什么是大数据的混杂性

Ⅰ 大数据究竟是怎么出现的，又代表着什么意思

大数据指无法再来一定时间自范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据实质上是全面、混杂的并且具有数据量大、输入和处理速度快、数据多样性、价值密度低特点的数据。

Ⅱ 什么是大数据。。大数据是什么

大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理内和处理的数据集合，容是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。



(2)什么是大数据的混杂性扩展阅读：
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。

据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了。

Ⅲ 《大数据时代》01 什么是大数据

今天我们第一本解读的是《大数据时代》这本书。

大数据是这几年特别火的一个词，那究竟什么是大数据呢？

字面意思可以理解为大数据就是数量巨大的数据，而这些巨大的数据再结合云计算、人工智能、物联网等技术会对于我们的生活、工作都会带来翻天覆地的影响。

芝加哥大学商学院教授、麦肯锡公司创始人，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

而我们今天所讲的这本《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”。舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。对于身处于大数据时代额我们可谓是会产生异常极大的思维方式的变革。

舍恩伯格最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。

下面我们就进入到《大数据时代》这本书中去吧。

首先来看第一个话题大数据的思维变革

大数据与三个重大的思维变革有关，而这三个转变是相互作用的。

一.不是随机样本，而是全体数据

解释一下就是分析事物相关的所有数据，而不是仅仅依靠分析少量的数据样本。

二是不是精确性，而是混杂性

就是要接受数据的纷繁复杂，而不再追求准确性。

三是不是因果关系，而是相关关系

即不再追求难以摸索的因果关系，转而关注事物的相关关系。

这三个在大数据时代思维变革的转变我们会在接下来节目中一一讲解。

今天我们这一节先讲解：不是随机样本，而是全体样本，这一思维的变革。

小数据时代的随机抽样

为什么这么说呢？在我们过去技术并不发达的时候，只能用少量数据来进行随机采样是最高效的方式，即利用最少的数据来获取更多的信息。

在19世纪时美国的人口普查中，因为数据的变化超过了当时的人口普查统计分析能力，有人提出到数据无比庞大时可以进行有目的的选择，具有选出代表性的样本是最恰当的方式，这就是随机抽样。并且还非常有见解的提出：采样分析的精确性是随着采样随机性的增加而大幅的提高与样本的数量增加关系并不大，也就是说，随机采样样本的随机性比数量的多少更为重要。

而在当时，政府确实也采用了随机调查的方式来对于经济和人口进行了200多次小规模的调查，除此之外，在商业领域也会采用随机调查的方式来抽取部分商品来检查商品的质量安全。

随机抽样取得了巨大的成功，成为了现代社会，现代测量领域的主心骨，但这只是一条捷径，是不可能收集和分析全部数据情况下的选择，他本身就有很多的缺陷。

随机抽样的缺陷

第一，它的成功依赖于采样的绝对随机性，但在实现中绝对的随机性是非常困难，一旦分析过程中存在任何“偏见”，分析结果就会相去甚远。

第二，随机采样不适宜用于考察此类别的情况，也就是说随机抽样，一旦继续细分错误率会大大增加，比如说你想调查大学生玩手机的情况，您采取的调查结果可能会有3%的误差，但如果又把这个调查结果根据性别地域、收入来进行细分，那结果就会变得更为不准确。

因此当人们想要了解更深层次的细分领域的情况，采用随机采样的方法显然是不可取的，在宏观领域起作用的方法，在微观领域上失去了作用，随机采样就像是模拟照片，打印再远看会是非常不错，但是一旦聚焦在某个点，就会变得模糊不清。

全部数据的采样方式

现在我们正在步入了大数据时代，我们需要一中新的数据采集模式----全数据模式，即样本等于总体。

我们这个时代收集数据，并不像过去那样困难，手机导航、社交网站、微博、微信这些随时随地或主动或被动的收集你所产生的信息，并且通过计算机就可以轻而易举地完成数据处理。

采取全部数据的采样方式，可以不用考虑随机抽样所考虑的随机性，并且在细分领域也会发挥极大的作用，一个很好的例子，就是日本国民体育运动相扑之中所产生的非法操控比赛结果。

相扑比赛和其他比赛有所不同的就是选手需要在15场比赛之中的大部分场次获得胜利，才能保持排名和收入。这样一来就会出现收益不对称的情况，比如说一个7胜7负的选手，遇到一个8胜6负的选手，比赛结果对于第一个选手会比对第二个选手更为重要。列维特和达根发现在这种情况下，需要赢的那个选手，最可能会赢，这是为什么呢？有没有可能是选手的求胜心呢？当然有可能，但并不是完全！有数据显示需要赢的选手，求胜心，也只能把胜率增加25%。并且对于数据进一步分析发现，选手如果帮助上一次失利的一方的话，当他们再次相遇时，对方会回报回来。

这种情况在相扑界是显而易见的，但若是随机抽样就无法发现这个情况。而大数据通过分析所有比赛，用极大的数据来捕捉到这个情况。

还有关于大数据应用的例子是：2009年，谷歌公司将5000万条美国最频繁的检索词条和美国疾控中心在2003年至2008年季节性流感传播实际数据进行比较，成功预测了甲型H1N1流感的出现。

现在2021年，利用大数据来预测新冠肺炎的发展情况，已经成为我们日常新闻报道的一部分了。

在大数据时代的到来，让我们可以利用技术，从不同角度更细致的观察和研究数据的方方面面，使我们的调查更为精准。

回顾一下我们这一节所讲的过去的调查是采用小部分的数据来进行抽样调查，这一方法有显著的缺点

首先是抽样分析依赖于采样的随机性，而一旦数据出现”偏见“，结果便会大相径庭

第二抽样分析也只适用于宏观分析，对于更加微观的调查结果并不理想。

如今的技术环境已经有了很大的改善,在大数据时代进行抽样分析就是在汽车时代骑马一样，我们要分析与事物相关的而所有数据，而不仅仅是少量的数据。

以上就是我们本期全部内容，下一期我会讲到大数据时代下思维变革的后两个思维变革。

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Ⅳ 如何看待大数据的精确性和混杂性

在大数据时代，使用所有能获得的全体数据已经逐渐成为可能，然而数据量内的大幅度增加会导容致结果的不准确，与此同时。有些错误的数据也会随着大量的数据混入数据库。

其中的某些错误是我们能够通过我们的努力去避免的，去改变的，但是，有些错误我们需要去慢慢接受它们。去尝试着，接收混乱，拥抱错误。

接收混乱是小数据和大数据时代主要的区别之一。由于少量的数据，使得我们努力追求更加精密的结果，但是不妨多想想，低随机性和小数据又怎么可能将事物的本质全面的还原出来呢？错失的95%的非结构化数据中包含着无限的可能，或许我们想要的正是我们曾经所丢弃的。

(4)什么是大数据的混杂性扩展阅读：

注意事项

纷繁的数据越多越好，大数据时代要求我们重新审视对于精确性的定义。在如今的信息时代，我们掌握的数据越来越全面，而且数据的存在并不是独立的，数据之间的交互连接多变且无序，组合与组合之间更是能产生无穷的化学作用，奇妙无穷。

大数据要求我们有所改变，接收混乱和不确定性。精确性不会在成为我们生活中的支柱，每个问题只有一个答案的想法在信息时代是靠不住的，不管我们承认与否。但当我们学会接受混乱和拥抱混杂之后，我们会发现我们离事情的真相有进了一步。

Ⅳ 读书笔记：大数据时代

随着网络的普及、计算机运算和存储能力的提高，我们获取信息越来越容易，越来越多。绝大多数信息对我们来说可能都是噪音，或者用过一次后就被丢弃；而对有大数据思维的公司或个人来说，这些则是零散的金粉，他们可以从中挖掘出许多小数据无法得到的意想不到的结果。比如人们所用的搜索词在搜索完成之时就失去用处，Google偏偏将它们重新利用，用以改善结果的排序，用来预测流感感染情况。word语法检查，小数据下表现最好的算法在大数据下准确率却最差。谁曾想坐姿可以转化成数据，并开发成汽车防盗系统？进而扩展到盗贼识别？

大数据时代真的只有想不到，没有做不到。它深刻的变革着我们的工作、生活、甚至思维方式。

1.不是样本而是全部：得到全部数据并不那么难，而且结果更全面可靠，我们不再依赖小数据时代的随机取样、假设-实验-结论模式，取而代之的是直接对全部数据进行分析挖掘；

2.不是精确性而是混杂性：大数据时代我们不再执着于精确，而是允许一点瑕疵。我们要做的不是以高昂的代价消除所有的不确定性，而是接受这些纷繁的数据并从中获益。以谷歌翻译为例，它搜罗了所有可以利用的数据，虽然搜集的有错误翻译，但巨大的语料库优势完全压倒了缺点，使其好于布朗、微软的班科和布里尔、IBM的Candide。又如word语法检查，小数据下表现最好的算法在大数据下准确率却最差。混杂的大数据能创造比精确的小数据更好的结果！
小数据模式下，小的错误会导致极大的偏差，因此要求精确。值得注意的是，大数据的混杂性只是现实，而不是其固有特性，随着技术的发展将会被改善。

3.不是因果关系而是相互关系：千百年来，我们一直在寻找事件背后的原因。事实上，如果凡事皆有因果的话，我们就没有决定任何事的自由了。
基于大数据分析事物间的相互关系，使我们从因果串联思维变为相互并联思维。相互关系能提醒我们某些事正在发生，这些提醒非常有用。基于相关关系的预测是大数据的核心。通过找出一个关联物并监控它，我们就能预测未来。如塔吉特怀孕预测，美国折扣零售商塔吉特通过对女性消费记录分析，可以发现她是否怀孕，从而在相应阶段寄送相应的折扣券。

戏中主角分别是大数据拥有者、大数据技术公司、大数据思维的公司或个人。第一个吃螃蟹的人早已斩获良多，更多的人也开始去尝试；随着技术的发展，拥有大数据技术的公司的领先优势也越来越弱；而数据本身的价值则与日俱增。试想，一个拥有思维和技术的新公司，如何去跟一个拥有海量数据且知道什么更好的公司去竞争？
随着行业发展，数据中间商也将粉墨登场。因为有些数据的价值只能通过中间人来挖掘。航空公司不到最后一刻不会发布航班晚点，也不会告诉你何时买票最便宜，但只要有数据，你就能知道这些。还有一些公司愿意把数据给非营利机构。

大数据确实给我们带来诸多便利，使我们的生活更便利、更美好。但我们也变得越来越透明，通过你的检索词、购物、评论等就能轻易定位到精确的个人！想想就让人不寒而栗！
亚马逊监视着我们的购物习惯
谷歌监视着我们的网页浏览习惯
微博窃听到了我们心中的TA
而facebook似乎什么都知道，包括我们的社交关系网
我们时刻暴露在第三只眼下（政府除外）。

鉴于此，维克托也建议完善相关司法，制定更完整的隐私保护政策、反垄断。

值得注意的是，大数据给我们提供的不是最终答案，而是参考答案，我们不要过分信任、依赖数据给出的结果。假如一切都可以被预测，而且很精确，而我们想当然的去相信，放弃选择的权利，也会不为结果承担责任，那我们离变成机器人就不远了，人工智能控制人类也并非臆想！

而乐观的人们则会认为一个更美好的未来在像我们招手:

以下为收集内容 。

http://www.ximalaya.com/1000577/sound/412418?from_platform=weixin
【构建一个机器的你】模拟你的知识体系、行为习惯:通过拟合你在社交网络的发言、及其它信息。模拟声音:整合微信里的语音。模拟外貌:通过你发的照片等。将这些东西“导入”到一个机器，你在另一个地方被重生。它知道你所有的所有，宛如镜像孪生。
可以看电影黑镜2。

汽车若能交流 车祸或可避免
http://v.youku.com/v_show/id_XNTcyODU4NjQw.html
实现汽车对话以避免车祸，实际也是大数据的利用：通过数据化位置速度（通过摄像头传感器电脑系统）等信息，然后分析并做出预测。信息与机器结合会使人分为自然人、半自然人、机器人吧。现在的美瞳等改变人的外形，以及研究火热的脑机接口以实现通过意念控制机械，人正在与机器越来越多的整合在一起。

谷歌无人驾驶汽车
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzM5ODU2MA==&mid=200295774&idx=4&sn=&scene=1#rd
什么时候无人驾驶汽车成片的出现在杭州就好了[偷笑][偷笑]或者不用成片，就是有些地方会放着（比如某个山洞某个工厂），嗯，某些方式（某个app，某个电话或者直接与微信集合，或者快的打车，打的车都变成无人驾驶车）可以把他叫过来，然后用完之后他自己回到原来的地方。[傲慢][傲慢]这样社会多美好呀！还可以叫个车，让他把东西/人送到某个地方，就不是为自己叫车而是为他人叫……

如果视野更开阔点， 数据或许是实现人与机器交流的语言 ，，数据能挖掘我们不知道的一面，但也不要全迷信数据，将活生生的、复杂的人等同于毫无生命的一堆数据或机器就不好玩了。。

量化自我，一场二十年前无法想象的运动
http://www.36kr.com/p/204479.html#wechat_redirect

Ⅵ 大数据的特征是什么

1、容量（）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

2、种类（Variety）：数据类型的多样性；

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

(6)什么是大数据的混杂性扩展阅读：

大数据的精髓：

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

A、不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)；

B、不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；

之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力；

C、不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

Ⅶ 大数据是什么意思有什么用途

大数据是统计学中的，用于指导人们的商业行为、战略觉策、未来预期的一种分析处理方法。回
主要有以下答三点作用：

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

Ⅷ 大数据是指什么如何解释

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

搜索下各种网络，上面都有。说白了，就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。