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。
大数据给社会带来的利弊作文
大数据给社会带来的利弊作文大数据，好与坏，都是它。
大数据，这家伙真是厉害！它能帮医生更准确地诊断疾病，还
能让商家知道我们想买啥。
手机APP能懂我们的喜好，推荐各种好
玩的好吃的。
不过，话说回来，这家伙有时候也让人头疼。
你想啊，我们的个人信息都被它掌握了，岂不是像透明人一样？而且，它还
会“骗人”，有时候推荐的东西根本不是我们想要的。
但话说回来，大数据也有它的好处。
记得有次我车坏了，多亏
了大数据，马上给我推荐了一家附近的靠谱修车店。
大数据还能帮
警察抓坏人，预防犯罪。
不过，咱们也得有个度，别啥事儿都依赖它。
毕竟，机器再聪明，也比不上咱们人的大脑。
有时候，我觉得大数据就像个双面间谍。
一方面，它让我们生
活更便捷，另一方面，又让我们感到不安。
所以，我觉得咱们得学
会和它“打交道”。
既要利用它的好处，又得防着它的坏处。
这样，咱们才能在这个大数据时代里，活得既聪明又自在。
大数据，这家伙真是个矛盾体。
你说它不好吧，它又能帮咱们
解决那么多问题；你说它好吧，它又总让人感觉不放心。
但话说回来，这就是生活吧？啥事儿都得有个平衡。
所以，咱们就得学会和这个大数据“过招”，看看谁能赢到最后！。
解析大数据时代：数据分析的利与弊!
解析大数据时代：数据分析的利与弊！1. 引言1.1 概述在当今信息爆炸的时代，数据已经成为一种重要的资源和资产。
随着大数据时代的到来，海量、多样化的数据源不断涌现，给人们的生活和工作带来了巨大变革。
数据分析作为从大数据中提取有价值信息的关键环节，也在这个过程中发挥着至关重要的作用。
本文旨在解析大数据时代下数据分析所带来的利与弊，并探讨如何保护个人隐私。
1.2 背景近年来，随着互联网和技术的飞速发展，越来越多的企业和组织开始储存和分析海量数据。
无论是社交媒体平台上用户产生的文本、图片、视频等各种内容，还是传感器设备记录下来的环境数据，都构成了庞大而复杂的数据集合。
同时，云计算和人工智能技术也得到了突破性进展，为处理这些海量数据提供了可能。
1.3 目的本文旨在探讨大数据时代下数据分析所带来的利与弊，并就当前面临的潜在风险进行深入剖析。
通过实际案例分析，我们将会了解到数据分析在不同领域的应用方式及其所带来的影响。
此外，本文还将探讨如何在大数据时代下有效保护个人隐私，并对法律法规、技术手段和企业自身责任进行论述。
最后，本文将总结回顾目前的发展趋势，并提出未来发展方向的建议和思考。
接下来，我们将首先介绍大数据时代的到来，包括定义与特点、应用领域扩展以及挑战与机遇。
然后，在第三章中我们将详细探讨数据分析的利与弊，并通过实际案例进行深入分析。
第四章将阐述大数据时代下的数据隐私保护措施，包括法律法规与政策制定、技术手段应用以及企业自身责任与道德约束。
最后，在第五章我们将对全文内容进行总结回顾，并展望未来发展趋势，并提出建议和思考。
整篇文章旨在为读者全面呈现大数据时代下数据分析所带来的利弊以及相关保护措施，促进人们更加理性、科学地看待并运用大数据资源。
通过本文的阐述，相信读者将对大数据时代和数据分析有更加深入的了解，同时也能够在合理使用数据的前提下维护个人隐私的安全。
2. 大数据时代的到来2.1 定义与特点大数据时代是指由于科技进步和信息存储能力的迅速提升，导致产生了规模庞大、种类繁多、以及速度快的数据。
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。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据时代的到来，给我们的生活带来了诸多的挑战和机遇。
本文将从不同的角度探讨大数据时代的挑战与机遇，并分析其对个人和社会的影响。
首先，大数据时代给个人隐私带来了巨大的挑战。
在大数据时代，个人的隐私已经变得越来越脆弱。
我们的个人信息被不断地收集、分析和利用，以满足商业和政府的需要。
例如，当我们在网上购物时，我们的购买记录、浏览历史和个人喜好都会被记录下来，并用于个性化推荐和广告。
虽然这些个性化的服务给我们带来了便利，但也暴露了我们的隐私。
此外，大数据的滥用也可能导致个人信息被泄露或滥用，给个人的财产和人身安全带来风险。
然而，大数据时代也给个人带来了巨大的机遇。
随着大数据的积累和分析能力的提高，个人可以通过分析自己的数据来了解自己的健康状况、消费习惯和行为模式。
这样的数据分析可以帮助个人更好地管理自己的生活和健康，做出更明智的决策。
例如，通过分析我们的运动数据，我们可以了解自己的运动习惯和身体状况，从而制定更科学的锻炼计划。
通过分析我们的消费数据，我们可以了解自己的消费偏好和开支情况，从而更好地规划个人财务。
在社会层面上，大数据时代也带来了许多挑战和机遇。
首先，大数据时代加剧了信息不对称的问题。
在过去，信息的获取和传播相对有限，导致信息不对称的情况较少。
然而，随着大数据的普及，信息变得更加容易获取和传播，导致信息不对称的情况更加普遍。
这给企业和政府带来了巨大的挑战。
他们需要更加准确地了解市场和社会的需求，以制定更合适的决策和政策。
同时，信息不对称也为企业和政府提供了更多的机遇。
他们可以通过分析大数据来了解市场和社会的需求，从而更好地满足人们的需求。
其次，大数据时代也给社会治理带来了新的挑战和机遇。
在过去，社会治理主要依靠政府的行政手段来实现。
然而，随着大数据的普及，社会治理的方式也在发生变化。
政府可以通过分析大数据来了解社会的状况和问题，从而制定更科学的政策和措施。
大数据时代的辩论辩题
大数据时代的辩论辩题正方，大数据时代对社会发展有益。
首先，大数据时代的到来为社会发展带来了巨大的益处。
通过大数据分析，我们可以更好地了解社会的运行规律，从而更好地制定政策和规划发展方向。
比如，美国政府利用大数据分析，成功预测了甲型H1N1流感的传播路径，及时采取了相应的防控措施，避免了大规模的疫情爆发。
这表明大数据分析在疾病预防和控制方面具有巨大的潜力。
其次，大数据时代为商业创新提供了无限可能。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而推出更符合市场需求的产品和服务。
例如，亚马逊通过大数据分析，成功实现了个性化推荐，大大提高了用户购买的满意度，也提高了企业的盈利能力。
此外，大数据时代也为科学研究带来了革命性的变革。
科学家们可以通过对大数据的分析，更好地理解自然界的规律，推动科学研究的进步。
例如，天文学家通过对大数据的分析，发现了许多新的恒星和行星，大大丰富了我们对宇宙的认识。
综上所述，大数据时代的到来为社会发展带来了巨大的益处，对政府、企业和科学研究都具有重要意义。
因此，我们应该充分发挥大数据的优势，积极推动大数据技术的应用和发展。
反方，大数据时代对个人隐私构成威胁。
然而，大数据时代也带来了一些负面影响，尤其是对个人隐私的侵犯。
随着大数据技术的发展，个人的各种信息被不断地收集、分析和利用，个人隐私面临着严重的威胁。
比如，Facebook公司曾因为滥用用户数据而陷入丑闻，引发了全球范围内的关注和讨论。
这表明大数据时代对个人隐私构成了严重的威胁。
此外，大数据时代也给社会带来了信息不对称的问题。
在大数据时代，信息变得越来越集中，少数大型科技公司掌握了大部分的数据资源，而普通用户对于自己的数据并不了解，这导致了信息的不对称。
这种信息不对称可能会导致社会的不公平现象，加剧社会的分化。
另外，大数据时代也给就业市场带来了一定的挑战。
随着大数据技术的发展，许多传统行业的工作岗位将会被取代，这可能会导致一部分人的失业问题。
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。
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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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