大数据不过又是一次商业炒作!

我觉得，数据的质是第一位的。在保证质的前提下，再最求量。

新的IT关键词必定会出现“反对派”

之前刚看过关于写大数据时代的书籍，他有一个观点是大数据对于大型企业分析客户很重要，尤其像Facebook、Amazon和Google这类公司已经开始依赖大数据以更好的实施市场计划和服务客户。

说的不错

大数据早就了很多富翁

好好学习。

看看~

首先大数据的产生随随着互联网和各种数据记录设备的普及而造成的，将随时随地得记录人们的各种行为。毫无疑问，这些数据肯定是有用的，不管从抽样还是从整体的角度，它都为一些研究提供了很好地基础。然而，并不是所有的问题都需要依赖大数据去解决。像互联网、金融等行业，大数据的确是带来了新的机遇，即便是零售业这样的传统企业也很大程度上收到了影响。所以，我觉着统计与大数据并没有什么矛盾，只是适用范围不同罢了

考虑到数据的瑕疵和研究对象的多样化，大样本理论决定了大数据的必然性；再者客观来说，数据的水分也要求我们具有一定的大样本的考量！

接着顶！

大数据不等于统计学

en ?大家也一起发表评论吧

大数据时代下也不能盲目沉迷于数据的统计研究，也要重视偶然性事件的发生。

不论是传统的统计分析也好，还是现在热炒的大数据也好，都是为实现某些确切的目标服务的。只不过对于前者，分析人员先有一个明确目标（例如，统计学教材里面的经典案例——收入与销量的关系），然后再去收集收据，这样收集的数据就必然在某些属性上具有局限性（收目标约束）；而对于后者，人们是已经拥有了海量数据，然后产生想有效利用这些数据的想法，在一个相对模糊的目标下，通过“数据挖掘”的方式，获得一些结论（例如，尿布与啤酒）。还有前面一个同学也讲了，大数据之所以近几年兴起，是互联网技术发展的必然，有了海量数据存储技术、有了复杂数据分析技术，当然最基本的是全球几十亿网民（消费者经意意不经意间通过各种途径留下的信息（也就是所谓的大数据），这在以前是不可想象的。大数据再大也不是全部，大数据分析技术归根结底还是对有限数据进行处理，得出某些在统计上可信的结论（不等同于事实），因此，大数据分析仍然是统计分析学的一部分。至于某专家所说，统计学就是通过少量样本推断出总体的某些特征，这是传统统计学的定义，统计学也在发展，统计这个词的含义当然也需要与时俱进。

如何提取有用信息是关键

咦？刚刚激情澎湃之下码出的的长篇大论哪去了？

看看

我觉得吧，数据越多，分析得更透彻，得出的结论更有说服力。

我听说，不一样的情况都是数据还不够大，是吗

顶一个

纸牌屋的netfix就是很好的说明。按照传统的方式，还要去慢慢做纸质电话的电子的调研，虽然有统计，但是效率要慢。可是netfix通过数据挖掘后，纸牌屋就是很正确的决策。
这种话题没什么意思。

学习了

数据质量确实是一个无法回避的问题

目前有大数据的公司有多少，而且大数据的理论基础也离不开统计学。

我担心大数据会产生垄断

大数据中总会有可挖掘的地方

看看

先回复后再看。

大数据时代下，统计技术不再是难题，难的是数据的真实性和可获得性。