第一他是不是具有定量化的思维方式:就是我们现在看很多问题习惯从经验、定性地角度看问题,不习惯所有的决策都用定量化的方式来进行描述。例如我们经常说一个人漂亮,说一个人好,但是我们不习惯用一套图像识别的算法来真正计算这个人漂亮到什么程度,好到什么程度。

什么是定量化?

一个简单的例子,比如一个新的广告营销,新的算法比旧的算法好,不是说大概好在哪三个方面,而是我们要把所有的人群无偏地划成两个部分。第一部分用就算发,第二部分用新算法来进行推送,最终发现新算法带来的点击率、销售好于旧算法,我们才能说新的算法确实比旧算法好。这是一种典型的定量化思考方式。

第二个点是大数据思维需要我们在某种程度上相信机器、相信数据胜过相信自己,这往往是很难接受的。

因为人走下神坛之前,会觉得自己的智力是凌驾于计算机之上的,他也觉得一个算法如果做得好,我们是应该是完全理解他的。其实,机器学习、人工智能它吃进去的是大量的数据,吐出来的是结果,在这些数据和结果之间的连接并不是我们想象的完全能够被人理解的,因为它可能是用几百万甚至几亿的特征来得到更好的分类,更好的预测,它处理和思考问题的方式和人不一样,人是能够更快、更好的把握几个重要的特征,但是精确度却远不如计算机。很多时候我们觉得但凡是不可理解的就是不可相信的,这种观点一定要抛弃。

所以,如果你能够学会用定量化的去处理我们的世界,去评判所有政策的好坏,又能敢于放弃一点点的尊严去相信计算机的结果,这是初步具备了走进大数据时代的思维的基础。
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大数据时代,大数据思维特征有哪些
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大数据思维的十大核心原理
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