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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月25日 20:18  浏览次数:0417
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许多学者将大数据的特点概括成“4V”(volume、velocity、value、variety),亦即海量、高速、价值和多样。其中最显著也最重要的,无疑是大数据的海量性。本文之前提及,大数据核心在于“全”,虽然全样本不一定意味着绝对意义上的海量,但是相对于过去的抽样数据,还是意味着达到足够的数量级。接踵而来的问题是,大量的数据必然导致其中一部分数据不够准确,据此而进行的分析也就难以达到精确。因此,舍恩伯格在他的书中倡导人们认识并欢迎这种模糊性,而不是一味盯着“准确无疑”不放;而他通过大数据分析演示并启示读者的,更多是关于某种倾向的预测性工作。既然是预测,也就不必要求完全准确。

 
 
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