维克托·迈尔·舍恩伯格：最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。他曾先后任教于世界最著名的几大互联网研究学府。...《大数据时代》一书作者。...以下为舍恩伯格在大会的演讲全文： 非常感谢给我这样的机会，能跟大家在一起进行这样的介绍，非常高兴能够来到大连，来跟大家聊一聊大数据的重要性，因为之前我们说到云的快速改变，在过去一段时间改变我们的生活，我想说一下大数据对经济的含义和对商业的含义...1987年，也是很久，那个时候我在大 学，1987年数据世界还没有达到30亿GB，这是1987面的规模，2007年的时候增加到3000亿GB，所以20年间数据的数量增加了100倍。...我们想了解为什么，尽管我们不知道发生了什么事情，在大数据时代我们可以了解发生了什么事 情。
牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）是《大数据时代》一书的作者，被誉为“大数据之父”。...研究大数据，诚然可以让企业更好地发现数据背后的商机，但是，把大数据运用到商业决策也存在不少局限。 以舍恩伯格之见，大数据用于商业决策存在以下三大难点。 难点一：只分析相关关系，导致商业决策出现盲区。...科研领域的很多统计和分析方法未必适合信息时代的商业领域，舍恩伯格对记者说：“很多人把数据间的相关关系看成是因果关系，这有可能造成对大数据的过度解读。”...另外，由于完整的、结构化的数据难以获取，大数据在很大程度上存在着非结构化的特征。例如，舍恩伯格就在《大数据时代》一书中有写道，“只有5%的数字数据是结构化的且能适用于传统数据库”。...舍恩伯格认为关键还是在于，企业是否对大数据的运用范围进行了缩小，为其树立一些边界。
大数据文摘出品 本文摘自《数据资本时代》 作者：维克托·舍恩伯格 新时代的曙光已经照耀在每个人身上：在今天的数据时代，数据的全面收集与分析，为我们提供了一个前所未有的看待现实的新视角。...大数据时代是植根于事实以及对事实的分析的，它让我们远离迷信，摆脱盲目信仰，让我们不仅可以预见到，也切实可以创造出一个让子孙后代能够充分发挥其潜力的新世界。 ?...英国杂志《经济学人》指出：如果数据是新石油，那么中国就是数据世界的“沙特阿拉伯”。...如果中国能够利用其数据财富，去获取海量数据市场所能提供的协调能力——无论是在国内市场还是国际市场，那么中国可能会在大数据资本时代的持久原则基础上，谱写经济发展和可持续增长的全新篇章。 ?...文摘菌将选出点赞数最高的一位同学，赠送《数资本时代》这本书，包邮哟~~~~ ? 《数据资本时代》
随着大数据时代的到来，很多人对大数据产生了浓厚的兴趣，然而，大数据只是一个新概念，很多认识都是不正确的。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。...大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。云计算和搜索引擎的发展，使得对大数据的高效分析成为可能，核心问题是如何在种类繁多、数量庞大的数据中快速获取有价值信息。...什么是大数据 大数据是一个新概念，英文中至少有三个名称：大数据（big data）、大尺度数据（big scale data）和大规模数据（massive data），至今未形成统一定义。...从学术角度，对大数据的讨论基本属于数据科学（Data Science）和数据挖掘（Data Mining）的范畴。...对大数据分析的主流误解 舍恩伯格与合作者的《大数据时代》非常流行，但里面的很多核心观点都值得商榷。 第一，他们认为，大数据分析不是针对随机样本，而是全体数据。
英国牛津大学教授、《大数据时代》作者Viktor Mayer-Schönberger（维克托•迈尔-舍恩伯格）受邀出席了本次大会，并在大会上做了主题为“爆发式创新：云中大数据如何赋能下一轮经济增长”的精彩演讲...英国牛津大学教授、《大数据时代》作者 Viktor Mayer-Schönberger（维克托•迈尔-舍恩伯格） Viktor Mayer-Schönberger在演讲中表示：“我们每个人都需要有大数据思维...以下是Viktor Mayer-Schönberger（维克托·迈尔—舍恩伯格）演讲实录： 大家早上好！...你们说维克托·迈尔—舍恩伯格你就跟我们讲一个学语言的应用，能不能给另外一个例子？我可以进一步的给大家做解释。...这就是我们大数据给我们带来的承诺。 女士们、先生们，大数据还有一个问题，我们如何给大数据增添一些帮助？没有云计算的大数据就像没有机翼的飞机。
《中国经济周刊》：大数据的真正价值是什么，它可以为中国带来什么？ 舍恩伯格：大数据的价值并不仅仅局限于它初始被收集的目的，而在于它之后可以服务于其他目标而被重复使用。...《中国经济周刊》：目前，大数据技术成本是否过高？ 舍恩伯格：是的，正是这个原因阻碍了大数据分析的发展。在许多方面，我们仍然生活在一个“小数据”时代，在这个时代收集数据时非常耗时、昂贵和困难。...而在大数据时代，这些都会得到改变：数据收集和存储将会更便宜，更容易；重复使用数据的成本将会更低；数据分析工具也会更加优化。未来，大数据是“付得起的”。 ...《中国经济周刊》：谁将会成为大数据的真正受益者？公司、政府还是民众？ 舍恩伯格：我相信大数据将带来所有层面的变化——并且是积极的变化。...《中国经济周刊》：大数据在哪些方面存在安全问题？公司应如何保护其来源、流程和决策，防止盗窃和舞弊？ 舍恩伯格：当数据变得有价值，保护它们就将成为关键。
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。...维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。...那么，什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。...阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如， “今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”...与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
但在近日举行的生态文明贵阳国际论坛“云上贵州大数据年会高峰论坛”中，《大数据时代》的作者、英国籍著名教授维克托·舍恩伯格的一场主题演讲，让陈伟听傻眼了。...舍恩伯格说：“一次拍摄多次选择，大数据就是让生活能有更好多种选择的可能。” 听了舍恩伯格的演讲，陈伟自言自语地念叨着自己“已经不够‘潮’了”。...大数据之所以能实现语言在线自动翻译转化，关键点在于大数据之间关联性分析。舍恩伯格表示，如果大量的数据没有分析出关联性，那所谓的大数据只能是一堆垃圾。...舍恩伯格认为，大数据是解决语言障碍的优质途径，数据分析能力的提高，将给全世界带来无障碍的交流与沟通。...舍恩伯格分享了自己对未来智慧城市的期待。
大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三...正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。...舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。...舍恩伯格指出，大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求，转而关注相关关系，人们只需知道“是什么”，而不用知道“为什么”。...舍恩伯格指出，“大数据开启了一个重大的时代转型。
近日，美国两本着名学术杂志同时关注大数据话题：《外交》杂志5/6月刊将《大数据的兴起》一文作为封面文章，认为大数据将改变人类思考和看待世界的方式。...大数据带来变革 《大数据的兴起》一文作者是近期引发热议的专着《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思·库克耶和维克托·迈尔—舍恩伯格(对，就是舍恩伯格，今日首篇文章就刊登了他在6月19日的演讲全文...在文章中，库克耶和舍恩伯格肯定了大数据对社会的巨大变革能力，称大数据不仅将改变人们的生活和工作，而且将改变人类认识和思考世界的方式。...由此，人们对待数据的方式出现了三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求...克劳福德称，大数据的研究方法只能统计某件事情发生的频率和相关性，但不能得出因果关系。将大数据策略和小数据研究相结合也许是更好的科学研究途径。 库克耶和舍恩伯格也认识到了大数据理论的一些内在瑕疵。
大数据时代的下的理念（维克托·迈尔·舍恩伯格）：一是更相关性而不是因果性；二是更关注数据的纷繁复杂，而不是数据的精准；三是全部数据，而不是抽样数据。...维克托·迈尔·舍恩伯格：维克托·迈尔-舍恩伯格是十余年潜心研究数据科学的技术权威，是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。...但是随着时代的发展，如何深度融合互联网并利用互联网来改造传统企业信息化流程则是更为现实的挑战。 微观上：专业知识内容随着大数据处理自身的发展特点而发生着较大的变化。...传统的信息分析方法侧重于统计方法和传统数据挖掘方法的应用，在面对海量数据的资源的大数据时代，亟需创新与变革。...大数据获取、信息检索 数据抓取、数据抽取、 数据预处理（数据清洗、 数据集成、数据变换、 数据规约）等 Python 爬虫、Sqoop 数据导入导出工具、 Flume 数据采集 舆情抓取 大数据存储
（VRPinea 2月16讯）今日重点新闻：扎克伯格：Meta新价值观，长远目标为重，舍短期功利；迪士尼任命新高管负责元宇宙业务；休闲手游厂商Tripledot Studios获1.16亿美元B轮融资...01 扎克伯格：Meta新价值观 长远目标为重，舍短期功利 Meta公司CEO 扎克伯格今天在个人账号发布了一封公司内部信，并表示：公司在去年底更名Meta，构建未来愿景的同时，也更新了公司价值观。...扎克伯格在信中主要提到，快速行动、打造令人敬畏的产品、以及对公司和同事尊敬的文化等，也建议员工要以长期目标为重，舍弃短期功利。...VRPinea独家点评：关联到之前出过的关于Meta收入板块单一现状的描述文章，总觉得扎克伯格要带着公司有大规模的转型的计划。...据悉，BUD Google Play 版本的正式上线时间是2021年10月30日，根据谷歌应用商店数据显示，BUD目前已有超100万次安装，应用评价超1.8万条，综合评分为4.0。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。...用于指传统数据处理应用软件过于庞大或复杂的数据集，以便充分处理。...具有许多情况（行）的数据提供更大的统计功率，而具有更高复杂度（更多属性或列）的数据可能导致更高的错误发现率。...大数据挑战包括捕获数据，数据存储，数据分析，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新，信息隐私 和数据源。 大数据最初与三个关键概念相关联：大量，多样和及时。...后来归因于大数据的其他概念是准确性（即 数据中有多少噪声）和价值。 查看详情
（一）因果关系 大数据时代一个显著现象就是更关注于数据的相关关系。舍恩伯格等在《大数据时代》[4]中提到大数据的一个思维转变：“相关关系比因果关系能更好地了解这个世界”。...因果关系研究意义深远，是大数据时代发展所需的理论基石，舍恩伯格等认为“相关关系比因果关系更重要”，这样的结论恐怕过于偏面，容易造成误导。...（二）抽样 舍恩伯格等在《大数据时代》[4]中提到大数据的另一个思维转变，就是“要全体不要抽样”。...（三）数据质量 舍恩伯格等认为“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物”，因为有限的信息量会使细微错误被放大。...舍恩伯格等指出“允许不精确已成为大数据的一个特点”[4]。然而如若因此认为大数据可以忽视数据质量问题，则进入了一个理解误区。
维克托·迈尔-舍恩伯格在其著作《大数据的时代》中也指出“数据量的大幅增加会造成结果的不准确，一些错误的数据会混进数据库，”此外，大数据的另外一层定义，多样性，即来源不同的各种信息混杂在一起会加大数据的混乱程度...大数据研究结果可信与否 《大数据时代》一书的作者维克托·迈尔-舍恩伯格说，大数据的核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。...正如维克托·迈尔-舍恩伯格将大数据视为人工智能的一部分，视为机器学习的一种应用一样，数据决策和数据旁证的博弈其实是人和机器的博弈。即便是有一将难求的数据科学家的协助，大数据决策依然是辅助系统。...维克托·迈尔·舍恩伯格在介绍大数据时代的数据分析思维转变时提到过三个观点，其中之一是：分析所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据。...，建立流感与空间、病毒的关系，能够成功的预测一场流感）数据确实能看到变化，通过变化作出“预测”，但无法解释变化的影响因素，维克托·迈尔·舍恩伯格对此的回答是：我们要相关性，不要因果关系。
Llama 2 是Llama 1大模型的延续，在数据质量、训练技术、能力评估、安全训练和负责任的发布方面有实质性的技术进步。...在研究共享意愿历史最低，监管困境历史最高点的当今AI时代，Meta这一步无疑为大模型生态系统带来了重大进展。...以下是扎克伯格在Facebook上发布的关于Llama 2的“宣言”，更是将其称之为大模型的次世代的产品： 我们正在与微软合作，推出Llama 2，这是我们开源大语言模型的下一代产品。...有网友很快就向Meta发送了申请，并在几个小时内获得了许可，已经在应用了： OpenLLM大模型排行榜对Llama 2 进行了关于“Eleuther AI Language Model Evaluation...为了得到一个好的奖励模型，Meta收集了大量偏好数据，这些数据远远超过了开源社区正在使用的数据。 Meta收集二元对比数据，而非其他更复杂类型的反馈。
大数据和小数据，他们“配套而来”，共同勾画数据技术（Data Technology，DT）时代的未来。 对大数据的“溢美之词”，已被舍恩伯格教授、涂子沛先生等先行者及其追随者夸得泛滥成灾。...此外，大数据布道者舍恩伯格教授在其著作《大数据时代》中指出[3]，大数据在某种程度上，可理解为“全数据（即n=all）”。有时,一个所谓的“全”数据库，并不需要有以TB/PB计的数据。...吴甘沙先生认为[15]，多元抑制的数据，能够过滤噪声、去伪存真，即为辩讹。更多有关混杂性的精彩描述，读者还可批判性地参阅舍恩伯格教授的大著《大数据时代》[3]。...舍恩伯格教授在其著作《大数据时代》中，将大数据定义为全数据（即n=All，n为数据的大小），其旨在收集和分析与某事物相关的“全部”数据。...[3]维克托·迈尔·舍恩伯格, 肯尼思·库克耶. 盛杨燕，周涛译.大数据时代[M].浙江人民出版社.杭州，2013 [4] 周涛.什么是大数据？
通过阅读知道，舍恩伯格教授在其著作《大数据时代》的第一个核心观点就是：大数据即全数据（即n=All，这里n为数据的大小），其旨在收集和分析与某事物相关的“全部”数据，而非仅分析“部分”数据。...《大数据时代》的作者舍恩伯格教授常用“n=All”，来定义大数据集合。如果真能这样，那么就无需采样了，也不再有采样偏差的问题，因为采样已经包含了所有数据。...舍恩伯格教授的《大数据时代》核心观点之一就是：趾高气扬的因果关系光芒不再，卑微的相关关系将被“翻身做主人”，知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。...但需要我们更为深入了解的事实是： “要相关，不要因果”，这个观点其实并非舍恩伯格首先提出的。...随着诸如舍恩伯格教授的《大数据时代》、涂子沛先生的《大数据》等大作的面世，对世人带来了“醍醐灌顶”式的教育洗礼，在教育民众和政府官员接纳大数据时代的普及意义上，这些著作，居功至伟。
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