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〔2〕麦肯锡管理咨询公司，Clearing the Air on Cloud Computing，2009年3月。
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〔3〕美国国家标准技术研究所，草案，NIST Working Definition of Cloud Computing，8-21-09，第15版，http://csrc.nist.gov/publications/drafts/800-146/Draft-NIST-SP800-146.pdf。
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〔4〕美国国家标准技术研究所，www.nist.gov/itl/cloud/index.com。
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〔5〕译者注：英文有26个字母。
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〔6〕Giovanni Seni and John Elder, Ensemble methods in Data Mining: Improving Accuracy through Combining Predictions, Morgan and Clay-pool Publishers, 2010.
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〔7〕James Surowiecki, The Wisdom of Crowds, Anchor Books, 2005.
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〔8〕The Comprehensive R Network (CRAN), http://cran.r-project.org/doc/FAQ/R-FAQ.html#Why-is-R-Named-R_03f.
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〔9〕Edward R. Tufte, www.edwardtufte.com/tufte/books_vdqi.
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〔10〕Edward R. Tufte, www.edwardtufte.com/tufte/minard.
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〔11〕ImmerSive Intelligence Colleagues, http://im-tel.org/.
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驾驭大数据 第三部分 驾驭大数据：人和方法
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第7章如何提供优质分析
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计算统计、撰写报表、使用模型算法，这些都是提供优质分析的过程中的某一步骤。世界上并不存在一个按钮，可以让你通过简单的一步就得到满意的分析结果。如果不理解或没有专注于分析需求，将带来许多麻烦或导致错误的分析结论，最终将产生大量的额外工作。
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这一章将讨论许多这方面的主题，我们首先要认清一些概念，然后我们将讨论一些与创建一个优质分析相关的主题。每个主题都包含一些教训与差异原则，就是这些细微差别让分析不同于报表和统计结果，也是有意义的分析与无意义分析的区别所在。
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我们讨论的这些原则应用非常广泛，并不只适用于大数据。大数据增加了企业处理数据的复杂度，因此对大数据而言，坚持处理原则就变得更加重要。如果你的公司只使用报表将无法驾驭大数据，你也不能使用不规范的分析方法来处理大数据。
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7.1 分析与报表
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许多组织认为分析与报表是一回事。这种观点看起来好像很对，因此我们需要深入讨论一下。报表很重要并且很有价值，正确使用报表可以显著地提升价值。但是报表有它的局限性，我们必须知道这个局限性是什么。
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总体来说，一个组织要想在大数据方面有所成就，报表和分析都不能少。这一结论是显而易见的，正如二者已经在之前的其他数据源上发挥了很大作用一样。关键问题是清楚地理解报表和分析的区别。另外，还需要明白二者的共同之处。如果没有这些深刻的理解，你的企业一定会在这方面吃亏。
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思想是分析之父
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分析可以生成报表，报表也可以生成分析。大多数情况下是报表生成分析。例如，你可能有十个报表在桌子上，把握它们中的关键信息，总结出你的新发现，并搞清楚这意味着什么，这就是分析。正是人们在数据和统计领域中的思想和思考创造了分析。没有经过翻译和解释的数据和统计是没有用的。
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7.1.1 报表
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