大数据时代思维变革3更好ppt课件.ppt
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2、,关联物,预测的关键,相关关系:相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。强和弱通过给我们找到一个现象的良好的关联物,相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。实例:沃尔玛蛋挞与飓风生活中的相关关系身高与前臂的长度小数据时代的相关关系,大数据时代的相关关系谷歌流感预测:5亿个数学模型 建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。数据驱动的关于大数据的相关关系分析法,取代了基于假想的易出错的方法。大数据的相关关系分析法更准确、更快,而且不易受偏见的影响。,实例,FICO提出“遵从医嘱评分”一系列变量是否按时吃药益百利 预测个人收入信用卡交易记录预测个人收入 1$证明一个人的收入状况 10$
3、中英人寿保险公司 申请人的健康隐患信用报告、市场分析报告高血压、糖尿病和抑郁症 5$血液尿液样本 130$美国折扣零售商塔吉特 怀孕预测,预测分析法一个能发现可能的流行歌曲的算法系统防止机器失效和建筑倒塌异常情况与正常情况通过找出一个关联物并监控它,我们就能预测未来。实例:UPS与汽车维修预测2000年,60000辆 收集和分析数据的花费比出现停产的损失小得多。,当收集、存储和分析数据的成本较高的时候,应该适当地丢弃一些数据。医疗设备获取病人的数据安大略理工大学 IBM 医院卡罗琳麦格雷戈 检测处理即时的病人信息 早产儿病情诊断16个数据点 1260/秒在明显感染症状出现的24小时之前,可发现
4、早产儿的稳定是病情感染前的准备.,是什么,而不是为什么,在小数据时代,相关关系分析和因果分析都不容易,都耗费巨大,都要从建立假设开始。非线性关系小数据时代,计算机能力的不足限制了非线性关系的研究实例:幸福的非线性关系因果关系是否存在不费力的快速思维费力的慢性思维实例:感冒、狂犬疫苗,我们的直接愿望就是了解因果关系。即使无因果联系存在,我们也还是会假定其存在。研究证明,这只是我们的认知方式,与每个人的文化背景、生长环境以及教育水平是无关的。当我们看到两件事情接连发生的时候,我们会习惯性地从因果关系的角度来看待它们。看看下面的三句话:,弗雷德的父母迟到了;供应商快到了;弗雷德生气了。弗雷德为什么生
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