大數據分析哲學告訴我們什麼?大數據的定義方法有很多種如果仔細觀察，我們會發現不同領域專家學者給出了不同的定義通常所說的“大數據”往往指的是“大數據現象”接下來，我們從數據科學的理論基礎入手，分析大數據（現象）的内涵（表1-2），今天小編就來說說關于大數據分析哲學告訴我們什麼?下面更多詳細答案一起來看看吧!

大數據分析哲學告訴我們什麼

大數據的定義方法有很多種。如果仔細觀察，我們會發現不同領域專家學者給出了不同的定義。通常所說的“大數據”往往指的是“大數據現象”。接下來，我們從數據科學的理論基礎入手，分析大數據（現象）的内涵（表1-2）。

表1-2不同學科對術語“大數據”的理解不同

• 計算機科學與技術：當數據量、數據的複雜程度、數據處理的任務要求等超出了傳統數據存儲與計算能力時，稱之為“大數據（現象）”。可見，計算機科學與技術中是從存儲和計算能力視角理解“大數據”——大數據不僅僅是“數據存量”的問題，還涉及“數據增量”、複雜度和處理要求（如實時分析）有關。

• 統計學：當能夠收集足夠的全部（總體中的絕大部分）個體的數據，且計算能力足夠大，可以不用抽樣，直接在總體上就可以進行統計分析時，稱之為“大數據（現象）”。可見，統計學主要從所處理的問題和“總體”的規模之間的相對關系視角理解“大數據”。例如，當“總體”含有1000個“個體”時，由960個樣本組成的樣本空間就可以稱為“大數據”——大數據不是“絕對概念”，而是相對于總體規模和統計分析方法的選擇的“相對概念”。

• 機器學習：當訓練集足夠大，且計算能力足夠強，隻需通過對已有的實例進行簡單查詢即可達到“智能計算的效果”時，稱之為“大數據（現象）”。可見，機器學習主要從“智能的實現方式”理解大數據——智能的實現可以通過簡單的實例學習和機械學習的方式即可實現。

• 社會科學家：當多數人的大部分社會行為可以被記錄下來時，稱之為“大數據（現象）”。可見，社會科學家的眼裡“大數據”主要從“數據規模與價值密度角度”談的——數據規模過大導緻的價值密度過低。

總之，術語“大數據”的内涵已超出了數據本身，代表的是數據給我們帶來的“機遇”與“挑戰”，可以總結為：

• 機遇:原先我們無法（或不可能）找到的“數據”，現在我們可能找到；原先我們無法實現的計算目的（如數據的實時分析），現在我們可以實現。

• 挑戰:原先我們一直認為“正确”或“最佳”的理念、理論、方法、技術和工具越來越凸現出其“局限性”，在大數據時代我們需要改變思考模式。

（注：以上内容摘錄自我國第一部系統闡述數據科學理論的專著《數據科學》（清華大學出版社，朝樂門編著）。）

作者：朝樂門

定價：49元

ISBN：9787302436997

出版日期：2016.08

作者簡介

朝樂門，中國人民大學副教授，碩士生導師、中國計算機學會信息系統專委員會委員、ACM高級會員、國際知識管理協會正式成員。清華大學博士後，人民大學博士，北京大學碩士。主持完成國家自然科學基金、國家社會科學基金等重要科學研究項目10餘項；參與完成核高基、973、863等國家重大科研項目10餘項；獲得北京市中青年骨幹教師、Emerald/ EFMD國際傑出博士論文獎、國際知識管理與智力資本傑出成就獎、中國人民大學優秀博士論文獎等獎勵30餘項。

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