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如何看待大数据的精确性和混杂性?

来自:🏥OPEN🏥 | 2022-07-19 22:44:22

在大数据时代,使用所有能获得的全体数据已经逐渐成为可能,然而数据量的大幅度增加会导致结果的不准确,与此同时。有些错误的数据也会随着大量的数据混入数据库。

其中的某些错误是我们能够通过我们的努力去避免的,去改变的,但是,有些错误我们需要去慢慢接受它们。去尝试着,接收混乱,拥抱错误。

接收混乱是小数据和大数据时代主要的区别之一。由于少量的数据,使得我们努力追求更加精密的结果,但是不妨多想想,低随机性和小数据又怎么可能将事物的本质全面的还原出来呢?错失的95%的非结构化数据中包含着无限的可能,或许我们想要的正是我们曾经所丢弃的。

纷繁的数据越多越好,大数据时代要求我们重新审视对于精确性的定义。在如今的信息时代,我们掌握的数据越来越全面,而且数据的存在并不是独立的,数据之间的交互连接多变且无序,组合与组合之间更是能产生无穷的化学作用,奇妙无穷。

大数据要求我们有所改变,接收混乱和不确定性。精确性不会在成为我们生活中的支柱,每个问题只有一个答案的想法在信息时代是靠不住的,不管我们承认与否。但当我们学会接受混乱和拥抱混杂之后,我们会发现我们离事情的真相有进了一步。

大数据的精确性是指由于数据量增多会降低数据的随机概率,从而增加结论的可信度,数据的混杂性则是指由于大数据来源较多,数据格式不统一导致混杂

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