"빅 데이터 시대": 큰 데이터 예제를 맹목적으로 따라 하지 않습니다 이해

최근 몇 년 동안, 우리 나라에 큰 데이터만 장 일치 주의 각계 각층의 큰 데이터를 큰 데이터 응용 프로그램의 급증에 큰 관심을 제기 하고있다. 새로운 것의이 급속 한 동의 중국의 개혁과 개방, 만족 상황, 격려의 공공의 식의 현대화를 반영 합니다. 그러나, http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13568.html의 급속 한 발전으로 인해 "> 대용량 데이터 기술, 간단한 지식의 실수 중 일부도 유통은, 시간에 해결 되지 경우, 대용량 데이터의 오해에서 발생 합니다 경제와 사회 개발을 영향을 줍니다. 현재 국내 매우 인기 있는 "빅 데이터 시대" (빅터 Maire 쇤베르크 등, 178. html "> 절 강 출판사, 2013 년이 라고도" 시간 ") 앞으로 심각한 오류, 이로써 지적, 관심을 끌기 위해 3 플레이 넣어.

"하지 원인, 하지만 상호 관계"?

타임즈의 주요 아이디어 중 하나는 빅 데이터 시대는 "인과 관계가 아니라, 하지만 상관 관계"입니다. 사실, 18 세기 초 영국 회의론 흄 지적, "뿐만 아니라 우리의 합리 수 있습니다 도움이 되지 원인과 결과, 사이 마지막 링크를 찾을 수 그리고 경험상 우리에 게 그들의 일정 한 조합을, 우리 수에 의존 하지 믿고, 그들의 자신의 이유 왜 우리는 관찰 하는 특별 한 것을 넘어 그 경험을 확장 우리. 우리는 단지 가정 하는 것 들 우리가 경험한 결코 증명할 것 이다 비슷합니다 반드시 우리가 찾을 수 없습니다. "

오래 넣어 왔다 앞으로 몇 세기에 걸쳐, 시대의 책 큰 데이터, 하지만 잘못 하지만 오래 된 나이에 새로운 개념을 이다. 단순히 말하기, 큰 데이터 나이 때문에 "인과 관계 아니다 대신, 저자 이해 하지 않는 인과 관계 자체는 또한 상호 관계, 즉, 원인과 결과 사이의 관계의 종류 그래서 인과 관계는 인과 관계 그 자체 보다 더 의미 있는 사실, 그것도 일종의 동의어 반복.

오른쪽의 관점 관계 인과 관계는, 20 세기 연구 자연과학 및 수학 철학의 더 깊은 이해의 어떤 종류를 정의 해야 합니다. 컴퓨터의 발명은 사람들이 지식 컴퓨터 언어 표현의 보기 및 정보 전송에서의 출발점을 이해 하기 시작 합니다. 빅 데이터 시대의 도착은 사람들이 갑자기 계몽 합니다.

시간, 교수 리 Dewei의 중국어 버전의 출판 하기 전에 경제, 그것은 대용량 데이터의 시대는 더 이상 원인, 강조도 그것은 단순히 인과 상호 관계로 분류 합니까 하지만, 정확 하 게 지적 하는 동형 관계 개체 운동 순서, 특히 인간의 인지 사이의 외부의 객관적인 것 들, 해당와 동형 관계에 앞으로 넣어 왔다 식, 전송 및 저장 정보는 동형 관계, 말을, 외부의 객관적인 것 들 운동과 인간의 주관적인 인식 객관적 세계의 현상, 조정, 하나씩 서로 해당 이며 주관적인 인식 이미지를 전달 하 고 외부 객관적인 현상 전송 기호 체계 이다. 실현, 또는 외부에서 추상의 경험을 사람에서 동형, 대응 관계는.

"무작위 샘플, 하지만 모든 데이터"?

"시간" 빅 데이터 시대 "은 무작위 샘플, 하지만 전체 데이터" 책, 것의 이해는 더 이상 일부 샘플의 무작위 표본 추출에서 하지만 모든 데이터에서. 이 모두와 변증법적 관계를 무시합니다. 그것은 제한 된 시간에 모든 것을 완료 하는 사람을 위해 불가능 하 고 절대적인 진리만 인식 연속 이며 결코 중단 과정에서 실현 될 수 있다. 항상 어떤 일의 개발은 과거, 현재 및 미래, 지금 지금, 미래에는 등장 하지, 모든 경우 제한 된 시간에 얻을 수 없는, 이해 끝나지 않을 것 이다. 미래는 과거와 현재 보다 무한히 큽니다. 따라서, Popper 앞으로 넣어, "전체 이름 제안 검증, 허위만 수 있습니다." "

사실, 작은 데이터 나이 비해 현재 큰 데이터 방법 과거의 샘플링 방법만 할 수 있습니다. 있다 큰 데이터 나이 과거에서 보다 더 정확한 결과 얻기 위해 시뮬레이션 현실 분석, 추적 하는 큰 요소 시뮬레이션 모델을 포함 하도록 더 정확 하 고 포괄적인 데이터를 사용할 수 있습니다. 그러나, 전체와 비교, 항상 알려진 소수, 오류, 오류 없는 제거 될 수 있습니다 완전히. 예를 들어, 인구 조사에 의하여은 중국 사람들의 특성 지금 무엇? 모든 특성의 인구의 기존 1.3 십억의 모든 (들 특성의 무한 한 수준) 때문에 가능 하지 않습니다 말하지 마, 모든 특성의 인구의 기존 1.3 십억의 완전 한 이해, 의미 하지 않는다 그 과거, 중국 사람들의 미래 수 완벽 하 게 인식 하는 경우에. 앞으로 중국은 기존 중국 사람 이미 그들을 알고 보다 무한히 큽니다. 따라서, 대용량 데이터 및 작은 데이터는만 거 대 한, 종합, 실시간 데이터를 이해 하는 것 들, 하지만 제한 된 시간에 모든 데이터를 마스터에 항상 가능 하지 않다.

"하지 정밀 하지만 혼란"?

시대 작가 빅 데이터 시대 라고 "하지 정밀, 하지만 하이브리드", 작은 데이터 나이 정밀 의미, 큰 데이터 나 데이터의 많은 수의 마스터는 정확성, 준수 이상 수 하지만 큰 데이터에 의존 하면 더 막연 한 행동 때문에. 이것은 명확 하 게 잘못 이다. 작은 데이터 나이 정확한 작은 데이터를 이해할 수 있지만 대부분의 데이터가 생략, 때문에, 결과 정확 하 고 포괄적인, 진실 하지 않을 수 있습니다 잘못 경계는 아주 명확 하다, 그리고 이해는 막연 하 고 편 파. 더 포괄적인 데이터 대용량 데이터의 시대에 이해할 수 있다 것 들에 더 큰 범위, 더 정확한 수 정량, 더 정확 하 게 정량화 하는 퍼지 영역 보다 정확한 정확성과 모호성, 오류 자체의 이해 수 중의 일부. 예를 들어 컴퓨터 정보 시스템의 반복된 줄 맞춤, 오류 수정 메커니즘을 통해 더 많은 정보를 릴리스 소음, 정확도 도달. 이것은 인간의 이해의 활동의 "청문회는 가상에 대 한" 데이터의 많은 반복 "진짜" 오류 수정, 하나 또는 두 개의 작은 데이터 참조 앞뒤로 수 없습니다, 이렇게 하는 것입니다 더 달성할 수 있다 점점 더 높은 정밀도, 오류율은 작은.

중국의 인구는 세계에서 가장 큰, 정보 산업 시장, 정보, 대용량 데이터 및 지능형 산업 개발 대부분 기회. 그러나 중국은 지금 큰 데이터의 이해에 외국 바람에 장 님이 되어야 하는 경향이 있다. 외국 대형 데이터 이론에 대 한 우리는 중요 한 눈으로 술 이해를 유지 해야 합니다.

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