相关性 以便我们能够理解它

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就 ö 而言 他作为牛津大学在线监管教授的工作使他成为数据管理方面的权威之一 而 是《经济学人》报纸的主要数据编辑 这也使他在该行业处于主导地位。它们一起让我们看到大数据的范围只是当今社会的结果 它的需求和它的特殊特征 在消极中看到积极的一面 反之亦然。 本书分为十个主要章节：现在、更多、困惑、关联、数据化、价值、影响、风险、控制和从现在开始。在它们中 数据现象从不同的阶段和元素进行了分析 使其更具并为该部门目前所暗示的变化做好准备。 相关性 关键之一 阅读 和 ö 的书给我们留下了一些基础知识 有助于更深入地研究大数据的相关性。

最重要的是 他们试图向我们展示信息相关性和两个数据之间存在的联系的重要性。他们谈论我们如何到达一个时刻 在这个时刻 了解某事的原因并不那么重要 而是了解它与其他数据相关联的内容和方式。最重要的是 他们深入研究了将各种因素、数据和信息联 泰国手机号码清单[size=14.6667px] 系起来的模式 这些因素、数据和信息本身可能没有我们想象的那么重要 但它们一起成为了一个关键因素。 作者传达并特别强调的想法之一是让数据自行流动甚至出现不稳定行为的重要性从逻辑上讲 他们在商店中使用大数据算法 这就是为什么他们知道所讨论的女孩怀孕了。



他们说一切都有最终的解释 一个解释一切的结果 无论以前的信息多么混乱也就是说 不同的数据可能会导致感兴趣的地方 从而为我们周围的事物提供新的视角。由于这些类型的哲学最好通过例子来理解 所以这本书充满了它们。 在这些例子中 有一些特别可取。例如 一位父亲发现一家知名网店向他十几岁的女儿发送了一些与婴儿用品相关的优惠券后 向我们投诉的故事。父亲很不高兴 因为他认为这不合适。商店为什么做出这个决定？基于什么？后来 该男子在向商店的客户服务部收费后 发现他十几岁的女儿怀孕了。他不得不道歉。

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