큰 데이터 예측 없는 월드컵

하나님은 남자 생각, 그리고 월드컵와 서 하나님 웃음과 그의 혈압 상승 때 웃는 다. 그것은 얼마나 재미 있는 축구는, 그것은 월드컵 예측.

나는 약간 제외 베일리와 대령의 유명한 contrarian 인덱스 정리는, 월드컵 예측 5 개 부문으로 나눌 수 있습니다: 첫째, 결정성, 골드만 삭스와 은행 및 다른 투자 은행 대표, 힘은 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/ 19351.html "> fifa 순위, 기록, 최근 성능, 플레이어 상태, 도박은 확률, 국가 경제, 하지만 등 일련의 데이터 반영 팀의 강도 예측을 위한 기준으로 계량 모델을 사용 하 여 매우 정확 하 게, 보고의 확률을 계산 하는 계산의 결과 매우 다른, 예를 들어 과거 골드만 삭스 도이치 은행은 영국에 더 낙관적인 반면 브라질의 제목, 예측 합니다.

둘째, 조건부 결정론, 교수 Hawking 나타내는 팀의 성능에 다양 한 객관적인 조건의 효과 선택 과정, 심판 국적, 셔츠 선택, 대형 선택, 및 차량 선택, 포함 하는 승리를 수식으로 리라와 디 하지만 수식은 짧은 예측 이며 지금까지 마지막에서. 수식에는 또한 최종 제목 없음 예측합니다.

셋째, 험담 결정론, 야 후, 마이크로 소프트 빙에 의해 표시 되는 명확한 결과 신호에 수십억에서 네트워크 잡음으로를 변환 합니다. 비록 인터넷 매직의이 이런 과학적이 고, 고도 "예상된 자기 실현" 경제학의 이론에서 설명 될 수 있다, 그것은 항상 중국에서 그리고 서쪽에서 둘 다 고 대 시간에서 작동 하는 '동요와 음 유 시인에 특별 한 관심' 황제의 연상.

4은 운명론 적인 속성 이론, 약 1966 a 및 3721.html "> 2014 년의 공간 및 시간 중복 뜨거운 게시물 담당자, 1966, 챔피언스 리그 챔피언 레알 마드리드, 스페인 챔피언 아틀레티코, 서쪽 두 번째 챔피언은는 베티스, 세리에 A 챔피언 유벤투스, 웨스트 B의 다운 그레이드는 이 예외 없이 2014 년 동안 사실 이다. "어제 다시 한 번" 왼쪽 세계 컵 1966 잉글랜드의 제목, 운명에 따라, 2014 영국 승자가 될 또한 것 이다.

5 동물 예언자, 유럽 컵 6 5 승, 2008 년에 낙 지의 대표자로 폴, 폴, 남아 프리 카 공화국 세계 컵 8 승리 하지만, 폴은 2014 년 살지 않았다 예측 2010 브라질 월드컵 공개, 그래서 투영 무대에 선 다른 동물, 판다, 코끼리, 거북이, 바울의 광채 복제 하기 어렵습니다.

물론, 이러한 월드컵 예측의 모든 더 많거나 적은 사실이 아니라, 패러디의 일부입니다. 이러한 5 가지 방법론의 약간 심각한, 상세한 분석 하지만 마지막 하나, 대용량 데이터의 사용의 나머지 4 개의 종류 이외에 성과의 현재 큰 데이터 열입니다. 큰 데이터 열을 보고 예측 월드컵에서 세 가지 오해 놀라지 자격이.

첫째, 큰 데이터 모든 문제를 해결 하지 않습니다. 큰 데이터는 매우 유용 하 고, 제품 디자인, 시장 포지셔닝, 대상 선택, 판매 전략 및 모델 보정를 포함 하 여 거의 모든 링크 문제를 해결 하기 위해 다양 한 비즈니스 관련 문제에도 큰 데이터에 의존 하 고 있습니다, 큰 데이터를 여기에서 또한 도움을 받을 수 있습니다. 하지만 큰 데이터는 전 능, 큰 데이터를 해결할 수 있는 객관적인 문제, 아니라 주관적인 문제입니다. 월드컵 예측에 대 한 누가 우승 할 수 있다 다양 한 요인에 따라 달라 집니다, 그리고 다양 한 예측 방법론은 기본적으로 동일, 제외 하 고 그들에 게 다른 무게의 결정 요인 동일 하지 않습니다. 즉, 우승의 핵심 요소는 무엇입니까 결정, 이것은 주관적인 문제, 큰 데이터만 목적을 설명할 수 있는 상태, 직접 질문에 대답을 중요 한 주관적인 판단으로 섞일 수 있다.

둘째, 데이터는 가능한 만큼 크지 않다. 데이터 분석은 오랫동안 존재 했다, 큰 데이터는 뜨겁다 하지만 최근 것 차이점은 "큰" 단어에. 원칙적으로, 더 많은 데이터 종, 더 이상 순서, 풍부한 정보 포함. 하지만 그는 풍부한 정보는 반드시 더 나은, 지금 정보 폭발 시대, 자세한 내용은 가끔 배울 게 더 불리 한 강조 가치가 있다. 그리고 더 중요 한 것은, 예측 월드컵 처럼 분명히 핵심 정보는 눈에 띄는 것 들, 그래서 정보는 논리적 충돌을 형성 하기 쉽습니다 이것은 예측 방법론은 수많은, 신뢰할 수 있는 이유는. 또한, 더 큰 데이터, 데이터 처리 과정에서 더 많은 선택과 선택은 항상 어려운 도덕적 위험 문제, 각 큰 데이터 분석가 방지, 특정 목표에 대 한 선택 하는 유혹을 직면해 야 "선택적인 선택"은 종종 큰 데이터 하지만 진실에 대 한 근본적인 이유를 흐리게.

마지막으로, 큰 데이터는 불확 실한 슈뢰딩거의 고양이. 상자 열기 전에 슈뢰딩거의 고양이 모두 살아 죽은, 그리고 상자를 여는 행위 상태 중첩의 붕괴로 이어질 것 하 고 불확실성은 사라질 것 이다. 즉, 시작 하기 전에 월드컵 정말, 32 팀 챔피언, 챔피언 하지 진짜 장 보러 차에 했다. 대용량 데이터 분석은 기정 사실에 근거한 그리고 그것은 어떤 세계는, 아니 어떻게 해야 우리에 게 더 나은. 불확실성에 직면 하 여 큰 데이터 이므로 약한, 기본, 큰 데이터 예측에 사용 되지 않습니다. 큰 데이터 우리에 게 무엇을 가져올 수 있는 지식, 판단 하지, 하지 방자 함, 하지만 불확실성에 대 한 존중은 지식의 적절 한 사용의 일부입니다.