
大數(shù)據(jù)帶來三大根本性改變_數(shù)據(jù)分析師考試
短短的時間內(nèi),大數(shù)據(jù)以難以預(yù)料的速度發(fā)展著。如今大數(shù)據(jù)分析為什么成為所有人關(guān)注的焦點?大數(shù)據(jù)帶來了什么樣的本質(zhì)性改變?
大數(shù)據(jù)帶來三大根本性改變
一、計算機(jī)科學(xué)在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前,非常依賴模型以及算法。
人們?nèi)绻胍玫骄珳?zhǔn)的結(jié)論,需要建立模型來描述問題,同時,需要理順邏輯,理解因果,設(shè)計精妙的算法來得出接近現(xiàn)實的結(jié)論。因此,一個問題,能否得到最好的解決,取決于建模是否合理,各種算法的比拼成為決定成敗的關(guān)鍵。然而,大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)徹底改變了人們對于建模和算法的依賴。舉例來說,假設(shè)解決某一問題有算法A 和算法B。在小量數(shù)據(jù)中運(yùn)行時,算法A的結(jié)果明顯優(yōu)于算法B。也就是說,就算法本身而言,算法A能夠帶來更好的結(jié)果;然而,人們發(fā)現(xiàn),當(dāng)數(shù)據(jù)量不斷增大時,算法B在大量數(shù)據(jù)中運(yùn)行的結(jié)果優(yōu)于算法A在小量數(shù)據(jù)中運(yùn)行的結(jié)果。這一發(fā)現(xiàn)給計算機(jī)學(xué)科及計算機(jī)衍生學(xué)科都帶來了里程碑式的啟示:當(dāng)數(shù)據(jù)越來越大時,數(shù)據(jù)本身(而不是研究數(shù)據(jù)所使用的算法和模型)保證了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性。即便缺乏精準(zhǔn)的算法,只要擁有足夠多的數(shù)據(jù),也能得到接近事實的結(jié)論。數(shù)據(jù)因此而被譽(yù)為新的生產(chǎn)力。
第二、當(dāng)數(shù)據(jù)足夠多的時候,不需要了解具體的因果關(guān)系就能夠得出結(jié)論。
例如,Google 在幫助用戶翻譯時,并不是設(shè)定各種語法和翻譯規(guī)則。而是利用Google數(shù)據(jù)庫中收集的所有用戶的用詞習(xí)慣進(jìn)行比較推薦。Google檢查所有用戶的寫作習(xí)慣,將最常用、出現(xiàn)頻率最高的翻譯方式推薦給用戶。在這一過程中,計算機(jī)可以并不了解問題的邏輯,但是當(dāng)用戶行為的記錄數(shù)據(jù)越來越多時,計算機(jī)就可以在不了解問題邏輯的情況之下,提供最為可靠的結(jié)果??梢?,海量數(shù)據(jù)和處理這些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析工具,為理解世界提供了一條完整的新途徑。
第三、由于能夠處理多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),大數(shù)據(jù)能夠在最大程度上利用互聯(lián)網(wǎng)上記錄的人類行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前,計算機(jī)所能夠處理的數(shù)據(jù)都需要前期進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,并記錄在相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中。但大數(shù)據(jù)技術(shù)對于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)的要求大大降低,互聯(lián)網(wǎng)上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習(xí)慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理,立體完整地勾勒出每一個個體的各種特征。
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