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大数据思维是什么?
大数据思维包括全样思维、容错思维和相关思维:
1、全样思维
抽样又称取样,是从欲研究的全部样品中抽取一部分样品单位。其基本要求是要增加所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。抽样的目的是从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和推断全部样品特性,是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
2、容错思维
在小数据年代,我们习惯了抽样。由于抽样从理论上讲结论就是不稳定的。一般来说,全样的样本数量比抽样样本数量的很多倍,因此抽样的一丁点错误,就容易导致结论的“失之毫厘谬以千里”。为增加抽样得出的结论相对靠谱,人们对抽样的数据精益求精,容不得半点差错。因为我们采集了全样数据,而不是一部分数据,数据中的异常、纰漏、疏忽、错误都是数据的实际情况,我们没有必要进行任何清晰,其结果是较接近客观事实的。
3、相关思维
在小数据的年代,大家总是相信因果关系,而不认可其他关系。在历史长河中,佛教在中国信徒众多,其宣扬的也是一种因果报应。因果报应是宗教中关于因果关系的较高阐述。佛教中关于因果报应的阐述,有一种叫现报:干了坏事,立马报应,称为“现作善恶之报,现受苦乐之报”;有一种叫速报,干了坏事,很快报应,称为“眼前作业,目下受报”。
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