（1）深入理解大数据时代

一. 大数据时代人们分析信息、理解世界的三大转变是什么？

1. 样本=总体。大数据时代，要分析与某事物相关的更多的数据，分析甚至是处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于分析随机采样的少量的数据样本。

2. 接受数据的混杂性。人们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再一味追求其精确性

3. 数据的相关关系。人们尝试着不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。

相关关系强是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加。相关关系通过识别有用的关联物来帮助人们分析一个现象，而不是通过其内部的运作机制。通过找到一个现象的良好关联物，相关关系可以帮助人们捕捉现在和预测未来。在大数据时代，建立在相关关系分析法上的预测是大数据的核心。

二. 简述在大数据时代，为什么要“分析语某事物相关的所有数据趣谈大数据，而不是依靠分析少量的数据样本”？

19世纪以来，当面临大量数据时，社会都依赖于采样分析。但采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物，如今由于高性能数字技术的流行，让我们意识到这其实是一种人为限制。我们现在可以使用一切数据，来提高准确性，并发现由样本无法揭示的信息。

采样的缺陷：采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大。它的成功依赖于采样的绝中对随机性，但实现采样的随机性非常困难。一旦采样过程中存在任何偏见，分析结果就会相去甚远。

采样的目的是用最少的数据得到最多的信息，而当人们可以获得海量的数据时，采样也就失去了意义。

三. 简述在大数据时代，而什么“我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再一味追求其精确性”

对“小数据”两言，最基本、最重要的要求是减少错误，保证质量。因为搜集的信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量精确。然而在不断涌现的新情况里，允许不精确的出现已经成为一个量点。因为放松了容错的标准，人们掌握的数据也多了起来，还可以利用这些数据做更多新的事。混乱还可以指格式不一致，因为要达到格式一致，就需要在进行数据处理之前清洗数据，而这在大数据背景下很难做到。

由自然语言的处理上看出，大数据的简单算法优于小数据的复杂算法。

纷繁的数据越多越好。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步接近事实的真相。

大数据要求人们有所改变，人们必须能够接受混乱和不确定性。精确性似乎一直是人们生活的支撑，但认为每个问题只有一个答案的想法是站不住脚的。

四. 什么是数据的因果关系？什么是数据的相关关系？

因果关系是指，某个（些）数据的变化导致另一个（些）数据变化。

所谓相关关系，是指量化两个数据值之间的数理关系。

五. 简述在大数据时代，为什么“人们不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系”

在小数据时代，相关关系分析和因果分析都不容易，都要从建立假设开始，然后进行试验--这相关设要么被证实，要么被推翻。但是，由于两者都始于假设，这些分析就都有可能受偏见影响，极易导致错误。与因果分析不同，证明相关关系的实验耗资少，费时少。与之相比，分析相关关系既有数学方法，也有统计方法。通过找出能相关的事物，人们可以在此基础上进行因果关系分析。相关关系分析通常情况下能取代因果关系起作用，即使不可取代的情况下，他也能指导因果关系起作用。

六. 网络搜索和浏览。看看哪些网站在支持大数据技术或者数据科学的技术工作。

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（编辑：拼字网 - 核心网）

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