們正在步入了大數據時代，我們需要一中新的數據採集模式----全數據模式，即樣本等於總體。

我們這個時代收集數據，並不像過去那樣困難，手機導航、社交網站、微博、微信這些隨時隨地或主動或被動的收集你所產生的信息，並且通過計算機就可以輕而易舉地完成數據處理。

採取全部數據的采樣方式，可以不用考慮隨機抽樣所考慮的隨機性，並且在細分領域也會發揮極大的作用，一個很好的例子，就是日本國民體育運動相撲之中所產生的非法操控比賽結果。

相撲比賽和其他比賽有所不同的就是選手需要在15場比賽之中的大部分場次獲得勝利，才能保持排名和收入。這樣一來就會出現收益不對稱的情況，比如說一個7勝7負的選手，遇到一個8勝6負的選手，比賽結果對於第一個選手會比對第二個選手更為重要。列維特和達根發現在這種情況下，需要贏的那個選手，最可能會贏，這是為什麼呢？有沒有可能是選手的求勝心呢？當然有可能，但並不是完全！有數據顯示需要贏的選手，求勝心，也只能把勝率增加25%。並且對於數據進一步分析發現，選手如果幫助上一次失利的一方的話，當他們再次相遇時，對方會回報回來。

這種情況在相撲界是顯而易見的，但若是隨機抽樣就無法發現這個情況。而大數據通過分析所有比賽，用極大的數據來捕捉到這個情況。

還有關於大數據應用的例子是：2009年，谷歌公司將5000萬條美國最頻繁的檢索詞條和美國疾控中心在2003年至2008年季節性流感傳播實際數據進行比較，成功預測了甲型H1N1流感的出現。

現在2021年，利用大數據來預測新冠肺炎的發展情況，已經成為我們日常新聞報道的一部分了。

在大數據時代的到來，讓我們可以利用技術，從不同角度更細致的觀察和研究數據的方方面面，使我們的調查更為精準。

回顧一下我們這一節所講的過去的調查是採用小部分的數據來進行抽樣調查，這一方法有顯著的缺點

首先是抽樣分析依賴於采樣的隨機性，而一旦數據出現」偏見「，結果便會大相徑庭

第二抽樣分析也只適用於宏觀分析，對於更加微觀的調查結果並不理想。

如今的技術環境已經有了很大的改善,在大數據時代進行抽樣分析就是在汽車時代騎馬一樣，我們要分析與事物相關的而所有數據，而不僅僅是少量的數據。

以上就是我們本期全部內容，下一期我會講到大數據時代下思維變革的後兩個思維變革。

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Ⅳ 如何看待大數據的精確性和混雜性

在大數據時代，使用所有能獲得的全體數據已經逐漸成為可能，然而數據量內的大幅度增加會導容致結果的不準確，與此同時。有些錯誤的數據也會隨著大量的數據混入資料庫。

其中的某些錯誤是我們能夠通過我們的努力去避免的，去改變的，但是，有些錯誤我們需要去慢慢接受它們。去嘗試著，接收混亂，擁抱錯誤。

接收混亂是小數據和大數據時代主要的區別之一。由於少量的數據，使得我們努力追求更加精密的結果，但是不妨多想想，低隨機性和小數據又怎麼可能將事物的本質全面的還原出來呢？錯失的95%的非結構化數據中包含著無限的可能，或許我們想要的正是我們曾經所丟棄的。

(4)什麼是大數據的混雜性擴展閱讀：

注意事項

紛繁的數據越多越好，大數據時代要求我們重新審視對於精確性的定義。在如今的信息時代，我們掌握的數據越來越全面，而且數據的存在並不是獨立的，數據之間的交互連接多變且無序，組合與組合之間更是能產生無窮的化學作用，奇妙無窮。

大數據要求我們有所改變，接收混亂和不確定性。精確性不會在成為我們生活中的支柱，每個問題只有一個答案的想法在信息時代是靠不住的，不管我們承認與否。但當我們學會接受混亂和擁抱混雜之後，我們會發現我們離事情的真相有進了一步。

Ⅳ 讀書筆記：大數據時代

隨著網路的普及、計算機運算和存儲能力的提高，我們獲取信息越來越容易，越來越多。絕大多數信息對我們來說可能都是噪音，或者用過一次後就被丟棄；而對有大數據思維的公司或個人來說，這些則是零散的金粉，他們可以從中挖掘出許多小數據無法得到的意想不到的結果。比如人們所用的搜索詞在搜索完成之時就失去用處，Google偏偏將它們重新利用，用以改善結果的排序，用來預測流感感染情況。word語法檢查，小數據下表現最好的演算法在大數據下准確率卻最差。誰曾想坐姿可以轉化成數據，並開發成汽車防盜系統？進而擴展到盜賊識別？

大數據時代真的只有想不到，沒有做不到。它深刻的變革著我們的工作、生活、甚至思維方式。

1.不是樣本而是全部：得到全部數據並不那麼難，而且結果更全面可靠，我們不再依賴小數據時代的隨機取樣、假設-實驗-結論模式，取而代之的是直接對全部數據進行分析挖掘；

2.不是精確性而是混雜性：大數據時代我們不再執著於精確，而是允許一點瑕疵。我們要做的不是以高昂的代價消除所有的不確定性，而是接受這些紛繁的數據並從中獲益。以谷歌翻譯為例，它搜羅了所有可以利用的數據，雖然搜集的有錯誤翻譯，但巨大的語料庫優勢完全壓倒了缺點，使其好於布朗、微軟的班科和布里爾、IBM的Candide。又如word語法檢查，小數據下表現最好的演算法在大數據下准確率卻最差。混雜的大數據能創造比精確的小數據更好的結果！
小數據模式下，小的錯誤會導致極大的偏差，因此要求精確。值得注意的是，大數據的混雜性只是現實，而不是其固有特性，隨著技術的發展將會被改善。

3.不是因果關系而是相互關系：千百年來，我們一直在尋找事件背後的原因。事實上，如果凡事皆有因果的話，我們就沒有決定任何事的自由了。
基於大數據分析事物間的相互關系，使我們從因果串聯思維變為相互並聯思維。相互關系能提醒我們某些事正在發生，這些提醒非常有用。基於相關關系的預測是大數據的核心。通過找出一個關聯物並監控它，我們就能預測未來。如塔吉特懷孕預測，美國折扣零售商塔吉特通過對女性消費記錄分析，可以發現她是否懷孕，從而在相應階段寄送相應的折扣券。

戲中主角分別是大數據擁有者、大數據技術公司、大數據思維的公司或個人。第一個吃螃蟹的人早已斬獲良多，更多的人也開始去嘗試；隨著技術的發展，擁有大數據技術的公司的領先優勢也越來越弱；而數據本身的價值則與日俱增。試想，一個擁有思維和技術的新公司，如何去跟一個擁有海量數據且知道什麼更好的公司去競爭？
隨著行業發展，數據中間商也將粉墨登場。因為有些數據的價值只能通過中間人來挖掘。航空公司不到最後一刻不會發布航班晚點，也不會告訴你何時買票最便宜，但只要有數據，你就能知道這些。還有一些公司願意把數據給非營利機構。

大數據確實給我們帶來諸多便利，使我們的生活更便利、更美好。但我們也變得越來越透明，通過你的檢索詞、購物、評論等就能輕易定位到精確的個人！想想就讓人不寒而慄！
亞馬遜監視著我們的購物習慣
谷歌監視著我們的網頁瀏覽習慣
微博竊聽到了我們心中的TA
而facebook似乎什麼都知道，包括我們的社交關系網
我們時刻暴露在第三隻眼下（政府除外）。

鑒於此，維克托也建議完善相關司法，制定更完整的隱私保護政策、反壟斷。

值得注意的是，大數據給我們提供的不是最終答案，而是參考答案，我們不要過分信任、依賴數據給出的結果。假如一切都可以被預測，而且很精確，而我們想當然的去相信，放棄選擇的權利，也會不為結果承擔責任，那我們離變成機器人就不遠了，人工智慧控制人類也並非臆想！

而樂觀的人們則會認為一個更美好的未來在像我們招手:

以下為收集內容 。

http://www.ximalaya.com/1000577/sound/412418?from_platform=weixin
【構建一個機器的你】模擬你的知識體系、行為習慣:通過擬合你在社交網路的發言、及其它信息。模擬聲音:整合微信里的語音。模擬外貌:通過你發的照片等。將這些東西「導入」到一個機器，你在另一個地方被重生。它知道你所有的所有，宛如鏡像孿生。
可以看電影黑鏡2。

汽車若能交流 車禍或可避免
http://v.youku.com/v_show/id_XNTcyODU4NjQw.html
實現汽車對話以避免車禍，實際也是大數據的利用：通過數據化位置速度（通過攝像頭感測器電腦系統）等信息，然後分析並做出預測。信息與機器結合會使人分為自然人、半自然人、機器人吧。現在的美瞳等改變人的外形，以及研究火熱的腦機介面以實現通過意念控制機械，人正在與機器越來越多的整合在一起。

谷歌無人駕駛汽車
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzM5ODU2MA==&mid=200295774&idx=4&sn=&scene=1#rd
什麼時候無人駕駛汽車成片的出現在杭州就好了[偷笑][偷笑]或者不用成片，就是有些地方會放著（比如某個山洞某個工廠），嗯，某些方式（某個app，某個電話或者直接與微信集合，或者快的打車，打的車都變成無人駕駛車）可以把他叫過來，然後用完之後他自己回到原來的地方。[傲慢][傲慢]這樣社會多美好呀！還可以叫個車，讓他把東西/人送到某個地方，就不是為自己叫車而是為他人叫……

如果視野更開闊點， 數據或許是實現人與機器交流的語言 ，，數據能挖掘我們不知道的一面，但也不要全迷信數據，將活生生的、復雜的人等同於毫無生命的一堆數據或機器就不好玩了。。

量化自我，一場二十年前無法想像的運動
http://www.36kr.com/p/204479.html#wechat_redirect

Ⅵ 大數據的特徵是什麼

1、容量（）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；

2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；

3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity）：數據的質量。

6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。

7、價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。

(6)什麼是大數據的混雜性擴展閱讀：

大數據的精髓：

大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。

A、不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制)；

B、不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度；

之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱；擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力；

C、不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。

Ⅶ 大數據是什麼意思有什麼用途

大數據是統計學中的，用於指導人們的商業行為、戰略覺策、未來預期的一種分析處理方法。回
主要有以下答三點作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

Ⅷ 大數據是指什麼如何解釋

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中，大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據的方法)大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、veracity(真實性)。大數據需要特殊的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

大數據的4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；第二，數據類型繁多。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，數據的來源，直接導致分析結果的准確性和真實性。若數據來源是完整的並且真實，最終的分析結果以及決定將更加准確。第四，處理速度快，1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個「V」
從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。

搜索下各種網路，上面都有。說白了，就是數據量非常龐大。這確實是近幾年的熱點問題。