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單期簡介
大數據
看龐大資料如何靠分析顛覆一切
過去依賴專家經驗或領導者主觀判斷,將被資料導向的決策所取代。在大數據的世界,新型態的分析將造就一波新奇的見解和運用,重新塑造我們的生活、工作和思考方式。
2013-09-11 /  8029  2
輕鬆聽大師
媒體創意人 俞國定導讀
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第 1 章

資料分析及運用的 3 項轉變

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大數據的崛起將為社會對資訊的分析及運用方式,帶來 3 項根本轉變:



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Chapter 1

Three shifts in the wayinformation is analyzedand used

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Big data's ascendancy will bring about three fundamental shifts in the way information is analyzed and then used in society:



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轉變1處理全部資料,不僅是樣本

Shift1Process all data, not just samples

人類一直期望利用資料來解決問題,但縱觀整個歷史,這始終是非常困難的事。傳統上來看,資料的蒐集、整理及解讀之所以困難,至少有 2 項非常顯而易見的理由:


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Humans have always looked to solve problems by using data but throughout history, this has been very hard to do. Collecting, organizing and then understanding the data has traditionally been difficult for at least two glaringly obvious reasons:


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2
1 世界上的資訊大多是類比,而非數位格式。 感謝您對大師輕鬆讀的愛護,並且全力支持您合理地使用我們為您精心編製的內容。希望未來可以提供您更方便更友善的服務。
2
1 The majority of the world's information has tended to be analog rather than digital. 感謝您對大師輕鬆讀的愛護,並且全力支持您合理地使用我們為您精心編製的內容。希望未來可以提供您更方便更友善的服務。
2 整理類比資訊然後加以分析是極其昂貴且耗時的工作。 感謝您對大師輕鬆讀的愛護,並且全力支持您合理地使用我們為您精心編製的內容。希望未來可以提供您更方便更友善的服務。
2 Collating and then analyzing analog information is extremely expensive and time consuming. 感謝您對大師輕鬆讀的愛護,並且全力支持您合理地使用我們為您精心編製的內容。希望未來可以提供您更方便更友善的服務。
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美國 1880 年人口普查就是說明這些困難的好例子。當時花了整整 8 年時間進行資料蒐集和分析──非常肯定的是,任何從這項人口普查得出的結論在問世時,都早已過時。1890 年的人口普查原本預估需要花 13 年的時間整理,幸好有新科技的出現(打孔卡片和製表機),將分析作業時間縮短為一年。這件事很重要,因為美國憲法要求每 10 年必須進行一次全國人口普查,以便設定課稅標準及決定國會議員席次。


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The 1880 census of the United States is a good example of these difficulties. It took fully 8 years to collect and analyze the data – pretty much guaranteeing any conclusions which were drawn from the national census were out of date by the time they became available. It was forecast the 1890 census would have taken 13 years to collate but new technology came along (punch cards and tabulation machines) which fortunately reduced analysis to one year. This was important because the United States Constitution mandated a national census every ten years would set tax levels and dictate congressional representation levels.


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解決這些困難的常見方式,是分析資料的隨機樣本然後做出推論,而不是分析全部的資料。抽樣法讓資料龐大的問題更好處理,但它本身卻也存在一些問題: 感謝您對大師輕鬆讀的愛護,並且全力支持您合理地使用我們為您精心編製的內容。希望未來可以提供您更方便更友善的服務。
The usual response to these challenges has been to analyze a random sample of the data and then extrapolate that rather than attempting to analyze all the data. Sampling made big-data problems more manageable but always had some inherent problems: 感謝您對大師輕鬆讀的愛護,並且全力支持您合理地使用我們為您精心編製的內容。希望未來可以提供您更方便更友善的服務。



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