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大數據相關笑話

發布時間:2023-05-27 05:22:57

A. 『傑夫·迪恩的密碼是圓周率的最後4位數字』這個笑話是在說明什麼大數據領域的

圓周率是一個無窮不循環的小數,目前人類可以算到幾十萬位,但仍沒算完,也就不存在最後的四位之說了,所以密碼是不存在的,

B. 大數據能做什麼

現在談這個問題可能會讓大家笑話,似乎所有人都知道大數據能幹這個,能幹那個,最後連我們自己都覺得可笑。大數據已經都不是被「妖魔化」了,是「娛樂化」。大數據似乎是個離我們忽遠又忽近的事物了,變得不真實起來。
好吧,我還是結合從業經歷來說說大數據「解決過什麼問題」吧:簡單地來說,大數據可以幫我們解決決策和選擇的問題。
天氣預報就是一個最古老而且眾所周知的預測。你可以根據預報來決定明天穿什麼衣服,是否要帶雨傘,等等;
近兩年來,大數據被應用到影視製片行業,基於對觀眾偏好的分析,去預測、設計觀眾喜歡的劇情,找觀眾喜愛的演員出演相關的角色,甚至可以去預測票房。這些所有的預測都是基於數據的基礎上,經過一定的模型處理,得到接近真實的結論。從某種程度上給決策者決策的依據,比如《紙牌屋》和《星星》。
大數據還有一個重要的作用,就是解決人們的「選擇」問題。別笑,無論你的年齡、性別、教育背景,人們目前都面臨著前所未有的選擇問題。講的學術一些,這是由於「長尾效應」導致的問題;講得通俗一些,就是由於日益增多的可選擇的對象和我們自身的處理能力之間的矛盾。
科技的進步讓人變得更懶,也就是我們自身的處理能力降低,無論是主觀的還是客觀的。而可被選擇的對象卻在日益增多。從紛繁復雜的商品(電商),到海量曲庫中的樂曲;從婚戀網站的男女朋友,到交通管理的信號燈。
基於人工智慧下的大數據,就是可以使人們「變懶」的一個手段。基於你的歷史行為,判斷出你可能的喜好,乃至需求,將最佳結果,推薦給你。這就是大數據,她是你的貼心管家,或者說是最懂你的朋友。

C. 有一個笑話說看到美景有文化的人和友和沒文化的人怎麼了感慨

內容如下:

1、在關羽張飛跟隨劉備之後,「從今往後,關某之命即是劉兄之命」,關某之軀即為劉兄之軀,俺也一樣。」面對關羽口若懸河對劉備發表肺腑之言,張飛從頭到尾只有這一句:俺也一樣!

2、郭沫若曾經用書法為山東博物館題名,可是當地不懂文化的人,卻把「山東博物館」,讀成「山東情婦館」,還有一位說「書法不錯啊,心系情婦那」。

3、一位大哥,席間閑侃轉基因食品問題,大哥很真誠地勸大家不要再吃轉基因食品了,說對孩子傷害太大了。他孩子和他做親子鑒定基因不匹配,就是因為孩子吃轉基因食品把基因改變了,問他這些知識都是聽畢亂誰說的?他驕傲地說,是他老婆告訴他的。

4、在「岳母刺字」雕像前,聽到一個男子說:「也就岳母捨得刺女婿,親媽絕對不忍心干這事。」邊上一圈遊客瞬間安靜了。走到雷峰塔下,這個人纖褲又感嘆:"毛主席真好,還專門給雷鋒同志修了一座塔。"一下子大家都沉默了。

5、兒子寫日記 : 「夜深了,媽媽在打麻將,爸爸在上網。」爸爸檢查時,很不滿意地說 : 「日記源於生活,但要高於生活 !」孩子馬上修改為 :「夜深了,媽媽在賭錢,爸爸在網戀。」

爸爸更不滿了,憤怒地說 : " 一定要提倡正能量,以正面為主!」孩子再修改為 : " 夜深了,媽媽在研究經濟,爸爸在研究互聯網+生活。"

爸爸看後說,這還差不多,但毀數簡深度不夠,有待進一步提高!以後你長大了成了碩士研究生,你就知道應該怎麼寫了:「媽媽在研究信息不對稱狀態下的動態博弈,爸爸在研究人工智慧與情感供給側的新興組合。」

爸爸接著說,要是你打算成為博士,得這樣寫:「媽媽在研究復雜群體中多因素干擾及信息不對稱狀態下的新型「囚徒困境」博弈;爸爸研究的是:大數據視角下的六度空間理論在情感供給側匹配中的創新與實踐。」

D. 「大數據」會成「大笑話」嗎

《西遊記》中的好詞:
抖擻神威 磨磚作鏡 積雪為糧 天龍圍繞 花雨繽紛 理圓四回德
指解源流 三答乘妙典 五蘊楞嚴 共樂天真 智滿金身 惡氣遮漫
翻波躍浪 吐霧噴風 尋蛇撥草 撲鷂分松 星辰燦爛 洗心滌慮
芥納須彌 曹溪路險 鷲嶺雲深 千丈冰崖五葉蓮開簾垂香裊

E. 利用人臉識別抓罪犯竟搞出笑話,你認為高科技該如何利用

用人臉識別抓罪犯竟搞出笑話,這件事情的由來是因為在利用臉識別系統抓捕罪犯時,這個人工智慧系統既然認錯了人,將一個完全無關的人認成了罪犯,還讓那個人蹲了10天的監獄。如此就能夠看出來這個人工智慧系統還不是那麼的完善,還不能夠應用到正常的生活當中。即使是高科技人工智慧系統也應該在進行了完善和各個方面功能細節上的處理加以管理。個人認為高科技應該在個別實驗點試驗後才能在正常的生活中使用。

高科技該如何利用?如果能用在讓最大發揮它作用的地方自然是最好的,但是有一些地方就還是減少使用高科技的產品,畢竟人類還是要比高科技產品有感情有思維。

F. 且慢說「大數據」的無所不能

且慢說「大數據」的無所不能
「大數據」是個好東西,是科學的前沿,值得我們認真積極關注、推介和參與,但它絕不是哈利波特,不會「一抓就靈」,不能包打天下和無所不能。

回頭看看這些年的所謂產業「浪潮」新理念、新理論和新技術,一旦引入我國後,常是泡沫翻騰,真經並不多。去年是「雲計算」,今年是「大數據」,官員、學者或媒體人嘴上不常換點國際流行的新詞,都不好意思開口。
其實,「大數據」很簡單,不神秘,以前無法處理的海量數據或沒當做數據的東西(如你在超市逛逛或對那個營業員笑一笑),因計算機計算能力如「雲計算」的進步,都可以分析出個子丑寅卯了,如很多人逛超市的路徑與購物之間有數據關系,據此調整布局有利於銷售,美國有超市把影碟與尿布放在一起,就是通過「大數據」分析發現,來為孩子買尿布的父母喜歡為自己帶盤碟子。
但把「大數據」用做解決世界上最難處理的問題的全能辦法,從管理城市到消除貧困,從制止恐怖襲擊、疾病流行到拯救地球環境等,以為有了「大數據」,就沒有解決不了的問題,這也是一種誤解。人類的思想、個人的文化和行為模式、不同國家及社會的存在發展都非常復雜、曲折和獨特,顯然不能全部由計算機來「數字自己說話」。比如,近來歐美有人提倡用「大數據」分析人的日常行為模式和習慣,判斷誰將要犯罪,以此幫助預防未來的犯罪,就引起了很大的爭議和質疑,公眾擔心因司法程序缺失而受到莫名威脅。
其實,企圖用一行行的代碼和龐大資料庫的「大數據」來解釋和指導世間萬物萬象,很像此前企圖用基因等生物密碼來解釋和調控人類的行為模式,看起來是客觀中立的,但說到底,「大數據」再「大」,也不會「自己說話」,還是設計者、分析者和使用者在說了算。所以,「大數據」並不能使人們完全擺脫曲解、隔閡和錯誤的成見。
而且,數據的採集也會使「大數據」不中立和不全面,以至於不公正,如目前社交媒體等即時通訊是「大數據」分析的一個普遍信息源,那裡無疑有許多信息可以挖掘,國外神話「大數據」的範例幾乎都來源於此。但至少在我國現在和未來一段時間里,以此途徑反映民情的某些「大數據」可能會忽視了「沉默的大多數」而失准。過分依賴和迷信「大數據」,難以避免對某一群體的「數據歧視」,可能會依據錯誤的成見作出重大的公共政策和商業決定。
更需指出的是,「大數據」的潛在負面效應不可忽視。無處不在的「大數據」使個人隱私無處藏身,甚至會引發更多問題。例如,最近,「大數據」被用來預測臉譜網用戶極其敏感的個人信息,如性取向、種族、宗教和政治觀點、性格特徵、智力水平、快樂與否、成癮葯物使用、父母婚姻狀況、年齡及性別等。這些高度敏感信息很可能會被僱主、房東、政府部門、教育機構及私營組織用來對個人實施歧視。
「大數據時代」的作者維克托說,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。這話很有道理。但他認為,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」。歌頌者說,這是維克托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。可我們有疑:不問或不知「為什麼」,我們還是人嗎?
其實,維克托又新寫了一本叫「刪除」的書,講述了大數據時代的信息取捨,說遺忘是一種美德。說白了,就是該記的記,該忘的忘。這就更加說明,無論到何時,其實都還是人在思考和「說話」,即使在「大數據時代」可以通過數據形式來部分表達。所以,把「大數據」提高到不恰當的高度,甚至魔幻化或泡沫化,對推廣「大數據」技術及應用不僅無益,還會弄成一些新的神話,或許還有笑話。

G. 大數據請記住我是什麼梗

大數據請記住是指一般會在自己喜歡看的視頻下評論,就是希望多推薦一些類似的視頻,多出現在舞蹈區的視頻評論中,大數據會根據自己的喜好來推薦視頻類型

只要你對一類視頻評論三連,那麼你的首頁基本上都是和這個視頻相關或者類似的東西,例如你喜歡看土味視頻,要是你還想看類似的視頻,就可以在評論中留下「大數據請記住我」的評論,希望大數據記住自己的喜好,當首頁全是土味視頻的時候,也被稱為號養好了。

大數據的價值體現在以下幾個方面:

(1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;

(2)做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型;

(3)面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

H. 有關大數據的誤區:數據統計≠大數據

有關大數據的誤區:數據統計≠大數據

關於大數據的誤區:數據統計是已經發生的事情,而大數據往往被用於還沒有發生的事情預測或者推薦中,二者不能劃等號。不過,無論數據統計也好,大數據也罷,都是為了使工作變得更為有效,讓決策更為理性而准確。
大數據太火了,被廣泛應用到各行各業,而近階段又有著明顯的過熱跡象。大數據到底是一個營銷詞彙,還是一個方法論?本文作者老李正是一家大數據服務提供商的資深員工,他所做的項目就是針對不同行業進行大數據分析。他認為,關於大數據你首先必須有一個基本認識,那就是「大量的數據並非一定具有價值」。另外,數據統計並不等同於大數據,數據統計和大數據的區別就在於人工智慧。
近兩年來,「大數據」被廣泛應用到各行各業,而近階段又有著明顯的過熱跡象。從央視的春運遷徙圖到姚晨看到微博數據的驚呼;從兩會期間的兩會大數據,到《星星》都叫獸的高低領毛衣,「大數據」被人們推到了一個前所未有的高度,同時也從一個高精尖的科研方向變成了一個世人皆知的營銷詞彙。
我既沒有資格代表學術界,更沒有資格來判定誰是誰非。我只能就自己的工作經歷,來談一下我眼中的大數據:
什麼是大數據?
網路對大數據的定義是這樣的: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透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。
Gartner給出了這樣的定義:「大數據」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。
個人認為Gartner的定義更為貼切。「新處理模式」是一個很關鍵的詞彙,這也是我所理解的「大數據」區別於傳統統計分析等最關鍵的特徵之一。這個所謂的「新處理模式」有兩層含義:
1、由於海量的數據,需要更高效的存儲和處理技術,Hadoop成為了大數據時代的標志;
2、如果你認為大數據就等於Hadoop,那就大錯特錯了。Hadoop只是大數據時代的一個必要條件,大數據還有一個明顯的標志是數據挖掘和人工智慧的緊密結合。這也是我理解的「大數據」與現在很多所謂「大數據」項目最明顯的區別之一。我會在後面的案例中給大家展開。
除了上面的「新處理模式」上的區別,個人認為還有一個最主要的區別是:數據統計分析是基於已有數據的縱向歸類,而大數據是基於對已有海量數據的處理,對還未產生的數據作出預測和推薦。數據統計是已經發生的事情,而大數據往往被用於還沒有發生的事情預測或者推薦中。
預測和推薦,是如何實現的?
目前主要的推薦演算法大致可以分為兩類。一個是基於行為,一個是基於內容。當然,針對不同的領域,不同的預測和推薦的對象,又會有十餘種演算法。這就不是本文展開的內容了。
基於行為的分析,顧名思義,即對用戶在互聯網、移動互聯網留下的「痕跡」,即瀏覽、點擊、收藏、購買、二次購買的分析,得出未來會選擇購買的預測和推薦結果。基於行為的分析,屬於群體智慧,綜合利用群體用戶的行為偏好。用戶之間會相互影響,更加符合現實世界中的用戶行為。
基於內容的分析, 包括對文字、圖片、音頻、視頻等信息的分析,得出預測和推薦的結論。內容的「基因」和用戶的偏好相匹配,最有代表的是潘多拉的音樂推薦項目,其將曲庫中所有歌曲都由400多位專家打上標簽,然後建立個人與音樂的聯系,從而完成音樂的推薦。內容的分析只針對個人,與用戶之間關系無關。
大數據到底能做什麼
現在談這個問題可能會讓大家笑話,似乎所有人都知道大數據能幹這個,能幹那個,最後連我們自己都覺得可笑。大數據已經都不是被「妖魔化」了,是「娛樂化」。大數據似乎是個離我們忽遠又忽近的事物了,變得不真實起來。
好吧,我還是結合從業經歷來說說大數據「解決過什麼問題」吧:簡單地來說,大數據可以幫我們解決決策和選擇的問題。
天氣預報就是一個最古老而且眾所周知的預測。你可以根據預報來決定明天穿什麼衣服,是否要帶雨傘,等等;
近兩年來,大數據被應用到影視製片行業,基於對觀眾偏好的分析,去預測、設計觀眾喜歡的劇情,找觀眾喜愛的演員出演相關的角色,甚至可以去預測票房。這些所有的預測都是基於數據的基礎上,經過一定的模型處理,得到接近真實的結論。從某種程度上給決策者決策的依據,比如《紙牌屋》和《星星》。
大數據還有一個重要的作用,就是解決人們的「選擇」問題。別笑,無論你的年齡、性別、教育背景,人們目前都面臨著前所未有的選擇問題。講的學術一些,這是由於「長尾效應」導致的問題;講得通俗一些,就是由於日益增多的可選擇的對象和我們自身的處理能力之間的矛盾。
科技的進步讓人變得更懶,也就是我們自身的處理能力降低,無論是主觀的還是客觀的。而可被選擇的對象卻在日益增多。從紛繁復雜的商品(電商),到海量曲庫中的樂曲;從婚戀網站的男女朋友,到交通管理的信號燈。
基於人工智慧下的大數據,就是可以使人們「變懶」的一個手段。基於你的歷史行為,判斷出你可能的喜好,乃至需求,將最佳結果,推薦給你。這就是大數據,她是你的貼心管家,或者說是最懂你的朋友。
一個最經典的案例是沃爾瑪曾經做過的「啤酒」和「尿布」調研:沃爾瑪在研究中發現,一類顧客經常在購買尿布的同時也購買啤酒。尿布跟啤酒自然是毫無關聯的兩個品類的商品,從個人經驗上來看,根本想不到二者的聯系。後來發現,這是一類社會現象所導致的。美國有很多年輕夫婦,尿布用完後,女主人在家帶孩子,而男主人就去超市買尿布。買完尿布之後,男主人通常會順帶著買些啤酒。
上述例子說明,數據經常可以讓你發現看似不合理不合邏輯但卻存在,並且經常發生的現象。
再舉個例子,北京的交通擁堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰,這已經不需要預測了。但如果根據歷史交通數據,再經過數學模型,計算出一個全北京最佳的交通信號燈管理系統,這就屬於大數據的范疇了。
這也是我眼中大數據主要與普通的數據統計分析最大的不同:數據統計可以幫助你發現疾病,但大數據可以不但幫助你發現,且幫助你治療疾病。
大數據絕不是「噱頭「,我們在幫助某運營商閱讀基地的閱讀推薦項目中,各項指標均得到大幅提升。而這個提升不是百分之幾十,而是數倍的提升!(用戶人均流量提升了4倍,沉默用戶激活能力提升了6.5倍)這才是大數據的魅力。
大數據不是萬能的
大數據顯然不是萬能的。正因為如此,她才真實。大數據在有些領域由於種種原因,所帶來的價值並不如預期的那麼高。導致這種現象最主要的問題有兩個,一個是由於數據本身的質量或者數量不夠;另一個是演算法不合適。
不要以為是海量數據就一定會有價值,在過往的工作中,我們經常發現來自甲方的數據源有80-90%的數據都是無用的。只有10%-20%的數據才會產生一定的價值。這就又讓我想到Marry Meeker打的那個比喻,「大數據的工作就像在一堆稻草中尋找一根針」。
何況,大多數領域本身業務屬於早期,所擁有的數據非常貧乏。冷啟動、稀疏性是大數據在諸多領域面臨的挑戰。
另一方面,對於不同領域,不同項目,沒有放之四海而皆準的演算法,必須要根據具體問題具體分析解決。在實際的工作中發現,不只是不同的領域(如文章推薦與商品推薦),甚至同一領域的不同單元(同屬電商但不同類電商,如母嬰類和服裝類或者奢侈品類)也有所不同。
數據的交叉利用
上面提到的兩個大數據在實際應用中面臨的最大問題,即冷啟動時數據的匱乏和業務早期數據的稀疏性問題,並不是無葯可救。業界一直討論的數據打通,就是解決這兩問題的出路。
對於一些新興領域,缺乏數據是必然的,而另一方面,正由於缺乏數據的支持,所以才更需要有強大決策支持的系統對其業務做指導和支撐,以實現少走彎路,利益最大化的目的。
移動互聯網領域的項目,尤為代表。雖然在過去的兩三年裡,移動互聯網得到了高速的發展,但畢竟在各個方面的積累,都無法與互聯網相比。尤其在人們形成穩定的使用習慣之前,數據還不具備更多的價值和意義。
但如果能把互聯網的數據與移動互聯網數據打通,那麼我們就掌握了這個人的喜好等多方面信息,從而為移動互聯網業務做出更有效的指導和幫助。
當然,數據的打通絕不僅限於互聯網和移動互聯網。每個數據源的數據往往刻畫了一個人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆發》一書中描繪的那樣,如果數據充分,人類93%的行為是可以預知的,是有規律的。
也只有將這些不同來源的數據重新組織,才能挖掘出更有意義的信息。
如今,行業內不少人打著「數據統計和分析」的旗號來做大數據,讓很多外行人陷入了誤區:數據統計並非等於大數據。無論數據統計也好,大數據也罷,其實都是為了使我們的工作變得更為有效,讓決策更為理性而准確。重視數據,本身就是一個企業成熟的標志。
移動互聯網的迅速崛起,讓數據變得更為多樣、豐富。它的移動性,它的碎片化,它的私密性和隨時性都剛好彌補了用戶離開桌面電腦之後的數據,從而與原有的互聯網數據一起很好滴勾勒出一個網民一天的生活,日常生活的數據化。
隨著數據的進一步豐富和完善,隨著不同渠道數據的打通和交叉利用,有關大數據的想像一定會更加廣闊。

以上是小編為大家分享的關於有關大數據的誤區:數據統計≠大數據的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

I. 如何幽默地翻譯大數據的經典笑話「Big data is like teenage sex

「大數據」就像青少年談論性行為一樣:(青少年們)大家都在熱烈討論,但是沒人知道到底該怎麼做。

網路嫌我字數不夠

J. 一個段子解釋什麼叫大數據.簡單粗暴令人秒懂

很多這種段子的,隨便網路就是一大把的。

其主要原理就是反銷售,所謂的反銷售就是指直接對對你進行營銷的人反營銷,達到把自己的東西賣出去的目的。

呵呵呵呵

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