Цитата Джеймса Л. Барксдейла

Если у нас есть данные, давайте посмотрим на данные. Если у нас есть только мнения, давайте выскажемся по моему. — © Джеймс Л. Барксдейл
Если у нас есть данные, давайте посмотрим на данные. Если все, что у нас есть, это мнения, давайте примем мое.
Выйдите и соберите данные, и вместо того, чтобы получить ответ, просто посмотрите на данные и посмотрите, говорят ли они вам о чем-нибудь. Когда нам позволяют делать это с компаниями, это почти волшебство.
Меня интересовал интеллектуальный анализ данных, что означает анализ больших объемов данных, обнаружение закономерностей и тенденций. В то же время Ларри начал скачивать из Интернета самые интересные данные, которые только можно добыть.
Люди считают, что лучший способ извлечь уроки из данных — это выдвинуть гипотезу, а затем проверить ее, но данные настолько сложны, что тот, кто работает с набором данных, не будет знать, что нужно спросить. Это огромная проблема.
Самая большая ошибка — это чрезмерная зависимость от данных. Менеджеры скажут, что если нет данных, они не могут предпринимать никаких действий. Однако данные существуют только о прошлом. К тому времени, когда данные станут окончательными, будет уже слишком поздно предпринимать действия, основанные на этих выводах.
Один из мифов об Интернете вещей заключается в том, что у компаний есть все данные, которые им нужны, но их реальная проблема состоит в том, чтобы разобраться в них. В действительности стоимость сбора некоторых видов данных остается слишком высокой, качество данных не всегда достаточно хорошим, и по-прежнему сложно интегрировать несколько источников данных.
Специалист по обработке и анализу данных — это уникальное сочетание навыков, которые могут как раскрыть понимание данных, так и рассказать фантастическую историю с помощью данных.
Данные! данные! данные! — нетерпеливо воскликнул он. — Я не могу делать кирпичи без глины.
Предубеждения и слепые пятна существуют в больших данных так же, как и в индивидуальном восприятии и опыте. Тем не менее, существует проблематичное убеждение, что большие данные всегда являются лучшими данными и что корреляция так же хороша, как и причинно-следственная связь.
Каждый раз, когда ученые не согласны, это происходит потому, что у нас недостаточно данных. Затем мы можем договориться о том, какие данные нужно получить; получаем данные; и данные решают проблему. Либо я прав, либо ты прав, либо мы оба не правы. И мы идем дальше. Такого разрешения конфликтов не существует ни в политике, ни в религии.
Вы должны представить себе мир, в котором так много данных, и все эти подключенные устройства генерируют тонны и тонны данных. И вы можете анализировать данные с помощью новой компьютерной науки и улучшать свой продукт и услугу. Как тогда выглядит ваш бизнес? Этим вопросом должен задаваться каждый генеральный директор.
Люди думают, что «большие данные» позволяют избежать проблемы дискриминации, потому что вы имеете дело с наборами больших данных, но на самом деле большие данные используются для все более и более точных форм дискриминации — формы «красной черты» данных.
У каждой компании есть запутанные данные, и даже лучшие из ИИ-компаний не полностью удовлетворены своими данными. Если у вас есть данные, вероятно, было бы неплохо, чтобы команда ИИ посмотрела на них и дала отзыв. Это может перерасти в цикл положительной обратной связи как для ИТ-специалистов, так и для специалистов по искусственному интеллекту в любой компании.
На мой взгляд, наш подход к глобальному потеплению иллюстрирует все недостатки нашего подхода к окружающей среде. Мы основываем наши решения на предположениях, а не на доказательствах. Сторонники настаивают на своих взглядах больше пиаром, чем научными данными. Действительно, мы позволили политизировать весь вопрос — красные против синих, республиканцы против демократов. Это на мой взгляд абсурд. Данные не являются политическими. Данные есть данные. Политика ведет вас в направлении веры. Данные, если вы будете следовать им, приведут вас к истине.
Мой ответ тому, кто отличается от меня тем, что не видит Бога в научных данных, заключается в том, что вы не видите Бога в научных данных, потому что вы не я. У меня есть другой опыт, чем у вас, который заставляет меня смотреть на эти данные как на обогащение моего опыта Бога.
Каждый день мы просматриваем данные и используем науку и данные для управления политикой и принятия решений.
Научные данные не берутся для музейных целей; они берутся за основу для совершения чего-либо. Если с данными ничего не поделаешь, то и собирать их бесполезно. Конечной целью сбора данных является предоставление основы для действий или рекомендаций для действий. Промежуточным этапом между сбором данных и действием является прогнозирование.
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!