大数据的真与假
真与伪的辨别
真与伪的辨别人们生活在一个信息爆炸的时代，每天都会接收到大量的信息。
在这些消息中，有真实的，也有虚假的；有真正有价值的，也有毫无意义的。
因此，学会辨别真伪成为了我们每个人都必须具备的能力。
在这篇文章中，我将讨论一些辨别真伪的方法和重要性。
首先，辨别真伪需要从批判性思维开始。
我们应该怀有质疑的态度去审视所接收到的信息。
对于一条新闻报道或者一篇文章，我们应该首先考虑信息的来源和信誉度。
媒体是否有良好的声誉？作者是否是专业人士或者有充足的研究经验？如果我们不能确认信息的来源和真实性，那么我们就需要寻找其他可靠的来源并进行对比。
其次，我们可以通过事实核实来辨别真伪。
如果一条消息声称某个事件发生了，我们可以通过查找相关的报道或者数据来验证它的真实性。
在互联网时代，我们可以通过搜索引擎找到大量的信息来支持或者反驳一个观点。
但是我们也需要注意，虚假信息同样可以通过“生产”出大量的搜索结果来让它看起来真实可信。
因此，我们需要综合考虑多方面的证据来判断信息的真实性。
此外，逻辑推理也是辨别真伪的重要方法之一。
我们可以审视一个论点是否符合逻辑规律。
如果一个说法过于荒谬或者与事实相悖，那么它很可能是虚假的。
我们可以使用一些逻辑思维工具，如演绎推理、归纳推理和反证法来辅助我们进行真伪的判断。
同时，我们也不能忽视个人的感觉和直觉。
人类的直觉是基于我们对经验的积累和观察的结果。
如果我们在接收到一条信息时感觉到它不太可靠或者不符合常识，那么我们应该对这种感觉保持警惕。
当然，直觉也有可能误导我们，所以我们需要与其他方法相结合来进行判断。
通过以上几种方法，我们可以提高辨别真伪的能力，避免被虚假信息所误导。
这一能力对于个人的发展和社会的进步都具有重要意义。
首先，当我们能够识别真实和虚假信息时，我们能够更好地做出决策。
无论是在投资领域还是日常的生活中，我们都需要基于真实的信息做出判断，以避免损失和错误。
其次，辨别真伪还能够提高我们的思辨能力和批判性思维。
大数据真能预测彩票中奖号码吗？
⼤数据真能预测彩票中奖号码吗？据国家相关部门统计，2015年，中国福彩和体彩的销售额分别为2015亿和1664亿元。
虽较去年降低约6%，但也充分表现了我国彩票⾏业巨⼤的市场需求。
由于彩票本⾝具有“⼀夜暴富”的独特魅⼒，⽆数彩民都在幻想着、憧憬着成为中奖号码的⼤赢家。
有⼈耗费多年，仔细推算彩票的中奖规律，终⽆结果；有⼈求神拜佛，推问彩票的致富之道，也⽆应验。
彩票⼤奖成为了很多⼈，⽆法实现的梦想。
那么，在科技信息时代，⼏乎可以称之为“⽆所不能”的⼤数据，能否预测彩票中奖号码呢？可以这么说。
根据以往海量的彩票数据，⼤数据科技极⼤地缩⼩中奖号码的范围，在⼀定程度上提升中奖号码的概率。
但是并不能做到精准⽆误。
通过⼤数据来研究分析彩票的中奖规律，对中奖是有很⼤的帮助的。
在各种数字型彩票中，和值是⼤家经常参考和关注的⼀个技术指标，但多数彩民都只是在开奖后略微了解⼀下，或是在开奖前⼤概估计⼀个范围，⽽并没有真正地仔细分析和值变化特征及其内在本质。
若是你对⾃⼰经常参与的彩票游戏过去的中奖号码加以研究，你就能发现⼀个趋势：随机摇出的数字或多或少地倾向于在整个数字群中均衡分布，⽽中奖号码的数字和值都倾向于在同⼀个数值范围以内。
所以我们在决定购买⼀种彩票前，⼀定要了解哪些范围是最可能出现的结果，同时尽量去回避那些出现⼏率较低的范围。
彩票常⽤规律分析⽅法随着各种选号和组合的理论不断通过媒体介绍出来，许多彩民投注的⽔平已⼤⼤提⾼，⼩奖常常不断，中4个或4+1个基⾄5个号码都不太难。
但要突破5个以上的号码，仿佛难于上青天。
根据实践经验，由于⼤部分彩民在选号时过于强求多⽽全，利⽤旋转矩阵公式时太死板不灵活，利⽤复式投注时⼜浪费号码较多，各组号码中重复号码选择不准确，难以提升⼀级中奖情况。
那么，如何提⾼中奖号码数呢？⼀、我们不可能将３３个红球和１６个蓝球都作为预选号码，但太少的预选号码⼜会影响预测效果。
⽽实际情况看，备选号码多出1个，⽆论使⽤旋转矩阵或是复式投注，都会相应增加不少投⼊，建议将所选的号码分成数组，然后再使⽤旋转矩阵或复式投注，以此化解风险，减少投注量。
大数据读书心得体会7篇
大数据读书心得体会7篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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如何分辨真假网络信息
如何分辨真假网络信息随着网络技术的不断发展，我们获取信息的方式也在不断变化。
越来越多的人选择通过互联网来获取信息，但同时也面临着网络信息真假难辨的问题。
虚假信息不仅会给我们带来困扰，还可能造成不良后果。
如何分辨真假网络信息，已成为我们必须掌握的一项重要能力。
一、注意信息来源首先，我们要关注信息的来源。
在互联网上，信息的来源繁多，很多信息来源并不可信。
因此，我们要注意查看信息的出处，尽可能从正规的、可信的媒体或官方网站获取信息。
这样的信息准确性更高，可信度更可靠。
二、留意信息发布的时间信息发布的时间也是一个很关键的点。
虚假信息往往会提前或滞后于真实信息发布。
有时，虚假信息发布时间很靠前，有可能是为了制造恐慌，引起公众的关注。
还有可能是，在真实事件发生之前，黄牛或其他人先发布了虚假信息炒作。
因此，我们要注意留意信息发布的时间，与相关时间节点相比较。
三、辨别信息的可信性虚假信息和真实信息可能会有很多相似之处，也会有某些不同之处。
针对这些不同之处，我们可以通过对信息的几个方面进行判断，从而辨别信息的可信性。
其中包括：1. 文字描述：我们可以从文字的语言表达、用词选择、措辞等方面来判断信息的可信性。
真实信息往往会用相对严谨的语言描述，而虚假信息则往往会用夸张、渲染的语言进行描述，以达到更大的效果。
此外，虚假信息常常会有大量语法错误、句子不通等问题。
2. 图片和视频：我们可以从图片和视频的真实性、清晰度、来源等方面来判断信息的可信性。
虚假信息中的图片和视频往往会经过制作，有可能是建立在不同背景、别的场景和人物等情况下改变的。
此外，虚假图片和视频的来源也往往是不可靠或难以查证的。
3. 声音和音频：我们可以从声音的真实性、来源、语调、气氛等方面来判断信息的可信性。
虚假信息的声音和音频往往会有剪辑、修改等手段，以达到更大的效果。
此外，虚假信息的声音和音频也可能会有不真实的气氛、音效等，以煽动情绪。
针对这些关键点，我们可以多角度、多方面的进行比较和推断，以判断信息的真实性和可信度。
大数据在现实生活中有哪些应用
大数据在现实生活中有哪些应用大数据真的太神奇了，真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。
大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。
然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。
现在就让我们从下面五个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把，并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。
一、职业篮球赛专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。
通过分析这些数据，可否找到两三个制胜法宝，或者至少能保证球队获得高分? Krossover公司正致力于此。
在每场比赛过后，教练只需要上传比赛视频。
接下来，来自Krossover团队的大学生将会对其分解。
等到第二天教练再看昨晚的比赛时，他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。
通过分析比赛视频，毫不夸张地分析所有的可量化的数据。
二、电视媒体对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。
而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT，它已经可以在iOS和Android设备，以及在Web浏览器上使用，它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目，在电视的哪个频道上找到，并让他们在比赛中进行投票。
对于谷歌电视和TiVo用户来说，实际上RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。
该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名，用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。
三、社交网络数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图，其中就包括hadoop 战略部署。
五年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。
而现在，其俨然成为一个工程强国。
LinkedIn 建成的一个最重要的数据库是Espresso。
不像Voldemort，这是继亚马逊Dynamo数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。
信息爆炸时代 真相离我们越来越近 总结立论
立论：开宗明义，概念先行信息爆炸是对信息近几年来快速发展的一种描述，形容其发展的速度如爆炸一般席卷整个地球。
借助互联网技术的发展，每天在我们所生活在的这个世界出现了大量的信息，信息的增长速度绝对是一件近乎恐怖的事情——我们称之为“信息爆炸”。
信息爆炸表现在五个方面：1、新闻信息飞速增加。
2、娱乐信息急剧攀升。
3、广告信息铺天盖地。
4、科技信息飞速递增。
5、个人接受严重“超载”。
可见信息爆炸，主要是指各类信息增长速度提高远远超过了个人的接受能力真相：事物的真实情况越来越：是跟过去的状况产生对比在信息爆炸时代，我们离真相越来越近一.从客观上来讲，我们离真相越来越近1.时间上，我们离真相越来越近从历史的角度来看，正是因为有大量的信息交流，人类才能进步。
信息是探寻真相的基础，人类具有的格物致知的探索精神，正是由于人类善于运用历史上不断累积的信息财富，对自身和世界真相不断地追问，文明才得以持续的发展。
不要忘记，我们是站在巨人的肩膀上看世界。
2.空间上，我们离真相越来越近。
处于这样的一个时代，我们每个人每天都在面对着海量的信息，有的是你主动去搜寻的；而有些则是你被迫接受的。
但无论主动还是被动，真实抑或虚假，这些信息无时无刻不如潮水般向我们涌来。
我们无法否认，真相就隐藏在这纷繁的信息中，等到我们众里寻他千百度之后，我们就会发现，蓦然回首，真相却在灯火阑珊处。
二.从主观上来讲，我们离真相越来越近1. 信息爆炸的今天，伴随而来的也有探索真相的途径增多、解读信息能力的增强，我方不否认信息爆炸会带来不利影响，（而它的不利影响主要是针对个人来说的）可是作为整体的我们是具有辨别能力的，从宏观来看，一个群体是足够有能力去辨别信息类型，完全能够发挥主观能动性去趋利避害、去伪存真的接近真相。
也就是说，我们探索真相的能力已是今非昔比，多方面的信息是最得力的工具。
（比如网络工具帮助刑警破案大数据帮助企业合理定位市场需求科学家利用数据库进行科研）2. 信息爆炸时代可以发挥大众的主观能动性去探索真相。
13个大数据应用案例
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事[日期：2014-07-01] 来源：中国大数据作者：张宇鑫[字体：大中小]大数据真的太神奇了，真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。
大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。
然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。
现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把，并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。
大数据应用案例之电视媒体对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。
而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT，它已经可以在iOS和Android设备，以及在Web浏览器上使用，它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目，在电视的哪个频道上找到，并让他们在比赛中进行投票。
对于谷歌电视和TiVo用户来说，实际上RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。
该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名，用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。
大数据应用案例之社交网络数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图，其中就包括Hadoo p战略部署。
五年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。
而现在，其俨然成为一个工程强国。
Li nkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。
不像Voldemort，这是继亚马逊Dynamo 数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。
它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性，该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。
大数据应用案例之医疗行业Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。
弃真错误的名词解释
弃真错误的名词解释近年来，社交媒体的兴起和信息的爆炸式增长，给我们提供了前所未有的便利与挑战。
在这个互联网时代，人们对于真相的追求似乎变得越来越重要。
然而，随之而来的是一些错误的名词解释，这种错误或许源于不了解真相的人，又或许源于有意地误导他人。
首先，谈到弃真，我们不得不提到“假新闻”。
假新闻是指虚假或失实的新闻报道，它在当今社会广泛传播，误导人们的判断与决策。
许多人不仅相信假新闻，还会通过分享、点赞等方式将其传播出去，无形中增加了谣言传播的速度和强度。
这种介绍错误信息的行为对个人、社会乃至全球产生了极其负面的影响。
因此，我们必须建立起辨别真假信息的能力，拒绝成为披着新闻外衣的背离真相的工具。
其次，在谈及弃真错误的名词解释时，我们不能忽视一些学术领域中广泛存在的弃真现象。
在科学研究中，假设是对现象成功解释的关键。
然而，一些学者为了追求资金、职业地位或权力，可能会故意篡改研究结果或隐藏数据，以求得自己的利益。
这样的行为不但损害了科学的可靠性和公信力，也阻碍了人类对真相的探索。
面对这一问题，学术机构和学术期刊应该加强监管和审查，确保学术研究的诚信和可信度。
另一个令人担忧的弃真错误的名词解释是“个人自由”。
个人自由是一个重要的社会价值观，它指的是每个人享有自由思想、言论和行动的权利。
然而，一些人将个人自由解释为无拘束、不受限制的行为，忽视了对他人和社会的责任。
这种错误的理解导致了一些个人的行为过于自私、无视他人权益和社会规范。
为了维护社会的公正与和谐，我们应该在追求个人自由的同时，意识到个人权利的边界，尊重他人和社会共同利益。
此外，弃真错误的名词解释还涉及到科技领域。
人工智能和大数据技术的快速发展带来了许多方便和改变，但同时也给我们带来了新的挑战。
例如，人脸识别技术的滥用和隐私泄露等问题，都是因为对于科技的错误理解与应用。
弃真的名词解释在科技领域中会导致许多问题，因此我们需要加强科技伦理的监管和规范，确保科技的发展与人类社会的健康发展相协调。
监测数据“真、准、全”的涵义是什么？
监测数据“真、准、全”的涵义是什么？
“真”就是要做到求真、较真。
一是数据要真，要以严谨细致的工作作风，向真实值无限接近的科学态度，实事求是，追求真数据；二是勇于较真，坚持和捍卫数据的真实性，要实实在在提供真数据，反映真情况，坚决打假，切实解决环境监测数据与公众感受之间存在差异的问题。
“准”就是要做到校准、精准。
一是校准，监测仪器设备由于本身存在系统误差等因素，需要监测人员按照严格的规范进行校核，但绝不是人为干预，更不是人为造假；二是精准，采取最规范的科学方法和最严格的质控体系，力求环境监测数据、分析、评价结果和结论都精准，经得住事实的检验和历史的考验。
“全”就是要做到三个“全”。
一是点位全，扩大环境监测覆盖面，落实“全面设点”要求；二是指标全，瞄准管理需求，拓展环境监测领域和指标；三是功能全，充分运用互联网、大数据、卫星遥感、传感器、人工智能等新技术推动天地一体化环境监测，实现从传统环境监测向生态环境监测转变，对生态环境质量进行全面、客观、科学评价。
辩论互联网让人更接近真相
辩论互联网让人更接近真相互联网的出现给人们的生活带来了巨大的改变，它不仅让信息传播更加便捷，也让人们更容易接近真相。
然而，互联网上的信息泛滥和虚假信息的存在也让人们对互联网是否让人更接近真相产生了质疑。
在这篇文章中，我们将探讨互联网对人们接近真相的影响，并从多个角度来辩论互联网是否让人更接近真相。
首先，互联网的出现让人们更容易获得各种信息，包括新闻、科学知识、历史资料等。
人们可以通过搜索引擎、社交媒体等渠道获取各种信息，这让人们更容易了解到不同的观点和信息来源，从而更全面地了解事实真相。
此外，互联网上的大数据分析和信息交流也让人们更容易找到相关的证据和信息，从而更好地理解事实真相。
其次，互联网的出现也让人们更容易参与到信息的传播和讨论中。
人们可以通过社交媒体、博客等平台分享自己的观点和信息，也可以参与到各种讨论和辩论中。
这让人们更容易了解到不同的观点和信息来源，从而更全面地了解事实真相。
此外，互联网上的大数据分析和信息交流也让人们更容易找到相关的证据和信息，从而更好地理解事实真相。
然而，互联网上的信息泛滥和虚假信息的存在也让人们对互联网是否让人更接近真相产生了质疑。
互联网上的信息来源复杂多样，有些信息可能是不准确的，甚至是虚假的。
此外，互联网上的信息也可能受到政治、商业等因素的影响，从而偏离了事实真相。
因此，人们在使用互联网获取信息时需要保持理性思考，多方求证，从而更好地接近真相。
综上所述，互联网的出现在一定程度上让人更容易接近真相。
然而，互联网上的信息泛滥和虚假信息的存在也让人们对互联网是否让人更接近真相产生了质疑。
因此，人们在使用互联网获取信息时需要保持理性思考，多方求证，从而更好地接近真相。
大数据时代的心得体会8篇
大数据时代的心得体会8篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种类型的经典范文，如工作总结、工作计划、调研报告、演讲致辞、合同协议、条据文书、规章制度、教学资料、作文大全、其他范文等等，想了解不同范文格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!Moreover, our store provides various types of classic sample essays, such as work summaries, work plans, research reports, speeches, contract agreements, documents, rules and regulations, teaching materials, complete essays, and other sample essays. If you would like to learn about different sample formats and writing methods, please pay attention!大数据时代的心得体会8篇为了更迭自己的想法，我们要认真写心得体会，心得体会是我们对生活中的点滴细节进行思考和总结的结果，更加敏锐地观察世界，以下是本店铺精心为您推荐的大数据时代的心得体会8篇，供大家参考。
后真相时代“新闻反转剧”成因及应对策略
后真相时代“新闻反转剧”成因及应对策略1. 引言1.1 概述后真相时代的背景在当今信息爆炸的时代，虚假信息、谣言和偏见充斥着传统和新兴媒体平台。
人们已经进入了一个所谓的“后真相时代”，在这个时代中，真相与谣言、虚假信息不再那么清晰分明，甚至开始混淆和颠倒。
这种现象使得公众在获取信息时变得更加困难和模糊不清，也给媒体的新闻报道和信息传播带来了挑战。
在“后真相时代”，人们面临着巨大的信息过载和信息滤波的难题。
海量的信息以飞快的速度传播，人们往往难以辨别信息的真伪或者深度进行核实。
社交媒体平台、网络直播、微信公众号等新兴的媒体形式也给信息来源的可信度和真实性带来了新的挑战。
虚假信息、不实报道往往会通过这些渠道快速传播，对公众产生误导和影响。
了解和认识“后真相时代”的背景，深刻理解虚假信息、谣言的泛滥之源，对于提升信息素养，加强新闻观察和判断能力，以及保护公众不受虚假信息和谣言的侵害至关重要。
只有通过对这一时代背景的认知和思考，才能更好地应对新闻信息传播中的挑战及难题，保障公众的知情权和信息权益。
1.2 新闻反转剧的定义和特点新闻反转剧是指在报道事件过程中，由于信息的传递和解读存在失误或者恶意篡改，导致原本真实的事实变成虚假或者扭曲的信息，从而造成舆论的混乱和误导。
其特点包括信息的不确定性和易变性、渲染事件的矛盾冲突以吸引眼球、缺乏客观性和中立性、以及可能涉及利益驱动等方面。
在新闻反转剧中，常常会出现报道失实、歪曲事实、断章取义、不负责任的言论等现象，给公众带来误导和困惑，严重影响社会稳定和正常秩序。
新闻反转剧的出现主要是由于信息爆炸时代的大环境下，信息传播速度快、渠道多，导致信息的真实性难以核实和确认。
加之媒体追求独家新闻和煽情效果的倾向，使得新闻报道更加倾向于制造“新闻事件”，而非客观报道事实。
新闻反转剧的定义和特点是在后真相时代的大环境下充分展现出来的，需要加强对新闻的筛选和验证，提高新闻报道的透明度和可信度，以应对这一现象带来的负面影响。
大数据真的可以“未卜先知”
脸谱 （ 译者 注： 美国最大的一个社交网站 ， 类似 于中国的新浪微博 ）
性的营销 ， 提升业绩 ， 而政府可 以治理交通 ， 减少犯罪率。 大数据可 以对教育产生深远影 响 。进而使教 育质量得到提
升 。例 如 ， 通 过 深入 地 跟 踪 和 分 析 学 生 的在 线 学 习 活 动— — 精 细
【 中图分 类号 】 Ｄ ９ ２
【 文献标识码 】 Ａ
【 文章编号】 １ ０ ０ ７ — ４ ２ ４ ４ （ ２ ０ １ ４ ） １ ０ — ３ ５ ７ — １
时 间 点 前 后 某 个 账 户 的发 帖数 量 变 化 ，在 这 个 时 间 点 前 的发 帖
大数据 ， 或称 巨量 资料 ， 指 的是所 涉及 的资料量规模 巨大 到
利用好 大数据技 术的“ 先知 ” 功能 ． 企 业 则 可 以进 行 有 针 对
些人说 是数据的集 中和分析速度。对于你我来说 ， 可能大数据最好
的理解方式就是无穷大 的数据量 ， 这些数据 由一些企业 ， 政府或者
一Байду номын сангаас
些大的组织团体 ， 他们的一些活动能够影 响到数 以万计的人 。在
里 大数 据 用 于处 理 你 的好 友 推荐 ， 亚 马逊 里 是 用 于推 荐 购 物 ． 还 有
多 的 时 间 在 线 下 相 处 。而 通 过 大 数 据 挖 掘 和 分 析 ． Ｆ ａ ｃ ｅ ｂ ｏ ｏ ｋ 甚至
据库 的容量 ， 对 于另外一些人来说关键特征是数据 的复杂性 ． 也有
还得出“ 一段 恋爱关 系能维持三个月 以上时间 。 很 可能会持续 四
年甚至更久 ” ， “ 恋人分手可能性最大 的月份是５ 月、 ６ 月和７ 月” 等 有趣的结论 。这么说来 ， 以后 咱们再也不用找心理师或是密友 当 爱情参谋 了 ， 大数据就能一手搞定 ！
大数据在生活中的应用事例集
大数据在生活中的应用事例集近年来非常热门的词汇“大数据”，在社会的各种领域都有所登场。
大数据作为情报，真的能够有效地被利用吗？这一点仍然被不少人所怀疑。
今天，本站就介绍一些生活中应用到的数据的事例。
————上海CPDA大数据通过收集分析客户自由上传，共享的大量数据而确立了自己的地位。
组织和调查团队，通过与高性能的分析相结合，使得从数据中分析出客户模式，改善商品和服务质量成为可能。
并且，这也是在数字技术中，成长最为迅速的领域之一。
如果你是一个数据分析师，那么你踏足任何一个职业领域都是可以的。
就如同追踪第三世界国家粮食价格高涨的能力，或者预测流行性感冒一样，这是在企业领域以外，具有划时代意义的工作，大数据革命正在我们的身边发生着。
我们正是通过对个人信息的高性能分析，才能够对自身更加了解的。
“QuantifiedSelf”团队所引导的个人追踪现象正在渐渐成为一种潮流。
大数据听起来像是一种对于日常生活毫无帮助的活动，但事实正相反。
有效率地追踪个人习惯，生活特定侧面，睡眠模式，运动能力，甚至中央暖气的使用量等等的应用和插件正在市场上大量涌现。
大数据分析为了提供革命性的服务，从大量收集数据开始到人们能够自己分析参照自身数据为止，必然能够对人们的生活起到很大的作用。
自我分析所需的数据：这个领域已经和Nike Run Plus这种手机应用一起确立了下来。
这个简单的手机应用，一边考虑地形和天气等等外部因素，一边显示出自身的速度和燃烧卡路里量，在慢跑界兴起了一场革命。
这最大程度减轻的使用者的负担：仅仅通过在跑步前和跑完步点击一下屏幕，记录自己的历程，便能够记录下自己的进步。
更有甚者，Mood Panda扩大了对自我追踪的范围，记录下你特别高兴或特别失落的时间等等，便能够追踪你的情绪。
也就是说，它使用了智能数据，有助于使你的情绪更为愉悦。
从心情日记发展而来，MoodPanda实际做到了用日记这种形式，使用智能手机能够很简单地上传，通过它更加详细地进行自我分析。
数据的真实性与准确性
数据的真实性与准确性在当今数字化的时代，数据无处不在。
从个人的日常消费记录到企业的财务报表，从政府的统计数据到科研机构的研究成果，数据已成为决策、规划和创新的重要依据。
然而，在享受数据带来的便利和优势的同时，我们也必须面对一个至关重要的问题——数据的真实性与准确性。
数据的真实性，指的是数据所反映的情况与实际发生的情况相符，没有虚假或伪造的成分。
而数据的准确性，则侧重于数据在测量、记录和处理过程中的精确程度，即数据能够准确无误地表达其所要反映的信息。
先来说说数据真实性的重要性。
倘若数据不真实，那么基于这些数据所做出的决策就如同建立在沙滩上的城堡，看似华丽，实则根基不稳，随时可能崩塌。
以企业为例，如果销售数据被人为篡改或虚报，管理层可能会做出错误的市场预测，进而导致生产过剩或资源浪费，影响企业的经济效益和市场竞争力。
在医疗领域，若患者的病历数据不真实，医生可能会给出错误的诊断和治疗方案，严重威胁患者的生命健康。
对于政府而言，统计数据的失真可能导致政策的偏差，无法有效地解决社会问题，甚至会损害政府的公信力。
再看数据的准确性。
不准确的数据就像一把不准确的尺子，无法准确衡量事物的真实状态。
比如在科学研究中，实验数据的细微偏差可能会导致研究结论的大相径庭，延误科学的进步。
在金融领域，股票价格、汇率等数据的不准确可能会引发投资者的恐慌，导致市场的动荡。
即便是我们日常生活中的天气预报，如果数据不准确，我们可能会因为错误的着装和出行安排而感到不便。
那么，是什么原因导致数据失去了真实性和准确性呢？首先，人为的失误是一个常见因素。
在数据的收集、录入和处理过程中，由于工作人员的粗心大意、疲劳或者缺乏专业知识，可能会出现错误的数据。
其次，利益驱动也是导致数据失真的重要原因。
一些人为了个人或团体的利益，故意篡改、伪造数据，以达到某种目的。
再者，技术的局限性也可能影响数据的准确性。
例如，测量设备的精度不够、数据存储和传输过程中的丢失或损坏等。
人工智能真实与虚假的思考作文
人工智能真实与虚假思考作文
咦呀，随着科技飞速发展，人工智能已经逐渐融入我们生活，成为我们生活中可或缺一部分。
哎呦喂，从智能手机到智能家居，再到自动驾驶汽车，人工智能技术正断突破，给人们带诸多便利。
与此人工智能真实与虚假问题也日益引起人们关注。
嗯哼，人工智能真实性指其基于数据算法所得出结果否准确可靠。
毋庸置疑，人工智能诸多领域都展现出强大能力，比如医疗、金融、教育等领域，人工智能可以通过大数据分析、机器学习等技术提供更加精准决策支持解决方案。
喔唷，我们也必须看到，人工智能并非完美无缺，其处理复杂问题时，可能会出现误差或者误导。
哎呀，而人工智能虚假性则指其可能存滥用误导问题。
啊哈，随着人工智能技术断发展，一些法分子也开始利用人工智能进行诈骗、制造虚假信息、侵犯个人隐私等违法行为。
嘿呀，些行为仅损害人民群众利益，也破坏社会秩序，给人们带极大困扰。
咿呀，面对人工智能真实与虚假问题，我们应当如何应对呢？我们需要加强对人工智能技术研究监管，确保其真实可靠。
我们也要提高人们自我保护意识，增强对虚假信息辨识能力。
哎哟，只样，我们才能更好利用人工智能技术，避免其带负面影响。
咦？“人工智能真实与虚假思考”，个题目真引人深思啊。
人工智能技术发展给我们带便利，但同时也带真实与虚假问题。
嗯哼哼，我们需要正视个问题，采取效措施加以解决。
只样，我们才能让人工智能技术更好为人类服务，推动社会进步。
数据科学与大数据技术的认识
数据科学与大数据技术的认识数据科学与大数据技术，听起来就像是高大上的话题，其实并没有想象中那么复杂，嘿，咱们来聊聊这些术语背后的故事吧。
想象一下，你在一大堆信息里摸索，就像在大海捞针，结果发现那针就是你想要的宝藏。
这就是数据科学的魅力，它能帮助我们从海量数据中找出有用的东西，就像是把废铁变成金子一样，真的是一种魔法。
咱们身边的各种数据，无时无刻不在，比如你今天吃了什么，走了多少步，甚至你刷的每一个网页，这些都能成为数据的组成部分。
数据科学就是用各种各样的方法来分析这些信息，最后得出有意义的结论。
再说说大数据，听名字就知道量大。
这种数据可不是几MB那么简单，它可能是TB甚至PB级别的，哇，想想都让人头疼。
不过，咱们现在的科技发展迅速，处理这些大数据就像切水果一样轻松。
数据科学家们用各种工具和技术，像是Python、R、甚至一些炫酷的机器学习算法，来驾驭这些看似复杂的数据。
真的是如鱼得水，游刃有余。
这样一来，企业就能通过数据分析，找到客户的需求，制定出更符合大家口味的产品和服务，简直就是双赢啊。
数据科学可不只是技术活，还是一门艺术。
数据科学家不仅要懂得分析数据，还要有想象力和创造力。
就像一个侦探，得通过蛛丝马迹拼凑出完整的故事。
这样，他们才能给出有价值的见解。
比如，某个企业发现客户在某个时间段购买特定产品的频率激增，数据科学家们就得推理出原因，或许是因为促销，或许是节假日的影响。
这样的一分析，结果就像打了鸡血一样，让人兴奋，企业立刻就能调整策略，抓住机会。
说到这里，你可能会问，这跟我们有什么关系呢？数据无处不在，每个人都能成为数据的生产者和使用者。
想想你每天的生活，吃饭、睡觉、工作，甚至你在社交平台上发的每一条状态，都是在产生数据。
这些数据在被分析后，可以帮助我们更好地了解自己，改善生活方式。
比如，通过健康应用记录每天的步数和饮食，能够让你更关注自己的健康，达到更好的生活质量，简直是事半功倍。
大数据还可以改变我们的决策方式。
大数据与会计的知识和技能
九、解答题
27．商店运回一批苹果，共有154千克，如果要把苹果平均装成22箱，每箱要装多少千克？
28．东方小学组织110名学生去参观博物馆，博物馆的门票每张要42元。现有5000元钱，买门票够不够？
29．一辆大货车5小时行驶450千米，一辆小汽盒里有4个红球2个黄球1个蓝球，任意摸出一个，摸出（）的可能性最大。
A．红球B．黄球C．蓝球
四、口算和估算
21．直接写出得数。
五、竖式计算
22．列竖式计算。
154÷22＝312×14＝102×23＝
六、脱式计算
23．脱式计算。（能简算的要简算）
七、连线题
24．把相应的算式连接起来。
八、作图题
25．画一个60°的角．
三、选择题
15．经过一点能画（）条直线。
A．1B．2C．无数条
16．当两条直线相交成直角时，这两条直线互相（）。
A．垂直B．平行C．重合
17．角的大小和两条边的长短（）．
A．有关B．无关C．不能确定
18．把473900四舍五入到万位是（）。
A．4万B．47万C．474万
19．下列数中，（）是负数。
A．﹢10B．0C．﹣10
【点睛】
用数对来表示点时，注意数对中表示列的数在前，表示行的数在后。方向的辨别时，先找到观测点，再根据“上北下南，左西右东”原则进行判断。
10．√
【分析】
行程问题中速度、时间和路程的关系：速度×时间=路程，路程÷时间=速度，路程÷速度=时间，据此判断即可。
【详解】
速度＝路程÷时间；原题说法正确。
【点睛】
【详解】
473900四舍五入到万位是47万；
故答案为：B
真善美的科技创新
真善美的科技创新科技创新作为当今社会的主要驱动力之一，正在引领着人类社会进步的步伐。
然而，科技创新并非只追求技术进步和经济效益，它更应追求真善美的和谐发展。
本文将从科技创新的真、善、美三方面进行探讨。
真指的是科技创新要真实可信。
在虚假信息泛滥的时代，科技创新必须坚持真实性原则，确保科学研究数据的真实性和可再现性。
科学家们应当遵循科学方法，进行规范的实验和观察，确保研究结果的准确性。
此外，科技创新要追求真实与真相的对应。
信息的透明度应当得到保障，公众应该得到真实的科学知识，而不是虚假的宣传和迷惑。
善则指的是科技创新要对人类和社会有益。
技术的进步应当与人类的福祉相连，而非用于破坏或剥削。
因此，科技创新必须遵循伦理道德的原则，保护人类的隐私和个人自由，并尊重人权。
在人工智能、大数据等领域，科技创新带来的可能是巨大的社会变革，但同时也需要关注它们对人类社会产生的深远影响。
科技创新还应当致力于解决人类面临的重大问题，如环境保护、医疗和教育资源的平等分配等。
美是指科技创新要追求美感和审美价值。
科技创新不仅仅是功能的提升，还要注重技术与艺术的结合。
优秀的科技产品应该是外形别致、设计精美的，给人带来美的享受。
例如，智能手机的外观设计、智能家居的布局和家具设计等，都直接影响着使用者的审美感受。
科技创新应当追求人性化，关注人们的情感需求，为用户提供更加舒适和愉悦的科技体验。
科技创新的真善美在当今社会变得日益重要，而人类对科技的需求也日益增加。
在科技创新的道路上，我们需要明确这三个方面的目标，避免单纯追求科技进步而忽视了真实性、善良性和美感。
只有科技创新能在真、善、美的基础上持续不断地发展，我们才能建立一个更加和谐和美好的社会。
总结起来，科技创新不仅仅是关于技术的不断突破，更是要与现实社会的发展与进步相结合。
科技创新必须遵循真实性原则，追求科学真相；科技创新应该秉持善良性原则，促进社会的发展与人类的福祉；科技创新还应该追求美感，满足人们对于艺术和审美的需求。
辨别真伪的开头结尾
辨别真伪的开头结尾
1、开头：辨别真伪在这个时代显得尤为重要，在这个大数据时代，每个人足不出户就可以接受世界各地的信息，当我们接收信息时，总会为时代的发展而喝彩，也会被人情冷暖所感动。
但是你可曾想过，各种信息快速更替，真真假假，你了解的多少是真相，又有多少是虚假，这时，我们更需要一双慧眼，看破虚妄，了解到现象的本质。
所以说，在这个大数据时代，每个人应明辨真假，不盲目随众，不盲目传谣。
2、结尾：辨别真伪在这个时代显得尤为重要，在这个信息爆发的时代，我们应慧眼识真，辨别真伪。
辨别真伪在这个时代显得尤为重要，彩虹看似美丽，却掩盖着虚伪与丑恶。
而那真实的群星，看起来微不足道，当我走近时却会感到最明亮的光芒与最炽热的力量！。
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刘德寰（北京大学新闻与传播学院教授）：“大数据”实际上现在是一个非常重要，非常热的词汇。
22年前我开了一门课叫“数据分析”，冷的不能再冷了。
现在突然热了，甚至热得让人受不了。
大数据实际上有三个主要的理解：大数据确实带来了大的机会；大数据本身非常像大忽悠；大数据也引来了大风险。
我的演讲主题从这三个点上展开。
大数据带来大机会：各行各业突飞猛进地运用大数据先说大数据。
大数据到来之后，包括电子商务，零售企业，交通运输，信息产业，公共卫生，教育以及生产企业对零部件的监测，各个产业实际上都在突飞猛进地运用大数据。
在这当中，在全球范围内形成了很多重要的案例，我简单介绍几个。
在大数据领域做的最好的一个公司叫Target。
它用抽样调查和大数据结合，构造了整个智能的广告推送系统，做得非常非常好，后面我会用一个案例来讲。
有一个在全球范围内影响力非常大的公司叫TESCO，在中国叫乐购。
它用的是一个抽样实验加分析，然后进行大数据推送。
TESCO能够保证任何一个人只要在这里有了一个完整的消费之后，你出来的那一刹那看到的广告和你进来时是完全不一样的。
因为他会根据你的需求来推送完全不同的东西。
但是大家也要注意，这当中的前提是实验。
TESCO每天都在进行上百个实验。
另外一个是大家都比较熟悉的服装品牌ZARA。
ZARA玩的是一个比较传统的方式。
它用视频监测，不仅仅看你是否偷了衣服，更重要的是记录你的行为。
每一个店长就是调查员，每天收集几千个数据，找寻消费者的需求，这也可以叫调查。
历时很长的话就有数据量的影响。
在整个信息产业当中，尤其电商中做得比较好的是亚马逊。
它在大数据应用中最典型的传统的方式是行为痕迹的建模和文本挖掘的结合，构建它的数据系统。
还有一个是沃尔玛。
它花钱买了一个不到100人的做社交大数据分析的公司Kosmix，同时还建了一个仓储的大数据工具。
这是几个非常典型的国外的例子。
实际上国内也一样，我本人参与了几个。
我们理解大数据的时候可能都知道一个概念叫“尿布与啤酒”。
实际上这个案例在那个时代还没有大数据的情况下，用零售数据发现了某种规律，然后用传统的思想研究陪伴购物构建出来的。
但是现在来应用这种方式，只要我们把这些信息补全之后，构造的连带关系的分析和购物篮的分析要远远超过“尿布与啤酒”。
我们看下面的案例，假设一个人买了A牌的卫生纸，B牌的护手霜，他买C牌牛奶的可能性是其他人的4.84倍，买某种饼干的可能性是其他人的4.82倍。
如果他买了某种牌子的盐，那他买某品牌香烟的可能性是其他人的4.44倍。
这只是把它截断出来，实际上这个数据是一个非常长的购物篮技术。
在这类分析中，实际上我们会发现它本身依赖的确实有大数据的源头，但是真正在分析当中也会面临其他问题。
所以，我今天更重要的是要讲大数据与大忽悠。
现在“云”很多，到底是浮云还是真正的计算云不好说。
如果我们要分析的话，大数据引领的一个时代是一个非常有意思的事情。
在没有总结总体性规律的时候，我们直接对个体进行理解，这实际上跟我们常识性的学术研究的逻辑相违背。
这种方法简单、实用、粗暴。
实际验证的结果不一定有效。
后面我拿谷歌的案例来看。
现在有一本书很重要，叫《大数据时代》。
今天译者周涛也在。
书里有两个非常值得商榷的观点，一个是对抽样的极端蔑视，另一个是无原则地推崇相关。
我会在后面把这两个点进行比较详细的展开。
大数据引来的大风险：到处都是假规律实际上大数据带来了几个非常重要的风险。
第一是计算速度。
现在速度快极了。
Hadoop速度非常快，是调取、存储和归整数据的极好的工具。
但是对挖掘数据来讲，这个工具并没有那么好。
前一段时间，我们做了一个历时半年的900万用户的智能手机使用习惯的研究。
在数据建模的时候我们发现，计算速度实际是一个非常大的问题。
我们把16台顶级服务器连成一个超级计算机，在这个基础上把模型建好，运算全数据的过程花了整整21天。
我相信航天这些的运算速度没有问题，但是学界的，商用的的东西中，计算速度存在着非常大的问题。
第二，海量数据非常危险。
只要玩大数据的人会发现到处都是假规律。
我拿一个小数据，比如五千个样本做一个非常简单的线性回归的时候发现有三个变量线性显著。
但是没做任何变化，把这个变量复制倍，显著的比例可能五个了，到33万的时候可能所有变量之间的关系都显著了。
问题是统计上都显著了，但所有这些结果都是错的。
当数据运算量大到大约33万到70万之间时，我们会发现一个非常重要的哲学问题。
这个哲学问题是什么呢？——万物都是有联系的。
这件事情非常可怕非常麻烦，到底什么是真的规律？ 1970年有一个学者安德森说过“多带来不同”，那个时代提出这个观点非常好。
但是现在“多”带来的真的是不同吗？带来的是迷茫，自我高潮和假规律。
这点非常危险。
斯坦福大学的Trevor Hastie说了一句著名的话，“在稻草里找一根针”。
问题是很多稻草长得跟针是一样的，这是所有大数据研究面临的最大风险。
数据太大之后带来的实际上是规律的丧失和失真，所以千万不要忽视了抽样。
我们在900万用户的分析中，如果当时直接拿出900万的数据，用6个月的时间，进行移动互联网行为建模，估计到今天我这个模型也建不出来。
我们用的事不断探测的过程办法，等于先在里面抽了40万，然后在40万中又抽了2000人做问卷调查，来理解这套数据的逻辑。
用40万进行常识性建模，然后再在900万中进行建模，再优化它，形成最后的结果。
不要忽视抽样，不要因为我们有了大数据就把传统的知识去掉。
第三个风险也是非常重要的。
现在的数据是断裂而封闭的。
比如腾讯说我有全数据，你是很全，但你到底有没有百度的？有没有京东的？阿里的？如果没有怎么谈得上全呢？最近出现了一个好的形象性的词汇——“数据孤岛”。
我们在喊大数据的过程中形成一个个数据孤岛，在这些孤岛没有打破之前，我们基本上谈不上“全”这个词，更甭说这个数据内部的断裂结构。
第四个风险是缺失。
对所有的大数据来讲，分析一个小问题的时候，数据量都不大。
几百万，一千万，这个数据量都是可控可选的。
对于所有人来讲，要是进行一个全分析时都是缺损永远多于数据。
在这种建构过程中，在数学统计学上有两个很重要的词，一个叫技术矩阵，一个叫程序矩阵。
单独分析都问题不大，最怕的是这两个混合。
微博、微信合在一起一定是容易的。
但是微博和一个非常小的技术合在一起，就是一个信息一个技术，怎么分析它？这点难度是极大的。
大数据时代真的是来了，它教育了一种观念。
所以，我觉得《大数据时代》这本书非常好，我要求我的学生必须读，但是在批判的视角下读，因为里面有一些比较危险的结论。
大数据本身很像大忽悠：精准营销如何变成了精准骚扰？第二个要讲忽悠的问题。
我们实际上没看明白几个词，数据整理、展示、描述和挖掘是完全不同的概念。
整理、描述、展示一个数据，用CRM、ERP很容易，它是简单问题。
但是挖掘是一个复杂问题。
如果我们整理数据会发现有一些所谓大数据模型是这样的：用一个模型代替重要的发展用户。
但是问题是同样一种行为或者同一个人，我们的想法完全不一样，怎么可能用一个模型能够替代了呢？这个实际上你会发现它就是一个空中楼阁一样，因为只见数据不见人是非常危险的。
数据展示形成一个非常重要的流派叫数据可视化，我对这些朋友心存敬意。
因为国外的可视化技术到最后基本上是艺术。
漂亮吗？很漂亮，但是得出了什么结论呢？谁粉丝多谁转化率高。
于建嵘老师比我粉丝多多了，他的转发量一定比我高，转发率呢？可视化的感受非常好，但它只属于展示，并没有分析内在的规律。
我们曾经做过一个简单的抽样调查。
我们建模分析的是2003年淘宝在全中国运行之后，对中国网络带来的影响。
这个时候总共用一张图展现不了，得用16张图展示一个现象。
我可能有点儿孤陋寡闻，但现在还没有见到其他研究使用这种比较深入的分析方式。
真正数据挖掘在国外的经典案例当中，Target的案例最有典型意义。
生活改变会导致购物行为的变化，然后会有一些大数据推送方式的变化。
营销学、广告学、公共卫生学、心理学、数据分析、数据挖掘，所有这些知识是混合性知识，大数据恰恰需要这种混合才可能做好。
前两天我买了一个5升的洗衣液，家里人再多，我至少也得用一个月。
同时你也要知道我买的时候我是别的什么都没看，直接到那儿下完单就走了，这说明我是品牌忠诚者。
你应该做的不是在我一上网的时候就推送一大堆各种品牌的洗衣，你应该告诉我这个品牌洗衣液在什么时间打折，这才叫大数据分析。
数据挖掘的商业本质要简单不能再简单，但是过程非常复杂。
不是简单的CRM、ERP跑一圈儿就给你推送。
那是从精准营销蜕变为精准骚扰。
所以，数据挖掘不是黑箱，不是一个调动数据的方法，也不是整理数据的方法。
它实际上需要在思想的基础上做。
真正进行跟人相关的大数据挖掘的时候一定要关注人性。
很多人说网购起来之后实体店不行了。
如果实体店真的不行了，年轻女孩到哪儿挥洒青春？没劲儿了。
逛街的核心在逛，不在于买。
要了解人性再去建那种模型才会有意义。
很多人说乔布斯不相信调查。
乔布斯最基本的习惯，经常整天躲在苹果体验店前的灌木丛中看体验店里的人在干嘛。
这是典型的观察法，是人类研究问题最早期的研究方法。
所以，知觉、体验、灵机一动、体会、内省，所有这些看起来跟大数据无关的东西可能恰恰是大数据的核心，因为它是思想。
谷歌在2008年的时候开发一个非常重要的东西，叫流感趋势预测，最初它预测的结果比美国疾控中心的预测结果还准，轰动了全球。
结果接下来你会发现它那个东西越来越乱，严重高估了流感的状态。
为什么？就是因为刚才谈到的维克多·迈尔-舍恩伯格这一流派在谈大数据的时候重相关不重因果。
无论真相关假相关，相关就中，正是假相关造就了谷歌的失败。
假相关怎么来的？某一次流感发病的时间点，比如跟美国中学生篮球赛那个时间点是完全一致的。
你说这俩概念能有关系吗？问题是只要搜索中学生的篮球赛，就构成了流感预测的一个主要的词之一。
类似的东西太多了，为什么？因为在谷歌预测的时候，没有找疾控专家。
这些东西才是进行大数据预测的一个很重要的前提。
虽然谷歌不断调整和完善算法，但它一旦把这个事情说出来之后，为了验证一下这件事儿，很多人开始使用这个产品。
消费者的好奇心是惊人的，他们一玩儿就使这个数变的非常大。
所以，从那以后一次也没有预测准美国的流感。
人的行为在这里面的作用实际上是计算机考虑不到的。
这里面就是过度拟合、虚假相关和人性这几个问题造就了谷歌的错误。
这时你也会发现这些商业公司在做的时候，更多是跟商业逻辑相关的一个概念。
它真的不是纯的研究，而且我们并不知道它整个计算的完整过程。
所以，掌握大数据本身并不等于是拥有良好的数据。
这是美国《科学》杂志在系统评估谷歌的时候说出来的一句话。
大数据只是一个工具，不能替代基础知识在实际的商业应用中，现在这个时代，要一揽子把大数据这个概念说透，我觉得神仙也做不到。