大数据问题症结: 短期内数据不适合推测

 行业新闻     |      2021-10-01 07:00
本文摘要:BBC newsyoumaybefamiliarwiththestatisticthat 90 % of the world’sdatawascreatedinthelastfewyears.indeed, everytwoyearsforaboutthelastthreedecadestheamountofdataintheworldhasincreasedbyabout 10 times.BBC新闻你可能很了解这个统计数据。世界上90%的人。

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BBC newsyoumaybefamiliarwiththestatisticthat 90 % of the world’sdatawascreatedinthelastfewyears.indeed, everytwoyearsforaboutthelastthreedecadestheamountofdataintheworldhasincreasedbyabout 10 times.BBC新闻你可能很了解这个统计数据。世界上90%的人。

很明显,在过去的大约30年里,世界上的数据量每两年减少10倍左右。oneoftheproblemswithsucharateofinformationincreaseisthatthepresentmomentwillalwaysloomfarlargerthaneventherecentpast.short ghtt cture,intheformofanoverwhelmingtendencytoover-estimate short-termtrendsattheexpenseofhissure短视显示思维结构的内置功能,以无视历史为代价短期To understand why this matters,considerthefindingsfromsocialscienceabout‘recency bias’, whichdescribesthetendencytoassumethatfutureeventswillcloselyresemblerecentexperience.it’saversionofwhatisalsoknownasthe ility tobaseyourthinkingdisproportionatelyonwhatevercomesmosteasilytomind .为了解读为什么这是最重要的,让我们来看看社会科学对“最近的偏差”的看法。另一个版本也被称为可用性启发法。

什么都最容易浮现在心里的是人们不能对此展开恰当的思考。it’salsoauniversalpsychologicalattribute.ifthelastfewyearshaveseenexceptionallycoldsummerswhereyoulive, for example youmightbetemptedtostatethatsummersaregettingcolderorthatyourlocalclimatemaybecooling.infact, you would need to take a far farlongerviewtolearnanythingmeaningfulaboutclimatetrends .这也是广泛的心理属性。

例如,这几年你住的地方经常出现寒冷的夏天,夏天变冷了-或者说当地的气候变冷了。事实上,为了理解有关气候趋势的有意义的现象,将来可能必须非常将来地看。

thesametendstobetrueofmostcomplexphenomenainreallife : stock markets,economies,the success or failure of companies,war relationse theriseandfallofempires.short-termanalysesaren’tonlyinvalid-they’reactivelyunhelpfulandmand短期分析不仅违宪,而且越老板越忙,南辙北辙it’salsoworthrememberingthatnoveltytendstobeadominantconsiderationwhendecidingwhatdatokeepordelete.outwiththeoldandis he new dinaworldwheresearchalgorithmsareintrinsicallybiasedtowardsfreshness.abiastowardsthepressions turallyengrainedinalmostallthetes 忘了一点,要求留下或删除什么样的数据时,总是首先考虑精度。除去旧迎新是检索算法在本质上重视新鲜度的世界中出现的数字化趋势。

现在重视结构化渗透到我们周围的完全所有的技术中。What to do? thisisn’tjustaquestionofbeingbetteratpreservingolddata.more importantly, it’saboutdetermining whatisworthpreservinginthefirstplace.mereaccumulationisnokindofanswer.inaneraofbiggerandbigger whatyouchi 这是更好地保留现有数据的问题。更重要的是,这首先要确认有一些剩下的问题。

一味累积不是什么答案。在数据更大的时代,不告诉自由选择是什么,自由选择有多重要。


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