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大数据洞察
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我们怎么看待使用所有数据和使用部分数据的差别，以及我们怎样选择放松要求并取代严格的精确性，将会对我们与世界的沟通产生深刻的影响。随着大数据技术成为日常生活中的一部分，我们应该开始从一个比以前更大更全面的角度来理解事物，也就是说应该将“样本=总体”植入我们的思维中。
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现在，我们能够容忍模糊和不确定出现在一些过去依赖于清晰和精确的领域，当然过去可能也只是有清晰的假象和不完全的精确。只要我们能够得到一个事物更完整的概念，我们就能接受模糊和不确定的存在。就像印象派的画风一样，近看画中的每一笔都感觉是混乱的，但是退后一步你就会发现这是一幅伟大的作品，因为你退后一步的时候就能看出画作的整体思路了。
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相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接近事实的真相。“部分”和“确切”的吸引力是可以理解的。但是，当我们的视野局限在我们可以分析和能够确定的数据上时，我们对世界的整体理解就可能产生偏差和错误。不仅失去了去尽力收集一切数据的动力，也失去了从各个不同角度来观察事物的权利。所以，局限于狭隘的小数据中，我们可以自豪于对精确性的追求，但是就算我们可以分析得到细节中的细节，也依然会错过事物的全貌。
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大数据洞察
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大数据要求我们有所改变，我们必须能够接受混乱和不确定性。精确性似乎一直是我们生活的支撑，就像我们常说的“钉是钉，铆是铆”。但认为每个问题只有一个答案的想法是站不住脚的，不管我们承不承认。一旦我们承认了这个事实甚至拥护这个事实的话，我们离真相就又近了一步。
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这些思想上的重大转变导致了第三个变革，这个变革有望颠覆很多传统观念。这些传统观念更加基本，往往被认为是社会建立的根基：找到一切事情发生背后的原因。然而其实很多时候，寻找数据间的关联并利用这种关联就足够了。这是我们下一个章节将要讨论的。
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[1] 计算机象棋的残局的确可以做到完美，但其摧枯拉朽的表现主要还不在于残局。有训练的棋手都能在6个子的情况下不犯错误。这方面的分析和思索，不妨参照一代棋王加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）的作品，他亦是对垒“深蓝”的棋王。——译者注
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[2] 所有包含不超过6子的残局谱最早是由Unix创造者肯·汤普森发明的，目前的全量残局谱已经可以包含不超过7子的全量局面。——译者注
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[3] 特定的大数据企业可以用类似的思路提供实时的指数，例如著名的淘宝消费物价指数（TCPI），其数据来自于淘宝网内消费，可以做到完全实时更新。——译者注
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[4] 虽然完全由用户自由添加，标签的形成和组织也有自身的规律。好的标签使用习惯会帮助用户更好管理资源，也会让用户的照片、博客等受到更多关注。相反，胡乱添加标签也会伤害自己。与此同时，标签可以帮助系统提供更好的搜索和推荐服务。关于标签系统的最新研究成果汇总，可以参考张子柯等人2011年在Journal of Computer Science and Technology上发表的“Tag-aware recommender systems：A state-of-the-art survey”一文。——译者注
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大数据时代：生活、工作与思维的大变革 03 更好：不是因果关系，而是相关关系
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知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”。
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【大数据先锋】
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沃尔玛，请把蛋挞与飓风用品摆在一起
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FICO,“我们知道你明天会做什么”
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美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测
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UPS与汽车修理预测
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大数据预测早产儿病情
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幸福感的非线性关系
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二手车质量预测
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纽约大型沙井盖爆炸预测
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林登与亚马逊推荐系统
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