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大数据并不是简单的描述大量的数据,其中涉及到很多的数据分析以及技术实现的问题。现在很多大数据专家,学者纷纷提出大数据思维的概念以及外延理解,无论是哪个版本,大数据思维主要包含全样思维、容错思维、以及相关思维几个方面。那大数据思维到底是什么呢?接下来为大家详细说明。
1、全样思维
其实大数据与小数据的根本区别在于大数据是采用的全样思维方式。小数据主要采用的是抽样的方式。抽样是数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现技术达不到实际要求的、或成本远超过预期的情况下的权宜之计,一旦实现大数据的技术,那小数据必然就失去了其数据分析的价值。
2、容错思维
在大数据之前,由于抽样的方式从理论上讲,结论就是不稳定不准确的。一般来说,全样的样本数量比抽样样本数量的很多倍,因此抽样的一丁点错误,就容易导致结论的“失之毫厘谬以千里”。为保证抽样得出的结论相对靠谱,人们对抽样的数据精益求精,容不得半点差错。及时在大数据时代,我们采用了全样数据,但是数据中的异常,纰漏以及错误也是无法完全避免的,但是由于数据量大,其结果更加接近客观事实。这期间的不准确性则是我们需要容纳的。
3、相关思维
在数据分析过程中,由于只要有一个反例,因果关系就不成立,因此在大数据时代,因果关系变得几乎不可能。而另一种关系就进入大数据专家的眼里:相关关系。比如说很多男人去超市买了啤酒后会顺便买纸尿裤,但不是买啤酒就一定买纸尿裤。因此,啤酒喝纸尿裤的关系不能算因果关系,而只能是一种相关关系。同样,女孩子裙子的长短与经济热度、摩天大厦与经济危机的关系都是一种相关关系,不是因果关系。
是不是了解了大数据思维之后,感觉很有意思?目前大数据正在逐步的实现过程中,相信在未来社会,因为大数据,我们可以大大降低资源的浪费,提高企业生产效益。当然不管你是否从事大数据相关的数据分析或者大数据开发等。大数据思维都是你需要了解的。
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