大數據的完備

❶ 大數據--趨勢和特點

歐幾里得的《幾何原本》是基於邏輯推理的公理論推論，為後來的幾何學、數學和自然科學奠定了基礎；托勒密的地心說將歐幾里得的這套方法運用到天文學中，建立起了一套完整並且嚴格的天體運動規律的理論體系；牛頓的力學三定律和萬有引力定律破解了宇宙萬物運動之謎，同時宣告了科學時代的來臨。

這些偉人的思想如果上升到哲學高度，其方法論其實是一脈相承的，可大體概括成如下幾句話：世界變化的規律是確定的，且這些規律是可以被認識的，而且可以用簡單的公式或者語言描述清楚，最後這些規律應該是放之四海而皆準的。

正是在機械思維的引導下，才有了工業革命。在工業革命時期，人類創造了巨大的財富。馬克思曾經說過：「資產階級在其不到100年的階級統治中所創造的生產力，比過去一切時代創造的生產力還要多，還要大」。同時由於機械思維的影響，人類的壽命也得到了大大的延長，在1800年之後，世界各國的人均壽命都先後翻了一番。

從工業時代到信息時代，再到互聯網時代，機械思維的局限性已越來越明顯。像過去那樣找到因果關系已經變得非常困難，因為簡單的因果關系規律性都被發現了。人們越來越發現世界本身存在很大的不確定性。

我們可能已經察覺，現在如果仍然採用機械思維去思考世界，很多問題已經變得很難預測了。比如我們最常見的交通阻塞，近些年來一直是最嚴重的城市病之一，也是各國政府最頭疼的問題之一。現在的處理手段無外乎新建公路、擴寬馬路、增設人行天橋等，通過改善基礎設施的方式來緩解，很明顯這些手段的效果均不太理想；股票市場，投資人可能要考慮行業的發展、政策的導向、公司的業績，甚至是大盤的情緒，而情緒是很難用公理論來進行推論的；現代醫療，治癒癌銷叢症是人類半個多世紀以來的夢想，人類在抗癌研究方面投入的資金比阿波羅登月或者語音識別要多得多。癌細胞是細胞在復制過程中基因出了錯而產生的，並且癌細胞在擴散時自我復制也有可能出錯，所以面對這種具有極強的不確定性疾病時，機械思維變得跟不上了。

如果用道家的「陰陽」理念來解釋人類思維的發展，是否可以這么理解。當人類第一次面對極端不確定的世界時，機械思維得到了飛速的發展；而在人類對世界有了比較清楚的認識，很多不確定性都被認知後，當機械思維發展到極致時，所謂極陽之後必然轉陰，又面臨了更多新的不確定性問題。並且這次人類所面臨的問題跟以前是不一樣的，以前的問題是無法解決，而現在的問題是解決起來過於復雜，問題解決的速度趕不上新問題產生的速度。而在這些歷史背景下，才產生了大數據思維。

那麼，大數據到底是具有了什麼特徵，居然能夠彌補甚至取代機械思維呢？以下從三個方面進行說明。

一、大數據的體量夠大，能窮盡所有相關數據。

大數據最明顯的特點就是體量大，這一點無論是內行還是外行都認可，沒什麼異議。我們國家僅僅北京的國家超級大數據中心，佔地面積就8萬平方米，包含9棟數據中心機房和1棟感知體驗中心。試想：如果托勒密掌握了足夠多的有關天體運動的數據，可能會提出更嚴謹的天體運行規律，其發表的《實用天體氏枝表》也不會在經歷1500年後對太陽運動的累積誤差多出10天。但是，如果僅僅是體量大，比如僅記錄全世界70億人的出生日期這個數據其體量就已經不小。但僅僅只有這一項數據，也只能反映出全世界的人口分布而已，對解決如今復雜的社會問題，似乎提供不了太多有用的幫助。這就涉及到大數據的另外一個特徵--多維度。

二、大數據的多維度夠多，能窮盡所有相關可能性。

搜索引擎出身的Google公司實際上是全球最大的大數據公司，扎克伯格只不過想了個更好的辦法，也可以說是高明地繞了個大圈子，利用搜索功能來更高效的收集數據。眾所周知，Google的人工智慧已經走在了前沿，也是目前全球估值最高的公司。但是，無論是AlpahaGo、無人駕駛還是IT醫療公司Calico，都是建立在多維度的大數據基礎之上的。例如關於「食物」這個問題，Google會利用用戶輸入的信息，收集所有相關的信息。不僅涉及到食物的做法、吃法、成分、營養價值、價格、問題來源的地域和時間等維度，而且還藏著很多外人不注意的隱含信息，比如提問者或者回答者使用的計算機（或手機）以及瀏覽器。這些「相當雜亂」的多維度信息（時間殲斗敏、地域、食品、做法和成分）聯系了起來。經過對這些數據的挖掘、加工和整理，就得到了有意義的統計規律，比如得出的關於不同地域的飲食習慣。如果再加入提問者和回答者的收入情況，便可以得知各個收入階層的飲食習慣。京東也是利用多維度的大數據，來建立高效的物流系統。例如通過記錄某種型號的冰箱的網上瀏覽、訂購、退貨、售後等信息，來決定其在這個區域的倉儲策略。現在有了多維護的大數據，在過去看來很復雜很難處理的問題似乎可以迎刃而解了，顯然這些都是機械思維所不能高效解決的。

三、大數據的完備性

機械思維時代的抽樣調查方式都是採用抽取有限的樣本進行統計，從而得出整體的趨勢。抽樣的核心原則是隨機性，不隨機就不能真實地反應整體的趨勢。但是要做到隨機性是很難的。例如電視收視率調查，要從不同階層隨機找被調查的人，但高學歷高收入的大忙人們普遍拒絕被調查，他們根本就不會因為幾個蠅頭小利而浪費時間，電視調查的結果就可想而知。然而，Google的機器翻譯系統就能很好的要利用大數據的完備性。通過數據學到了不同語言之間很長句子成分的對應，讓後直接把一種語言翻譯成另一類，前提條件就是使用的數據必須是比較全面地覆蓋中文、英文，以及其他各種語言的所有句子，也就是說具備兩種語言之間翻譯的完備性。

上述是關於大數據趨勢和特點的理解，也是關於吳軍老師《智能時代》的部分讀書筆記，下周繼續分享：大數據--面臨的技術挑戰。

❷ 大數據思維是哪四個

總體思維、容錯思維、相關思維、智能思維。
大數據的4個明顯的特徵，即數據量大、多維度、完備性和在一些場景下的實時性。特別強調了光是數據量大還不能構成大數據，因為它可能無法得出有效的統計規律，而多維度的特徵則可以交叉驗證信息，提高准確性。
今天大部分人所理解的大數據，是從大量的、看似雜亂無章的數據點，總結出原來找不到的相關性。在這個過程中各種數據如同百川入海一般匯聚到一起。

❸ 大數據時代信息安全需要更完備的什麼

大數據安全無疑指的就是手機和電腦的使用安全，把控好這兩個點就能做到放心了。

使用電腦安全指的就是對電腦的文件進行保護或者是規范員工的上網行為，比如域之盾的文件透明加密，我們可以選擇不同的文件類型來進行文件加密，加密之後沒有經過允許是打不開的。

❹ 大數據拓展思想范圍有哪些

在無法確定因果關系時，數據為我們提供了解決問題的新方法，數據中所包含的信息可以幫助我們消除不確定性，而數據之間的相關性在某種程度上可以取代原來的因果關系，幫助我們得到我們想知道的答案，這便是大數據思維的核心。在過去被認為非常難以解決的問題，會因為大數據和機器智能的使用而迎刃而解。

同時，大數據和機器智能還會徹底改變未來時代的商業模式，很多傳統的行業都將採用智能技術實現升級換代，同時改變原有的商業模式。

另一方面，智能化也會對整個社會帶來巨大的沖擊，尤其是在智能革命的初期。有了資訊理論這樣一個工具和方法論，我們便很容易認清大數據的本質了。

首先我們必須承認世界的不確定性，這樣我們就不會採用確定性的思維方式去面對一個不確定性的世界。當我們了解到信息或者說數據能夠消除不確定性之後，便能理解為什麼大數據的出現能夠解決那些智能的問題，因為很多智能問題從根本上來講無非是消除不確定性的問題。

對於前面提到的大數據的三個特徵，即數據量大、多維度和完備性，我們可以從資訊理論出發，對它們的重要性和必要性一一做出解釋。在這個基礎之上，我們就能夠講清楚大數據的本質。數據量的問題在過去，由於數據量不夠，即使使用了數據，依然不足以消除不確定性，因此數據的作用其實很有限，很多人忽視它的重要性是必然的。在那種情況下，哪個領域先積攢下足夠多的數據，它的研究進展就顯得快一些。具體到機器智能方面，語音識別是最早獲得比較多數據的領域，因此數據驅動的方法從這個領域產生也就不足為奇了。大數據多維度的重要性可以從兩個角度來看待它。第一個視角是前面提及的「互信息」，為了獲得相關性通常需要多個維度的信息。比如我們要統計「央行調整利息」和「股市波動」的相關性，只有歷史上央行調整利息一個維度的信息顯然是不夠的，需要上述兩個維度的信息同時出現。第二個視角是所謂的「交叉驗證」，我們不妨看這樣一個例子：夏天的時候，如果我們感覺很悶熱，就知道可能要下雨了。也就是說，「空氣濕度較高」和「24小時內要下雨」之間的互信息較大。但是，這件事並非很確定，因為有些時候濕度大卻沒有下雨。不過，如果結合氣壓信息、雲圖信息等其他維度的信息，也能驗證「24小時內要下雨」這件事，那麼預測的准確性就要大很多。

因此，大數據多維度的重要性，也是有資訊理論做理論基礎的。最後，我們從資訊理論的角度來看看數據完備性的重要性。在說明這件事情之前，我們還需要介紹資訊理論里一個重要的概念――交叉熵，這個概念並非由香農提出的，而是由庫爾貝克等人提出的，因此在英文里更多地被稱為庫爾貝克萊伯勒距離（Kullback-LeiblerDivergence），它可以反映兩個信息源之間的一致性，或者兩種概率模型之間的一致性。當兩個數據源完全一致時，它們的交叉熵等於零，當它們相差很大時，交叉熵也很大。所有採用數據驅動的方法，建立模型所使用的數據和使用模型的數據之間需要有一致性，也就是蓋洛普所講的代表性，否則這種方法就會失效，而交叉熵就是對這種代表性或者一致性的一種精確的量化度量。回過頭來講大數據的完備性。在過去，使用任何基於概率統計的模型都會有很多小概率事件覆蓋不到，這在過去被認為是數據驅動方法的死穴。很多學科把這種現象稱為「黑天鵝效應」。在大數據出來之前，這件事是無法避免的，就連提出數據驅動方法的鼻祖賈里尼克也認為，不論統計數據量多大，都會有漏網的情況。這些漏網的情況反映到交叉熵時，它的值會達到無窮大，也就是說數據驅動方法在這個時候就失效了。

怎樣防止出現漏網？這就要求大數據的完備性了。在大數據時代，在某個領域里獲得數據的完備性還是可能的。比如在過去把全國所有人的面孔收集全是一件不可想像的事情，但是今天這件事情完全能做到。當數據的完備性具備了之後，就相當於訓練模型的數據集合和使用這個模型的測試集合是同一個集合，或者是高度重復的，這樣，它們的交叉熵近乎零。在這種情況下，就不會出現覆蓋不了很多小概率事件的災難。這樣數據驅動才具有普遍性，而不再是時靈時不靈的方法論。由此可見，大數據的科學基礎是資訊理論，它的本質就是利用信息消除不確定性。

雖然人類使用信息由來已久，但是到了大數據時代，量變帶來質變，以至於人們忽然發現，採用資訊理論的思維方式可以讓過去很多難題迎刃而解。

❺ 關於大數據和機器智能的基礎概念

大數據和人工智慧一直是炒作和討論的熱點，但具體什麼是大數據？怎麼樣才算機器有了智能？是不是數據量大了就是大數據？根據預定好的規則生成特定的結果就是智能了？

所謂機器智能通俗講就是機器（更多時候指計算機）能夠做只有人才能做的事。如何判斷一個機器有智能呢？1950年圖靈博士提出了測試的方法，即圖靈測試-----讓機器和人同時隱藏起來回答問題，若提問者分辨不出是機器在回答還是人在回答，那麼機器就有了智能。

沿著圖靈測試，計算機科學家們認為如果計算機能做下面的幾件事，就算有了智能：

1.語音識別：這就好像人能夠聽懂語言

2.機器翻譯：這就好像人能夠看懂文字

3.文本的自動摘要或寫作：這就好像只有人才懂得抓重點和組合出有意義的段落、文章

4.戰勝人類的國際象棋冠軍：但其實象棋這種封閉式規則的事情，計算機能夠比人更勝任是很正常的。因為計算機可以快速計算和判斷最好的走法且不受情緒等環境的影響。所以個人不認為這個能代表計算機有了智能

5.自動回答問題：這就好像人可以理解語言並根據理解給出答案

一直以來，科學家們在讓機器有智能上，更多的努力放在怎麼樣讓機器跟人一樣的思考，史稱機器智能1.0鳥飛派（傳統機器智能方法）----讓機器像人一樣的思考來獲得智能。但是收效並不客觀，經過20幾年的發展，這種方法遇到了很大瓶頸。

直到1970賈里尼克用通信的思路解決這個問題：建立數學模型，並通過機器學習不斷訓練模型。至此開創了數據驅動的方法來解決智能的問題。賈里尼克開創的採用統計方法的語音識別系統較傳統的語音識別方法識別率從70%提高到了90%，使得語音識別從實驗室的研究走向了實際的應用。

那麼傳統的方法和賈里尼克的方法分別是如何實現語音識別的呢？

傳統的方法是：整理語法與語義形成規則，當一句話輸入時，計算機就根據語法和語義去匹配來識別語音。這就好像我們學英語，要懂得讀音、單詞的意義、語法，才能懂得一句話。

賈里尼克的方法是：用馬爾科夫模型來描述信源和信道，模型中有很多參數，然後用數據來訓練最佳的參數取值，最後得到最佳的效果（具體參數是什麼？是怎樣訓練的？訓練後怎樣轉換等涉及的知識很多，不詳述）。

可以看到，數據驅動的方法完全拋棄了傳統基於像人一樣的做法，完全依賴於模型和對模型的訓練（訓練模型的過程就是機器學習的過程）。

從上文可以看到，數據驅動實現智能的方法對機器學習的依賴，而機器學習效果的好壞依賴於可供學習的數據。

雖然賈里尼克開創了新的實現智能的方法，但是在很多領域，由於積累的數據量不足以支撐訓練的需要，因此機器智能的發展並沒有很大的提高。比如機器翻譯，直到20世紀90年代互聯網的興起，准確性才不斷提高，這是因為互聯網積累了大量的可供訓練的翻譯數據，使得可以不斷通過機器學習修正模型。

大數據促進機器智能的發展是因為大數據多維度、完備的特徵。多維度、完備的數據，可以讓計算機學習到所有情況，進而處理問題時，可以處理所有場景。比如機器翻譯，大數據包含了所有可能的語句翻譯，這讓計算機可以學習到所有可能的翻譯情況，當需要翻譯的時候，只要將結果匹配出來就可以了。

說起大數據，大家都知道它的3v特徵：vast、variety、velocity

首先理解後面兩個特徵：

1.variety：多樣：多樣性指的是數據包含了不同的方面。比如描述一個人的數據，多樣性意味著，能描述這個人從長相、生活、精神等等各個方面。有了不同的方面，意味著可以將數據抽象成不同的維度，然後把不同的維度隨意組合聯系起來，這樣就可以得到單個角度看得不到的結果。

2.velocity：完備：完備性指的是數據覆蓋了全部的可能性。而不像統計學上只能通過樣本來預測全部，大數據本身就是全集。

有了前兩個特徵就不難理解vast大量的特徵了：覆蓋所有維度、包含全部可能性的數據集合起來當然數據量就很大了。

這三個特點對大數據可以說是缺一不可，缺少任何一個，都無法發揮大數據的威力，也無法讓大數據促進機器智能的實現。

1.數據的產生：1.全球數字化程度不斷提高，使得很多數據實現了電子化（比如紙質的辦公轉為電腦辦公）；數字化使得各種信息系統不斷被開發使用和復雜程度越來越高，系統的運行無時無刻不在產生數據。2.感測器技術的大量應用和普及，包括商品上的rfid晶元、交通感測器、穿戴設備等。3.將非數字化的內容數字化，如將紙質書籍轉換成電子書。4.互聯網2.0的發展使得每個人每天都在產生數據，發的朋友圈、文章、評論等。

2.數據的存儲：數據的產生渠道越來越多，數據量也就越來越大，摩爾定律指導下的半導體產業的發展使得存儲器的容量不斷增長、價格不斷降低，這使得將這么多的數據存儲可以以低成本存儲下來。

3.數據的讀取：如果把大量的數據存儲下來，但是計算機的處理（單說輸入輸出）速度跟不上，也無法使用這些數據，固態硬碟容量變大、成本降低使得使用這么多數據成為可能。

4.數據的傳輸：數據從各個產生端（如感測器）生成後，如何傳輸到存儲器（如伺服器）上存儲起來，第四代lte和WiFi的發展使得傳輸不再是問題。

5.數據的處理：如何分析使用這么大量的數據，就需要處理能力很高的處理器，雖然處理器的性能遵循摩爾定律，每18個月翻一番，但數據產生的速度遠遠超過處理器性能的提升。因此無法用單一處理器處理大數據。並行計算技術的出現解決了這一問題（但並行技術本身又受到交換機、網路速度等條件的限制，2002年Google等公司在解決這些問題上取的了很大進展，使得雲計算開始興起）

數據產生、存儲、處理技術的進步和發展，使得使用大數據成為可能，當條件成熟時，大數據自然而然就出現和發展起來了。

是不是有了大數據就能毫無問題地實現機器智能了？顯然要實現機器智能，要有完備的數據、要能夠處理完備的數據。雖然數據存儲、處理的技術在不斷發展，但是在實際應用的過程中，仍然還有很大的局限性，這些技術條件是不可逾越的條件：

1.大數據的收集：關鍵在於如何獲得完備、多樣的全集數據？尤其是一些不常見場景的數據如何獲取到？

2.數據存儲：關鍵在於數據量的增長大於存儲器的增長、以及用什麼樣的結構存儲才便於讀取和使用？（那麼多的維度如何抽象呢？如何檢索呢？）

3.數據共享：大數據的完備性，使得單獨的公司很難收集到所有的數據，這就要求將不同公司收集的數據集合起來使用（比如從事電商的公司有購買方面的數據、從事出行方面的公司有出行方面的數據，但沒有一個公司能夠同時收集到這兩方面的數據）。不同的公司存儲、使用數據的方式不一致，當要集合起來的時候如何統一數據格式來實現共享和共用呢？

4.並行計算：一些特殊的場景無法並行計算，這導致整個計算的最終結果需要等待特殊情況的處理；不同計算器的計算效率不同，整個任務處理由最慢的計算結果決定；因此並行計算並不是只是多加伺服器那麼簡單，還需要優化數據的存儲結構和整個計算的演算法過程。

5.數據挖掘：雜亂超大量的數據無法直接使用，需要先進行清洗和格式化處理，當數據量達到一定量級時，這一步變得並不容易；尤其是雜訊高時，清洗處理的結果直接影響了應用的有效性；數據量大、學習模型復雜，使得機器學習的過程變得很漫長，對並行計算的要求也越高。

所以，當再次聽到AI、大數據的時候，是不是就能夠判斷是真智能還是假智能,是真大數據還是假大數據了。

❻ 專業的大數據有完備的大數據嗎

大數據概念：
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態並具，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-舍恩伯格及肯殲閉旅尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中［2］ 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）、Value（價值）。
大數據概念的特點：
大數據分析相比於傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點。《計算機學報》刊登的「架構大數據：挑戰、現狀與展望」一文列舉了大數據分析平台需要具備的幾個重要特性，對當前的主流實現平台——並行資料庫、MapRece及基於兩者的混合架構進行了分析歸納，指出了各自的優勢及不足，同時也對各個方向的研究現狀及作者在大數據分析方面的努力進行了介紹，對未來研究做了展望。
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，處理速度快，1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。第四，只要合理利用數據並對其進行正確、准確的分析，將會帶來很高的價值回報。業界將其歸納為4個「V」——Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值）。
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。
大數據的作用
對於一般的企業而言，大數據的作用主要表現在兩個方面，分別是數據的分析使用與進行二次開發項目。通過對禧金信息大數據進行分析，不僅能把隱藏的數據挖掘出來，還能通過這些隱藏的訊息，通過實體的銷售，提升自己的客戶源。至於對數據進行二次開發，在網路服務項目中被運用的比較多，通過將這些信息進行總結與分析，從而制定出符合氏凳客戶需要的個性化方案，並營造出一種全新的廣告營銷方式，在這里，你需要明白的是，通過大數據的分析，將產品與服務進行結合起來的並不是偶然事件，實現這種的往往是數據時代的領導者。
目前市面上也出現了比較多的數據分析平台，比如追燦的決策狗，還是比較好用的。

❼ 大數據的顯著特徵

大數據4個明顯的特徵如下：

1、數據量足夠大，要大消羨到讓統計的結果具有非常高的置信度。

2、具有多維度的特徵，而且各個維度最好是正交的。

其次，大數據需要具有多維度的特徵，而且各個維度最好是正交的。今天，淘寶或者其他網店，能夠有效地給你推薦產品，在很大程度上就是因為它不僅具有了你在網上購物的數據，而且還從其他渠道，包括在你不知不覺中，獲得了生活上的信息。

❽ 城市大數據還具有多層次性，強關聯性，高完備性等特點

大數據(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理內的數據集容合。

1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。

2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。

3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。

4.
價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

大數據已經成為各類大會的重要議題，管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問，當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時，必定會採用大數據技術。
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❾ 大數據的本質

首先我們必須承認世界的不確定性，這樣我們就不會採用確定性的思維方式去面對一個不確定性的世界。當我們了解到信息或者說數據能夠消除不確定性之後，便能理解為什麼大數據的出現能夠解決那些智能的問題，因為很多智能問題從根本上來講無非是消除不確定性的問題。對於前面提到的大數據的三個特徵，即數據量大、多維度和完備性。在這個基礎之上，我們就能夠講清楚大數據的本質。

先談談數據量的問題。在過去，由於數據量不夠，即使使用了數據，依然不足以消除不確定性，因此數據的作用其實很有限，很多人忽視它的重要性是必然的。在那種情況下，哪個領域先積攢下足夠多的數據，它的研究進展就顯得快一些。具體到機器智能方面，語音識別是最早獲得比較多數據的領域，因此數據驅動的方法從這個領域產生也就不足為奇了。

關於大數據多維度的重要性問題，可以從兩個角度來看待它。第一個視角是「互信息」，為了獲得相關性通常需要多個維度的信息。比如我們要統計「央行調整利息」和「股市波動」的相關性，只有歷史上央行調整利息一個維度的信息顯然是不夠的，需要上述兩個維度的信息同時出現。第二個視角是所謂的「交叉驗證」，我們不妨看這樣一個例子：夏天的時候，如果我們感覺很悶熱，就知道可能要下雨了。也就是說，「空氣濕度較高」和「24小時內要下雨」之間的互信息較大。但是，這件事並非很確定，因為有些時候濕度大卻沒有下雨。不過，如果結合氣壓信息、雲圖信息等其他維度的信息，也能驗證「24小時內要下雨」這件事，那麼預測的准確性就要大很多。

最後，我們從資訊理論的角度來看看數據完備性的重要性。在大數據時代，在某個領域里獲得數據的完備性還是可能的。比如在過去把全國所有人的面孔收集全是一件不可想像的事情，但是今天這件事情完全能做到。當數據的完備性具備了之後，就相當於訓練模型的數據集合和使用這個模型的測試集合是同一個集合，或者是高度重復的。在這種情況下，就不會出現覆蓋不了很多小概率事件的災難。

這樣數據驅動才具有普遍性，而不再是時靈時不靈的方法論。

由此可見，大數據的科學基礎是資訊理論，它的本質就是利用信息消除不確定性。雖然人類使用信息由來已久，但是到了大數據時代，量變帶來質變，以至於人們忽然發現，採用資訊理論的思維方式可以讓過去很多難題迎刃而解。

❿ 專有大數據資源有完備的大數據對還是錯

是對的。
1.數據量足夠大，要大到讓統計的結果具有非常高的置信度；2.具有多維度的特掘如遲征，而且各個維度最好是正交的；3.數據的完備性，完備性判李使得大數據可以算無遺策；4.在一些場景下的實時性。
大數據(big data)，或稱巨量資料，指橡局的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，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。