《大数据时代》摘抄，引言部分

最近读了《大数据时代》这本书，觉得写得非常好，读了一遍意犹未尽，于是回过头来再看一遍，把一些精华摘抄出来。

引言—— 一场生活、工作与思维的大变革

谷歌的冬季流感预测系统：关注特定检索词条的使用频率与流感在时间和空间上的传播之间的联系。谷歌以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。

大数据导致新的处理技术的诞生：mapReduce、Hadoop

互联网公司可以收集大量的有价值的数据，而且有利用这些数据的强烈利益驱动力，所以互联网公司顺理成章的成为了最新处理技术的领头实践者。

大数据时代人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构、以及政府与公民关系的方法

产生大数据的领域：天文学（海量的天文观测数据）、生物医学（破解基因碱基对）、金融（股市交易）、互联网

1KB (Kilobyte 千字节)=1024B,
　　1MB (Megabyte 兆字节简称“兆”)=1024KB，
　　1GB (Gigabyte 吉字节又称“千兆”)=1024MB,
　　1TB (Trillionbyte 万亿字节太字节)=1024GB,
　　1PB (Petabyte 千万亿字节拍字节)=1024TB,
　　1EB (Exabyte 百亿亿字节艾字节)=1024PB,
　　1ZB (Zettabyte 十万亿亿字节泽字节)= 1024 EB,
　　1YB (Yottabyte 一亿亿亿字节尧字节)= 1024 ZB,
　　1BB (Brontobyte 一千亿亿亿字节)= 1024 YB.

大数据——量变导致质变。增加所利用的数据量时，我们就可以做很多在校数据量的基础上无法完成的事情。

预测是大数据的核心——它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。如：一封邮件被作为垃圾邮件过滤的可能性，输入teh应该是the的可能性。

个性化技术是大数据时代的最重要的技术，参考《Physics Reports》上发表的名为“Recommender Systems”，吕琳媛

大数据，大挑战——第一、在大数据时代，可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。与局限在小数据范围相比，使用一切数据为我们带来了更高的精确性，也让我们看到了一些以前无法发现的细节。第二、研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。当我们拥有海量数据时，绝对的精准不再是我们追求的主要目标。我们不再需要对一个现象刨根究底，主要掌握大体的发展方向即可。当然，我们也不是完全放弃精确度，只是不再沉迷于此。第三、不再热衷于寻找因果关系，应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们“是什么”，而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。

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