应用统计学课件(书摘).ppt

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大数据时代-生活、工作与思维的大变革分类:

网络趋势/大数据时代书名:

大数据时代(BigData:

ARevolutionThatWillTransformHowWeLive,Work,andThink)作者:

英维克托迈尔-舍恩伯格(ViktorMayer-Schnberger)著盛扬燕周涛译引言一场生活、工作与思维的大变革大数据,变革公共卫生大数据,变革公共卫生故事:

谷歌搜索与流感预测(故事:

谷歌搜索与流感预测(p2)文摘:

以一种前所未有的方式,通过对海文摘:

以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见和服务,或深刻的洞见引言引言一场生活、工作与思维的大变革一场生活、工作与思维的大变革大数据,变革商业大数据,变革商业故事:

故事:

Farecast与飞机票价预测系统(与飞机票价预测系统(p4)文摘:

文摘:

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文摘:

【大数据洞察大数据洞察】事实上,一旦思维事实上,一旦思维转变过来,数据就能被巧妙地用来激发新转变过来,数据就能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。

产品和新型服务。

文摘:

大数据是人们获得新的认知、创造文摘:

大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。

组织机构,以及政府与公民关系的方法。

引言引言一场生活、工作与思维的大变革一场生活、工作与思维的大变革大数据,开启重大的时代转型大数据,开启重大的时代转型故事:

天文学,信息爆炸的起源(故事:

天文学,信息爆炸的起源(p10)小知识:

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至于我们不再热衷于追求精确度。

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穿孔卡片与美国人口普查(p32)观点:

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统计学家们证明:

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不是随机样本,而是全体数据小数据时代的随机采样,最少的数据获得小数据时代的随机采样,最少的数据获得最多的信息最多的信息故事:

大数据与乔布斯的癌症治疗(故事:

大数据与乔布斯的癌症治疗(p36)观点:

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随机采样取得了巨大的成功,成为现代社会、现代测量领域的主心骨。

但这现代社会、现代测量领域的主心骨。

但这只是一条捷径,是在不可收集和分析全部只是一条捷径,是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择,它本身存在许多固数据的情况下的选择,它本身存在许多固有的缺陷。

有的缺陷。

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不是随机样本,而是全体数据全数据模式,样本全数据模式,样本全数据模式,样本全数据模式,样本=总体总体故事:

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Xoom与跨境汇款异常交易报警与跨境汇款异常交易报警(p39)观点:

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但是统计抽样其实只是理和万有引力定律一样。

但是统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的,其历史尚不足一百年。

如些特定问题而产生的,其历史尚不足一百年。

如今,技术环境已经有了很大的改善。

在大数据时今,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像是在汽车时代骑马一样。

代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。

CH01更多:

不是随机样本,而是全体数据更多:

不是随机样本,而是全体数据第一部分第一部分大数据时代的思维变革大数据时代的思维变革CH02更杂:

不是精确性,而是混更杂:

不是精确性,而是混杂性杂性允许不精确允许不精确故事:

微软与语料库数据添加(故事:

微软与语料库数据添加(p50)观点:

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【大数据洞察大数据洞察】“大数据大数据”通常用通常用概率说话,而不是板着概率说话,而不是板着“确凿无疑确凿无疑”的面的面孔。

整个社会要习惯这种思维需要很长的孔。

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但现在,时间,其中也会出现一些问题。

但现在,有必要指出的是,当我们试图扩大数据规有必要指出的是,当我们试图扩大数据规模的时候,要学会拥抱混乱。

模的时候,要学会拥抱混乱。

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无所不包的谷歌翻译系统(故事:

无所不包的谷歌翻译系统(p53)观点:

数据多比少好,更多数据比算法系观点:

数据多比少好,更多数据比算法系统更智能还要重要。

统更智能还要重要。

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不是精确性,而是混杂性纷繁的数据越多越好纷繁的数据越多越好故事:

麻省理工与通货紧缩预测软件故事:

麻省理工与通货紧缩预测软件(p57)观点:

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【大数据洞察大数据洞察】如今,我们已经生活在信如今,我们已经生活在信息时代。

我们掌握的数据库越来越全面,它不再息时代。

我们掌握的数据库越来越全面,它不再只包括我们手头现象的一点点可怜的数据,而是只包括我们手头现象的一点点可怜的数据,而是包括了与这些现象相关的大量甚至全部数据。

我包括了与这些现象相关的大量甚至全部数据。

我们不再需要那么担心某个数据点对整套分析的不们不再需要那么担心某个数据点对整套分析的不利影响。

我们要做的就是要接受这些纷繁的数据利影响。

我们要做的就是要接受这些纷繁的数据并从中受益,而不是以高昂的代价消除所有的不并从中受益,而不是以高昂的代价消除所有的不确定性。

确定性。

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不是精确性,而是混杂性更杂:

不是精确性,而是混杂性混杂性,不是竭力避免,而是标准途径混杂性,不是竭力避免,而是标准途径观点:

要想获观点:

要想获要想获得大规模数据带来的好处,要想获得大规模数据带来的好处,混乱应该是一种标准途径,而不应该是竭力避免混乱应该是一种标准途径,而不应该是竭力避免的。

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传统的关系数据库是为数据稀缺的时代设计的,所以能够也需要仔细策划。

计的,所以能够也需要仔细策划。

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Hadoop与与VISA的的13分钟(分钟(p63)观点:

观点:

【大数据洞察大数据洞察】大数据要求我们有所改变,大数据要求我们有所改变,我们必须能够接受混乱和不确定性。

精确性似乎我们必须能够接受混乱和不确定性。

精确性似乎一直是我们生活的支撑,就像我们常说的一直是我们生活的支撑,就像我们常说的“钉是钉是钉,铆是铆钉,铆是铆”。

但认为每个问题只有一个答案的。

但认为每个问题只有一个答案的想法是站不住脚的,不管我们承不承认。

一旦我想法是站不住脚的,不管我们承不承认。

一旦我们承认了这个事实甚至拥护这个事实的话,我们们承认了这个事实甚至拥护这个事实的话,我们离真相就又近了一步。

离真相就又近了一步。

CH02更杂:

不是精确性,而是混杂性更杂:

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知道人们为什么对这些信息感兴趣可能是观点:

知道人们为什么对这些信息感兴趣可能是有用的,但这个问题目前并不是很重要。

但是,有用的,但这个问题目前并不是很重要。

但是,知道知道知道知道“是什么是什么是什么是什么”可以创造点击率,这可以创造点击率,这种洞察力足以重塑很多行业,不仅仅只是电子商种洞察力足以重塑很多行业,不仅仅只是电子商可以创造点击率,这种洞察力足以重塑很多行业,可以创造点击率,这种洞察力足以重塑很多行业,不仅仅只是电子商务。

不仅仅只是电子商务。

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沃尔玛,请把蛋挞与飓风用品摆在一起故事:

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相反,相关关系弱就意味着当一个数更多的人患了流感。

相反,相关关系弱就意味着当一个数据值增加时,另一个数据值几乎不会发生变化。

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