而他们却几乎没有意识到这一点,就像鱼不知道自己是湿的一样。
身处其中而浑然不自知;
视角,格局,角度,高度不同带来的人之缺陷:山里人认为地球是平的,海边的人、平原上的人认为地球是圆的
商船也拼命地想得到他的图表,莫里就要求以他们的航海日志作为回报(病毒型社交网络的早期版本)
和卓创资讯之类的资讯公司一个模式 既是信息提供者又是信息使用者,无本生意
我本人对于大数据时代“相关关系比因果关系更重要”这个观点就不认同。
相关性和因果性
统计学中相关性和因果性到底是什么关系?有什么区别?
先举个例子吧,假设我们拿到一组数据,冰淇淋的销量和啤酒的销量正相关,这就是相关性。但是很快发现二者都是随气温变化的,二者没有因果关系。过了几天,世界杯开幕了,导致啤酒销量上升,这个时候如果把相关性当成因果性,判断冰淇淋销量也会上升,那就可能会造成损失了。
这是一个很简单的问题,所以看上去做出正确判断很理所当然,但是实际问题——比如产品的失效分析的时候,大量因子都有或强或弱的相关性,在满眼错综复杂的数据中,判断因果关系就是一个相当高科技的问题了
有时候,我们认为约束我们生活的那些限制,对于世间万物都有着同样的约束力。事实上,尽管规律相同,但是我们能够感受到的约束,很可能只对我们这样尺度的事物起作用。对于人类来说,唯一一个最重要的物理定律便是万有引力定律。这个定律无时无刻不在控制着我们。但对于细小的昆虫来说,重力是无关紧要的。对它们而言,物理宇宙中有效的约束是表面张力,这个张力可以让它们在水上自由行走而不会掉下去。但人类对于表面张力毫不在意。
同一个游戏规则,当时当事,对象不同结果不同。作用效果不同。
从硅谷到北京,大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现,我们的行为、位置,甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。以此为基础,“反馈经济”(feedback economy)等新经济、新商业模式也正在开始形成。维克托·迈尔-舍恩伯格教授这本《大数据时代》,是我看到的最好的大数据著作,不管对于产业实践者,还是对于政府和公众机构,都是非常具有价值的。
写论文用,想把这段文字用于概念去阐述