这两个星期我在业余时间看了Da 数据 Time这本书，是杜威老师在听培训的时候推荐的。我很快地读了一遍，觉得很受启发，发现了一些我没想到会看到的东西。首先，large 数据 sample代表数据 = all，这是与传统统计学的显著区别。大数据能够获得全部人口数据并进行分析。第二是相关性和因果性一样重要。相关性说明什么和什么相关，比如商场周边人流量的增加和商场销售额的相关性，因果性说明什么就是什么，比如睡10个小时是精神原因。
第三是数据允许不准确和混用。因为数据庞大，所以少量的变异不会对结果产生任何影响。比如1亿和1亿1元的收入差别，决策者可能不关心。第四是“Da 数据”中的三个主要因素，即思维、数据、技术。思维认为你在哪里用Da 数据？在这三个因素中，会有数据中间商来处理加工数据并出售。
2015年，Da 数据的市场发展迅速，整体市场规模持续增加。随着人工智能和物联网的发展，几乎所有人都把目光投向了“数据”所产生的价值。Cloudera、DataStax和DataGravity等行业厂商都投入了大量资金进行相关技术的研发，Hadoop供应商Hortonworks和数据分析公司NewRelic甚至已经上市。
我们邀请几位梦工厂的专家和大家一起聊聊2015 数据行业的九大关键词，一窥今年行业内的发展。战略:国家政策今年，中国市政府连续发布并推动Mega 数据的发展，标志着Mega 数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略规划的核心任务之一。2015年9月，国务院发布《促进Mega 数据发展行动计划》。2015年10月26日，国家十三五规划中特别提到了实施全国代表大会数据战略。
8、关于大 数据的 作文什么意思？在第86届奥斯卡颁奖典礼上，当莱昂纳多·迪卡普里奥再次失去最佳男演员时，你为他在直播镜头中含泪的眼睛感到难过吗？这是他第四次被提名，希望破灭。但你也不用指望莱昂纳多本人，因为微软纽约研究所的经济学家大卫·罗斯·蔡尔德此前就宣布，最佳男演员落后于《达拉斯买家俱乐部》主演马修·麦康纳的概率高达90.9%。
事实证明，Da 数据 won:在今年的奥斯卡中，大卫预测了24个奖项中的21个，包括竞争最激烈的“最佳原创剧本奖”。事实上，大卫在去年的第85届奥斯卡颁奖典礼上“猜”到了19个奖项，2012年，他用a 数据 driven模型正确预测了美国51个行政区中50个行政区的总统选举结果；其他“业务”包括预测年度超级碗(国家足球联盟的年度冠军)的结果，以便每当此类事件发生时，人们都会去他的官方网站PredictWise看看先知说了什么。
