大数据时代-思维变革-3更好.pptx

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第一页,共二十页。
——更好
“更好”——不是因果关系,而是相关关系
知道“是什么”就够了,没必要知道“为什么”。在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己“发声”。
关联物,预测的关键
“是什么”,而不是“为什么”
改变,从操作方式开始
大数据,改变人类探索世界的方法
第二页,共二十页。
林登与亚马逊推荐系统
1997年,林登,亚马逊,推荐书籍
1998年“item-to-item”协同过滤技术
书评团队被解散
评论家所创造的销售业绩
计算机生成内容所产生的销售业绩
海明威作品与菲茨杰拉德的书
知道是什么就够了,没必要知道为什么
据说亚马逊销售额的三分之一都是来自于它的个性化推荐系统。
第三页,共二十页。
关联物,预测的关键
相关关系:相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。
强和弱
通过给我们找到一个现象的良好的关联物,相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。
实例:沃尔玛——蛋挞与飓风
生活中的相关关系
身高与前臂的长度
小数据时代的相关关系
第四页,共二十页。
大数据时代的相关关系
谷歌流感预测:5亿个数学模型
建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。
数据驱动的关于大数据的相关关系分析法,取代了基于假想的易出错的方法。大数据的相关关系分析法更准确、更快,而且不易受偏见的影响。
第五页,共二十页。
实例
FICO提出“遵从医嘱评分”
一系列变量→是否按时吃药
益百利预测个人收入
信用卡交易记录→预测个人收入1$
证明一个人的收入状况10$
中英人寿保险公司申请人的健康隐患
信用报告、市场分析报告→高血压、糖尿病和抑郁症5$
血液尿液样本130$
美国折扣零售商塔吉特怀孕预测
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预测分析法
一个能发现可能的流行歌曲的算法系统
防止机器失效和建筑倒塌
异常情况与正常情况
通过找出一个关联物并监控它,我们就能预测未来。
实例:UPS与汽车维修预测
2000年,60000辆
收集和分析数据的花费比出现停产的损失小得多。
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当收集、存储和分析数据的成本较高的时候,应该适当地丢弃一些数据。
医疗设备获取病人的数据
安大略理工大学IBM医院
卡罗琳·麦格雷戈
检测处理即时的病人信息早产儿病情诊断
16个数据点1260/秒
在明显感染症状出现的24小时之前,可发现
早产儿的稳定是病情感染前的准备..
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是什么,而不是为什么
在小数据时代,相关关系分析和因果分析都不容易,都耗费巨大,都要从建立假设开始。
非线性关系
小数据时代,计算机能力的不足限制了非线性关系的研究
实例:幸福的非线性关系
因果关系是否存在
不费力的快速思维
费力的慢性思维
实例:感冒、狂犬疫苗
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我们的直接愿望就是了解因果关系。即使无因果联系存在,我们也还是会假定其存在。
研究证明,这只是我们的认知方式,与每个人的文化背景、生长环境以及教育水平是无关的。当我们看到两件事情接连发生的时候,我们会习惯性地从因果关系的角度来看待它们。
看看下面的三句话:
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