大數據放在現在來講,已經有不少比較成熟的理論、方法以及工具,已經不是一個空泛的口號了
為什么還讓人覺得空泛?究其原因我認為雖然大數據已經有了不少的應用,但是,大部分在宣傳“大數據”的企業/公司,卻拿不出能讓人眼前一亮的實踐示例(但原因不一定是人家沒有)。這就導致了我們都知道大數據火,因為人人都在談它的概念、它的好處、它的未來,但是除非你真的身處這個領域,不然你較少能看到真正能讓你覺得“哦,這是大數據”的例子
大數據的本質是什么?
歸根結底,大數據是因為硬盤逐漸變得便宜了,很多在過去不得不刪除的日志、記錄等等數據能夠長時間保存下來了,數據分析師們覺得“咦,為什么不用這些歷史數據構建一個數學模型來模擬近期某種走勢或者預測未來的某種趨勢呢?”
個人認為:大數據分析=機器學習+統計學(其實這二者本來就有交集)
在統計學里,樣本的空間越大,對總體的體現就越準確。這就是大數據的“大”和小數據的區別。也就是說,數據量越大,在相對正確的數學模型之下,其結果就越接近真值
至于分析方法上,一方面,某些適用于小數據的分析方法,在數據量增大之后會出現失真的情況;另一方面,假如數據量已經大到不能用一臺計算機來完成了,自然需要采用特別的大數據分析方法和工具了(如hadoop)
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