广州java培训之预测模型要大数据还是小数据？

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1、预测模型要大数据还是小数据？广州传智播客作为华南地区Java与Android培训的领头羊，对Java与Android的研究都是走在互联网发展的潮流最前沿，把最新最好的技术教导给学生。在课程体系外，还有很多有趣的IT资讯分享给大家：很多数据分析专家都对大数据抱有很大的希望。但是在预测分析世界大会上，演讲者讲到预测分析模型，对大数据并不是很乐观。StatSoft的高级数据分析师兼数据挖掘顾问GaryMiner表示：“大数据对我来说只是一个炒得很热的概念，并没有什么新鲜的。”Miner认为，对于大数据

2、究竟是什么，仍存在争议。广为流传的是IBM提出的三个V，即规模大、速度快和种类多。但是，要想用一个精确地量来定义“大”数据，这本身就是不精确的。有人说几TB，有人说几百TB。样本代替总量Miner的感受是，对大数据，人们言过其实了。相反，分析小规模数据集倒来的更实际。他举了一些医学实验如何通过不足100的病例取得研究成果的例子。因为更小、更精良的数据集更容易过滤“噪声”，获得“信号”。存储空间的成本正在降低，这让分析界倾向于分析全部数据集。不过Miner认为通过随机样本，你会更快速地获得更好的结

3、果。广州市天河区棠东东路御富科贸园御富B座A202室　　020-38325125“如果你想从数据中挖掘因果关系，你最好分析小数据集。”旅游社区TripAdvisor商业部门的分析总监MichaelBerry表示，在大数据时代，人们希望通过部署一个技术，就可以解决多种问题。供应商们正在积极迎合这种需求，声称自己的大数据软件可以极大地简化业务分析项目。但Berry认为，这种简单便捷的解决方案基本上只是一种幻想。“这只是一种营销策略，从来没有实现过。”Berry建议，与其坐等大数据软件来解决一切问题，

4、不如去提升自己的预测模型。定义预测模型的变量要比放入模型中的大规模数据有用的多。Berry认为，在模型中加入更多的数据反而会增加分析的时间。在分析数据集的时候，样本足以揭示总量的规律，而且更快捷。如果分析了100个数据节点之后，样本已经显而易见了，就不需要继续分析剩下的十万个数据节点了。这样只会延长项目，降低收益。数据质量并不是每一个人都这样看衰大数据。广告代理商CarmichaelLynch的数据分析战略家PeterAmstutz认为，在创建预测模型的时候，尽可能多的收集数据变量是很重要的。有

5、时，可以通过一个标准记录的数据源积累信息变量，但很多时候，组织会得到大量的非结构化数据。这时，大数据就派上用场了。Amstutz最近帮助Subaru部署了一个提升建模项目，汽车制造商可以通过它更精确地锁定目标客户。Amstutz表示，他一直在寻找包含客户信息的新的数据源，以便于建立目标客户的个人档案。参照这些变量，广告商就可以更精确地找到目标客户。数据分析供应商ForeSee移动、媒体和娱乐的高级总监EricFeinberg认为，最重要的是数据的质量，而不是规模。大数据只有在标准和精确的条件下才

6、有用。他强调，不同行业应用大数据分析有所不同。在研究销售趋势的时候，明显的峰值只会增加噪点，让人难以判断真实的趋势。而在欺诈检测中，峰值正是分析人员要分析的。所以使用少量样本的时候，销售预测效果较好，但要进行欺诈检测，就得依靠大数据了。广州市天河区棠东东路御富科贸园御富B座A202室　　020-38325125另一方面，更传统的方法或许效果更佳。Feinberg举了医疗器械公司想要完善心脏病客户个人档案的例子。医疗器械公司可以通过收集大数据找到相似客户的共同点，或者花钱找几个心脏病患者过来。“两

7、者是一样的。甚至后者更难，因为它要花费更多的时间，但结果是一个成熟的数据集。”广州传智播客是一家专门致力于高素质软件开发人才培养的高科技公司，依托中国最大的程序员平台CSDN，整合了国内众多知名软件企业的资源，并邀请到任跨国公司和国内大中型企业架构师，系统分析师，企业培训师组成自己的精英团队。历经7年多的发展，已经出版书籍几十本，教学视频几百个，发表各类技术文章几百篇，已经成为java,.net,php,3G/4G培训领域的领军企业，并开始对中国的软件教育有所影响。广州传智播客的讲师以朴素的语言

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