大数据时代的利与弊
大数据的利与弊
大数据的利与弊大数据是指规模庞大、类型复杂且难以处理的数据集合。
随着科技的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的重要资源。
它为企业、政府和个人提供了许多机会，但同时也带来了一些挑战和风险。
本文将详细讨论大数据的利与弊。
一、大数据的利1. 提供商业洞察力：大数据分析可以匡助企业了解消费者的需求和行为模式，从而制定更好的营销策略和产品定位。
例如，通过分析用户的购买记录和浏览习惯，电商公司可以个性化推荐商品，提高销售额。
2. 优化运营效率：大数据分析可以匡助企业优化生产和供应链管理，减少资源浪费和成本。
通过实时监控设备和物流数据，企业可以及时发现问题并进行调整，提高生产效率。
3. 改善医疗服务：大数据分析可以匡助医疗机构更好地管理患者数据和医疗资源，提高诊断准确性和治疗效果。
例如，通过分析大量的医疗记录和基因数据，医生可以制定更精准的治疗方案，提高治疗成功率。
4. 加强公共安全：大数据分析可以匡助政府和执法机构预测和防止犯罪行为。
通过分析犯罪数据、社交媒体信息和监控视频，警方可以及时发现犯罪嫌疑人并采取行动，提高社会安全水平。
5. 促进科学研究：大数据分析可以匡助科学家发现新的规律和趋势，推动科学研究的发展。
例如，天文学家可以通过分析天体观测数据，发现新的星系和宇宙现象，深化人类对宇宙的认识。
二、大数据的弊1. 隐私和安全问题：大数据的采集和分析可能侵犯个人隐私。
例如，互联网公司可能会采集用户的个人信息，并将其用于广告定向推送。
此外，大数据的存储和传输也存在安全风险，黑客可能窃取敏感数据。
2. 偏见和歧视：大数据分析可能存在偏见和歧视。
由于数据的采集和处理是由人类设计和执行的，他们的主观意识和偏好可能会影响数据分析的结果。
这可能导致不公平的决策和对特定群体的歧视。
3. 信息过载和误导：大数据时代，信息爆炸，人们容易被大量的信息淹没。
此外，由于数据的多样性和复杂性，数据分析的结果可能存在误导性。
人们需要具备批评性思维和数据分析能力，以避免被误导。
大数据的利与弊
随着科学技术的发展，越来越多的现代产品涌入我们的生活，它们无不例外地方便着我们的生活，为我们提供资讯，或者是将我们的资讯提供给他人。
在这种信息不断交互的过程中，大数据的理念开始产生，大数据主要是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
虽然在普通人看来大数据遥不可及，与自己没有什么关系，但是大数据与每个个体正如国家与每个公民一样，我们每个人都是大数据的提供者与受益者。
大数据有四个基本特征：数据体量巨大、数据类型多样、处理速度快、价值密度低。
基于大数据以上的特征，人们由此衍生出了许多与大数据有关的产业，并且得到了蓬勃的发展。
大数据最主要的发展当然集中在互联网上面。
对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。
面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
大数据：利弊兼有还是潜在危险？辩论
在当今信息化时代，大数据已经成为了一种不可忽视的力量。
大数据的出现，让我们的生产、生活、科研等方方面面都发生了巨大变化。
然而，正如任何技术一样，大数据也不是完美的，它既有利益，又存在潜在的危险。
首先，我们来看看大数据的利益。
大数据的最大优势在于其海量、多样的数据能够提供全面的信息，从而帮助企业和政府做出更准确的决策。
通过对大量数据的分析，企业可以了解市场需求、消费者行为等，从而制定更精细化的营销策略。
政府可以通过分析大数据，改进公共服务，提高治理效率。
此外，大数据还广泛应用于医疗、教育、交通等领域，在提高效率的同时，也为人们带来了更多的便利与福利。
然而，大数据也存在潜在的危险。
首先是隐私问题。
在大数据时代，我们的个人信息被广泛收集和使用，而我们往往并不知情。
这可能导致我们的个人隐私被泄露、滥用甚至被黑客攻击。
其次是数据的质量问题。
虽然大数据数量庞大，但其中也存在着众多的噪声和低质量的数据，如果不加以挑选和筛选，便可能给决策带来误导。
另外，大数据的应用也可能导致人们的行为被算法所左右，降低了个体的自主权和选择权。
那么，我们应该如何平衡大数据的利弊？首先，保护隐私是至关重要的。
政府应加强相关法律和监管措施，保障个人信息的安全。
同时，企业也应采取措施保护用户隐私，并透明地告知用户数据收集和使用的目的。
其次，加强数据的质量管理。
在使用大数据之前，应对数据进行有效的清洗和筛选，确保数据的准确性和可靠性。
此外，培养数据分析的专业人才，提高数据分析的水平和能力，也是必不可少的。
在大数据时代，我们既不能盲目推崇大数据所带来的便利和效益，也不能过度放大其潜在的危险。
我们需要客观、理性地看待大数据，并制定出相应的规范和措施，使其发挥正面作用的同时，最大程度地避免潜在的危险。
只有这样，我们才能真正享受到大数据带来的红利，并确保我们的社会和个人权益得到有效保障。
大数据时代的机遇与挑战
大数据时代的机遇与挑战在大数据时代，数据成为了一种珍贵的资源，不仅改变了人们的生活方式，也对各行各业产生了深远的影响。
大数据带来了机遇与挑战，既为我们提供了无限的可能性，也给我们带来了一系列的问题和困扰。
本文将探讨大数据时代的机遇与挑战，并提出相应的解决方案。
一、大数据的机遇1.1 挖掘商机大数据为企业提供了更多的商机。
通过对海量的数据进行分析，企业可以更好地了解市场需求，根据消费者的喜好和行为预测产品的销售情况，从而更好地制定市场策略，提升销售业绩。
1.2 优化决策大数据可以帮助企业进行更科学、更精确的决策。
通过大数据分析，企业可以在不同的层面上对数据进行细致的研究，了解市场的动态，掌握市场的变化趋势，从而更好地做出决策，提高企业的竞争力。
1.3 创新服务大数据为企业提供了创新服务的机会。
通过对用户的数据进行深入分析，企业可以了解用户的需求，根据用户的喜好和行为进行个性化推荐，提供更贴心、更符合用户需求的产品和服务，增加用户粘性和忠诚度。
二、大数据的挑战2.1 隐私保护在大数据时代，个人信息的隐私受到了严重的威胁。
大数据的收集和分析使得个人的隐私容易被泄露，一旦个人隐私被滥用，将会对用户的生活和利益产生严重影响。
因此，如何保护个人隐私成为了一个重要的问题。
2.2 数据质量大数据的分析结果取决于数据的质量，而数据质量的保证是一个挑战。
大数据的多样性和复杂性使得数据质量的保证变得更加困难，同时也增加了数据的清理和整合的复杂度。
因此，如何确保数据的质量成为了一个需要解决的问题。
2.3 技术挑战大数据时代需要更高效的数据存储、处理和分析技术。
传统的数据处理方式已经无法满足大数据的需求，因此需要开发新的技术来应对数据的存储和处理。
同时，为了更好地利用大数据，还需要进一步发展人工智能、机器学习等相关技术。
三、应对大数据挑战的解决方案3.1 加强隐私保护为了解决隐私保护问题，政府、企业和个人需要共同努力。
政府应制定完善的法律和隐私保护条例，加强对个人隐私的保护和监管；企业应加强信息安全管理，加强数据保护措施，提高用户的隐私保护意识；个人应提高自我保护意识，不随意提供个人信息。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇随着互联网技术的迅速发展和智能设备的普及，大数据已经逐渐成为社会经济发展的重要资源。
同时，大数据也给我们带来了巨大的挑战和机遇。
本文将从技术、隐私保护、应用领域和数据治理等方面讨论大数据时代的挑战与机遇。
一、技术挑战与机遇1. 数据存储和处理能力：作为大数据时代的核心技术，存储和处理大规模、高速的数据成为了一项重要挑战。
然而，随着云计算和分布式存储技术的不断进步，我们也获得了巨大的机遇，可以更高效地存储和处理数据。
2. 数据质量和可靠性：大规模的数据来自不同的来源，数据质量和可靠性是另一个关键挑战。
在大数据时代，我们需要使用先进的数据清洗和校验技术来确保数据的准确性，提高决策的可信度。
3. 数据隐私和安全：大数据时代的另一个重要挑战是数据隐私和安全问题。
随着个人信息被大规模采集和分析，如何保护数据隐私成为了亟待解决的问题。
同时，我们也可以通过加密算法和安全机制来确保数据在传输和存储过程中的安全性。
二、隐私保护的挑战与机遇1. 法律法规：在大数据时代，隐私保护面临许多法律法规的挑战。
随着数据的交叉和共享，个人隐私的泄露风险也在增加。
然而，通过制定和完善相关法律法规，加强对个人隐私的保护，我们可以为大数据应用营造安全可靠的环境。
2. 技术手段：隐私保护的挑战还包括技术手段的创新和应用。
例如，匿名化技术、隐私保护算法和数据脱敏技术等，可以帮助保护用户的个人隐私，减少个人信息泄露的风险。
3. 隐私教育和意识：提高公众对隐私保护的意识和教育程度也是一个挑战。
只有通过加强隐私教育，让大众更加了解隐私保护的重要性，才能更好地保护个人隐私。
三、应用领域的挑战与机遇1. 商业广告和营销：大数据时代给商业广告和营销带来了巨大的机遇。
通过分析用户的购买和浏览行为，企业可以更加准确地选择目标用户，提供个性化的产品和服务。
2. 健康医疗：大数据在健康医疗领域的应用也有着广阔的前景。
通过分析患者的病历、基因数据和生活习惯等，医生可以提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗质量和效率。
大数据时代的辩论辩题
大数据时代的辩论辩题正方观点：大数据时代给人类带来了巨大的发展机遇和创新空间。
首先，大数据的应用可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，从而进行精准营销和产品定制。
例如，亚马逊通过大数据分析，成功预测了用户的购买需求，实现了个性化推荐，提高了销售额。
其次，大数据还可以帮助医疗领域进行个性化治疗和疾病预防。
例如，谷歌通过分析大数据，成功预测了流感疫情的爆发地点和规模，为政府提供了重要的决策参考。
最后，大数据还可以帮助政府提高治理能力和公共服务水平。
例如，新加坡通过大数据分析，成功实现了城市交通的智能化管理，缓解了交通拥堵问题。
反方观点：大数据时代带来的数据滥用和隐私泄露等问题严重影响了人类的生活和社会秩序。
首先，大数据的滥用可能导致个人隐私泄露和信息泄露，给个人和企业带来巨大的损失。
例如，Facebook因为滥用用户数据而陷入了严重的信任危机，用户数量和市值都大幅下滑。
其次，大数据的应用可能导致社会不公平和种族歧视问题。
例如，美国一家大型零售企业因为使用大数据分析，将优惠券发放给高收入人群，而忽视了低收入人群的需求，引发了社会的不满和抗议。
最后，大数据的滥用可能导致人类失去个人自由和独立思考能力。
例如，一些政府和企业通过大数据分析，对个人进行行为预测和控制，严重侵犯了个人的权利和自由。
综上所述，大数据时代的利与弊都存在，我们需要在充分利用大数据的同时，加强对数据隐私和滥用的监管，保护个人权益和社会公平。
正如美国前总统奥巴马曾经说过，“大数据时代给我们带来了无限的可能性，但同时也带来了巨大的责任。
” 我们需要在大数据时代中找到平衡点，实现数据的合理利用和保护。
论大数据时代的利与弊
论大数据时代的利与弊摘要：信息是推动世界发展、科技进步的不竭动力。
而作为信息时代的产物――大数据，逐渐成为大家讨论的话题。
下面将对大数据时代进行简单概述，介绍大数据前沿的公司以及大数据时代的利与弊。
?关键词：大数据；数据分析；认知计算系统?中图分类号：TP181?1 大数据时代的概述?最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
” “大数据”在物理学、生物学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。
云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。
企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。
?当大数据还在众说纷纭时，维克托?迈尔-舍恩伯格就以对大数据进行了深入而系统的研究，并与麦肯思?库克耶编辑在《经济学人》发表了大数据专题论文，他曾说，世界的本质就是数据，大数据将开启一次重大的时代变革。
?2 大数据的引领者?Google，Microsoft，亚马逊，IBM，苹果，Facebook，twitter，VISA都是大数据时代的领军企业，他们都洞察到了大数据的发展，在其中他们“受益匪浅”。
?IBM执行总裁罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。
”未经处理的数据就像源矿，毫无价值，只有经过分析与处理的数据才有价值。
大数据及分析最大的魅力就在于能够为国家、企业、医疗机构等带来分析洞察力，依托数据更加科学的来进行决策，进一步推动生产力发展。
大数据的利与弊
大数据的利与弊引言概述：大数据是指规模庞大、复杂多变的数据集合，通过分析这些数据可以获得有价值的信息和洞察。
大数据的出现给各行各业带来了巨大的变革，但同时也带来了一些问题和挑战。
本文将从五个方面探讨大数据的利与弊。
一、提供商业洞察力1.1 提高决策效率：大数据分析可以帮助企业从庞大的数据中快速提取有关市场趋势、消费者偏好等信息，从而更快做出决策。
1.2 发现新的商业机会：通过对大数据的分析，企业可以发现市场中的新机会，及时调整产品策略和市场定位，从而获得竞争优势。
1.3 提升客户体验：大数据分析可以帮助企业更好地了解客户需求，个性化推荐产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
二、优化运营效率2.1 提高生产效率：通过对大数据的分析，企业可以优化生产过程，减少资源浪费，提高生产效率和质量。
2.2 降低成本：大数据分析可以帮助企业发现成本效益低的环节，进而进行优化，降低企业运营成本。
2.3 预测需求：通过对大数据的分析，企业可以更准确地预测市场需求，避免库存积压或供应不足的情况，提高供应链的效率。
三、推动科学研究与创新3.1 加速科学研究：大数据分析可以帮助科学家更快地分析海量数据，发现新的科学规律和研究方向，推动科学研究的进展。
3.2 促进创新：通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求和消费者行为，从而推动产品和服务的创新。
3.3 支持决策制定：大数据分析可以为政府和组织提供决策支持，帮助其更好地制定政策和规划，推动社会发展。
四、数据隐私和安全问题4.1 数据泄露风险：大数据的应用涉及大量个人和机密数据，一旦数据泄露，可能导致严重的隐私问题和经济损失。
4.2 数据滥用风险：大数据的分析结果可能被滥用，例如用于歧视性定价、个人画像等，对个人权益造成损害。
4.3 数据安全挑战：大数据的存储和传输面临着安全挑战，黑客攻击和数据篡改等威胁也日益增加。
五、技术和人才需求5.1 技术挑战：大数据的处理和分析需要先进的技术支持，包括高性能计算、分布式存储等，对技术的要求较高。
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虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。
下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。
有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。
”
乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。
谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。
前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。
大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。
如书中所述：
“因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。
但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。
”
以上弊多些，下面谈利。
聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。
“拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。
”-----这句话很精辟。
“情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。
”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。
“为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。
”
谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。
（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意
志的一种亵渎。
（弊）
过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。
由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。
当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。
“有风险才有回报。
”
更明智的选择是让自己受益，汽车制造商与供货商的例子十分精彩，感兴趣的可以参见原书p171.
上班高峰期交通状况的变好说明失业率增加，即经济状况变差。
谷歌和亚马逊：数据、技能和思维三者兼备的优秀公司。
数据的拥有者可能没有使用数据的动机和强制要求。
外行人的思维不受专业限制，可能做出有更有价值的发现。
数据科学家是统计学家、软件程序员、图形设计师和作家的结合体。
谷歌首席经济学家范里安认为统计学家是世界上最棒的职业，“如果你想成功，你不应该成为一个普通的、可被随意替代的人，你应该成为稀缺的、不可替代的那类人。
”“数据非常之多，但是真正缺乏的是从数据提取价值的能力。
”
DataMarket向人们提供其他机构（如联合国、世界银行和欧盟统计局等）的免费数据，真的吗？？
无形资产，如数据占到美国上市公司价值的75%。
政府才是大数据的原始采集者，因此奥巴马说的很好，“面对怀疑，公开优先”，就是政府应该承担的责任。
丹麦癌症协会的案例：手机是否增加致癌率。
他们使用的数据集原本根本不是用来研究这个问题的，基于“样本=总体”，做出了重大发现：使用移动电话与癌症风险增加不存在任何关联。
这项研究彰显了“重组数据（二次利用）”的魅力。
思维的转换案例：零售商在店内安装监控摄像头不仅能认出商店扒手，还能跟踪在商店购物的顾客和他们停留的位置。
零售商利用后面的信息可以设计店面的最佳布局并判断营销活动的有效性。
在此之前，监控摄像头仅用于安保，现在则变成的一种可以增加收入的投资。
同样是亚马逊和谷歌的案例，AOL和Nuance与他们合作简直亏死了，大公司真可怕！
同样是震撼的案例：
“数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而绝大部分则隐藏在表面之下。
”
1）Farecast利用机票销售数据来预测未来的机票价格；2）谷歌重复使用搜索关键词来预测流感的传播；3）麦格雷戈博士用婴儿的生命体征预测传染病的发生；4）莫里重新利用老船长的日志而发现了洋流。
几十年的试验和错误才实现现有加油站的有效分配，但电动汽车的充电站的需求和设置点目前还不得而知。
哈哈，“鱼不知道自己是湿的”，真的吗？？
验证码的发明人路易斯27岁时获得了50万美元的麦克阿瑟的“天才奖”。
（题外话：2012年美国的最低工资是7.25美元/小时，一天工作八小时的话，则是348元人民币。
）
一点点的不精确比完全精确更有效。
当地板数据化的时候，它能滋生无穷无尽的用途。
大数据分析表明：个人偿还债务的可能性和其朋友偿还债务的可能性正相关，物以类聚，人以群分啊！
UPS最佳行车路径：尽量少左转，因为左转要求货车在交叉路口穿过去，所以更容易出事故。
货车往往需要等待一会才能左转，因此更耗油，减少左转使得行车的安全性和效率都得到了大幅提升。
莱维斯：“预测给我们知识，而知识赋予我们智慧和洞见。
”
iPhone本身就是一个“移动间谍”，同样包括安卓的和微软的手机。
谷歌，一个喜欢跨界的叛逆的大数据公司。
亚马逊深谙数字化内容的意义，而谷歌触及了数据化内容的价值。
哈佛大学的研究人员发现5000亿个单词中有一半以上在字典中无法找到，真的吗？
1900年以前，“因果关系(causality)”这个词比“相关关系”(correlation)使用频率高，但在1900年之后，情况相反。
（Google Ngram Viewer）
“Data”这个词在拉丁文里是“已知”的意思。
邓肯说：一旦你知道了结果，一切都很容易。
感冒与穿戴之间没有直接关系。
“数据表明，早产儿的稳定不但不是疾病好转的标志，反而是暴风雨前的宁静，就像是身体要它的器官做好抵抗困难的准备。
”类似于回光返照啊！
“一个东西要出故障，不会是瞬间的，而是慢慢地出问题的。
”冰冻三尺非一日之寒！
达尔文的表弟费朗西斯-高尔顿爵士就注意到了人的身高与前臂长度的关系，达尔文家族真是厉害，好像每个人都是科学家！
相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。
印象派的画风：近看每一笔都是混乱的，退后一步看却是一副伟大的作品。
快速获得事物的一个大概的轮廓和发展脉络，就要比严格的精确性要重要的多。
伟大的物理学家开尔文男爵：测量就是认知。
一个在关系网内有着众多好友的人的重要性不如一个与很多关系网外的人有联系的人，说明多样性的额外价值。
------Structureand tie strengths in mobile communication networks.
拥有全部或几乎全部的数据，我们就能够从不同的角度，更细致地观察和研究数据的方方面面。
大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。
异常值也是很有用的信息，如甄别信用卡诈骗。
我们不能满足于正态分布一般中庸平凡的景象，生活中真正有趣的事情经常藏匿在细节之中，而采样分析法无法捕捉到这些细节。
“采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大。
当样本数量达到某个值后，我们从个体身上得到的信息越来越少。
”---p33，但这只是传统的数据收集方法，且必须保证“随机性”才是成立的！
“宝贝不止一个，每个数据集内部都隐藏着某些未被发觉的价值。
”“相关关系也许不能准确地告知我们某件事情为何发生，但是它会提醒我们这个事情正在发生。
”
“大数据的核心就是预测。
”
“物理学和生物学都告诉我们，当我们改变规模时，事物的状态也有也会发生改变。
”
“数据的奥妙只为谦逊、愿意聆听且掌握聆听手段的人所知。
”
谷歌为测试检索词条，总共处理了4.5亿个不同的数学模型，惊叹！“越是万能的，就越是空洞的。
”----至理名言！
大数据时代处理数据理念上的三大转变：要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果。
“最重要的是人们可以在很大程度上从对于因果关系的追求中解脱出来，转而将注意力放在相关关系的发现和使用上，只要发现两个现象之间存在的显著相关性，就可以创造巨大的经济和社会效益，而弄清二者为什么相关可以留待学者们慢慢研究。
”---谢文
大数据在公共卫生、商业服务领域的应用：不再追求精确性，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系。
我觉得可以以下面一小段话结束全文：关于大数据，我们或许还不能完全适应，因为我们脑海里一种根深蒂固的对因果关系和精准数据的追求。
而我们的下一代，一群被“大数据观念”陶冶长大的家伙，会发自肺腑地认为“量化一切”并从中学习对于社会是至关重要的。
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