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※ [本文转录自 DataScience 看板 #1SWWCkeF ] 作者: celestialgod (天) 看板: DataScience 标题: [分享] Forbes的一篇评论 时间: Fri Mar 8 13:52:43 2019 网址:http://tinyurl.com/yyhztmo2 我简单总结几点,欢迎大家补充讨论XD 1. 当打着大数据名号的时候,是不是背後的抽样分配都不用管了? 2. 很多方法/方便的工具出现,但是越来越少人去理解里面怎麽运作了 3. 越来越多资料科学家,但是都只重视流程跟方法,而忽略了深入了解资料本质 4. 缺乏统计的基础,很可能让资料科学家得出错误的结论 (例如从一群具有明显偏颇倾向的人做抽样调查 却把这个当成对全部人抽样的结果在解释。) 5. 数学的正确性与跟直觉,不一定相等 common intuition does not always equate to mathematical correctness 大家觉得他的评论哪里有偏颇或是不对的地方吗? In the end, it seems we no longer actually care what our data says or whether our results are actually right. --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 118.163.170.73
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/DataScience/M.1552024366.A.A0F.html ※ 编辑: celestialgod (118.163.170.73), 03/08/2019 14:15:25
1F:推 st1009: 推推 03/08 18:37



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
※ 转录者: celestialgod (119.14.59.166), 03/09/2019 00:04:09
2F:推 evilove: 觉得这篇是为了批评而批评 03/09 00:09
3F:推 maoc: 实话 03/09 22:25
4F:→ recorriendo: 以前没有"大数据"的时候 大多数难道不也是统计软体点 03/11 04:09
5F:→ recorriendo: 一点 照流程写报告了事 有多少人真的去检验查背後运 03/11 04:11
6F:→ recorriendo: 算细节? 说穿了这些问题一直都在 根本不是新鲜事 03/11 04:13







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