大数据的定义方法有很多种如果仔细观察，我们会发现不同领域专家学者给出了不同的定义通常所说的“大数据”往往指的是“大数据现象”接下来，我们从数据科学的理论基础入手，分析大数据（现象）的内涵（表1-2），今天小编就来说说关于大数据分析哲学告诉我们什么?下面更多详细答案一起来看看吧!

大数据分析哲学告诉我们什么（到底什么是大数据）

大数据分析哲学告诉我们什么

大数据的定义方法有很多种。如果仔细观察，我们会发现不同领域专家学者给出了不同的定义。通常所说的“大数据”往往指的是“大数据现象”。接下来，我们从数据科学的理论基础入手，分析大数据（现象）的内涵（表1-2）。

表1-2不同学科对术语“大数据”的理解不同

学科参照物理解方式
计算机科学与技术现有的计算能力和存储能力当数据量、数据的复杂程度、数据处理的任务要求等超出了传统数据存储与计算能力时，称之为“大数据（现象）”。
统计学总体的规模当能够收集足够的全部（总体中的绝大部分）个体的数据，且计算能力足够大，可以不用抽样，直接在总体上就可以进行统计分析时，称之为“大数据（现象）”。
机器学习智能的实现方式当训练集足够大，且计算能力足够强，只需要通过对已有的实例进行简单查询即可达到“智能计算的效果”时，称之为“大数据（现象）”。
社会科学数据规模或价值密度当多数人的大部分社会行为可以被记录下来时，称之为“大数据（现象）”。

总之，术语“大数据”的内涵已超出了数据本身，代表的是数据给我们带来的“机遇”与“挑战”，可以总结为：

（注：以上内容摘录自我国第一部系统阐述数据科学理论的专著《数据科学》（清华大学出版社，朝乐门编著）。）

作者：朝乐门

定价：49元

ISBN：9787302436997

出版日期：2016.08

作者简介

朝乐门，中国人民大学副教授，硕士生导师、中国计算机学会信息系统专委员会委员、ACM高级会员、国际知识管理协会正式成员。清华大学博士后，人民大学博士，北京大学硕士。主持完成国家自然科学基金、国家社会科学基金等重要科学研究项目10余项；参与完成核高基、973、863等国家重大科研项目10余项；获得北京市中青年骨干教师、Emerald/ EFMD国际杰出博士论文奖、国际知识管理与智力资本杰出成就奖、中国人民大学优秀博士论文奖等奖励30余项。

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