Цитата Джима Пиблза

Иногда приходится делать расширенные выводы на основе ограниченных данных. — © Джим Пиблс
Иногда приходится делать расширенные выводы на основе ограниченных данных.
Имея слишком мало данных, вы не сможете сделать никаких выводов, которым вы доверяете. С большим количеством данных вы обнаружите отношения, которые не являются реальными... Большие данные — это не биты, это талант.
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.
Люди не любят думать. Если кто-то думает, он должен делать выводы. Выводы не всегда приятные.
Наши данные были собраны, собраны, смоделированы и монетизированы — иногда продаются как необработанные данные, а иногда лицензируются только для того, чтобы рекламодатели могли ориентироваться на нас.
Современные статистики знакомы с представлением о том, что любой конечный массив данных содержит лишь ограниченный объем информации по любому изучаемому вопросу; что этот предел установлен природой самих данных и не может быть увеличен никаким количеством изобретательности, затраченной на их статистическую проверку: что задача статистика фактически ограничивается извлечением всей доступной информации о любом конкретный вопрос.
Предыдущие поколения Wi-Fi не были достаточно надежными, чтобы передавать видео дома без разрывов, потери пакетов и так далее. 5G Wi-Fi обеспечивает расширенный охват, увеличенную скорость передачи данных и более надежное покрытие.
Какой смысл делать выводы из опыта? Я не отрицаю, что иногда мы делаем правильные выводы, но разве мы так же часто не делаем неверных?
Мы... пришли к несколько расплывчатому различию между тем, что мы можем назвать «жесткими» данными и «мягкими» данными. Это различие зависит от степени, и на него не следует настаивать; но если не относиться к этому слишком серьезно, это может помочь прояснить ситуацию. Под «жесткими» данными я подразумеваю те, которые противостоят растворяющему влиянию критического осмысления, а под «мягкими» данными те, которые под действием этого процесса становятся для нашего ума более или менее сомнительными.
Расширенные семьи никогда не были нормой в Америке; самый высокий показатель для домохозяйств с расширенными семьями, когда-либо зарегистрированный в американской истории, составляет 20 процентов. Вопреки популярному мифу о том, что индустриализация разрушила «традиционные» расширенные семьи, этот высший пик произошел между 1850 и 1885 годами, в самый интенсивный период ранней индустриализации. Многие из этих расширенных семей и большинство «производящих» семей того времени зависели от детского труда; они удерживались вместе крайней необходимостью, а иногда и грубой силой.
Дело в том, что выводов нет. Если мы должны сделать вывод, то он будет заключаться в том, что многие из прежних выводов науки девятнадцатого века по философским вопросам снова оказались в плавильном котле.
Данные! данные! данные! — нетерпеливо воскликнул он. — Я не могу делать кирпичи без глины.
Данные так же часто формируются, чтобы соответствовать предпочтительным выводам.
Исследование EMA свидетельствует о сильном и растущем интересе к использованию данных журналов в различных сценариях использования при планировании инфраструктуры и управлении операциями. Но чтобы в полной мере реализовать потенциальную дополнительную ценность неструктурированных данных журналов, их необходимо согласовать и интегрировать со структурированными данными управления, а ручной анализ следует заменить автоматизированными подходами. Объединив возможности RapidEngines со своим существующим решением, SevOne станет первой, кто действительно интегрирует данные журналов в систему управления производительностью корпоративного класса операторского класса.
Свобода личности должна быть до сих пор ограничена; он не должен причинять неудобство другим людям.
Химия обязательно является экспериментальной наукой: ее выводы делаются на основе данных, а ее принципы подтверждаются фактами.
Мы также используем наше воображение и находим короткие пути, чтобы заполнить пробелы в паттернах невизуальных данных. Как и в случае визуального ввода, мы делаем выводы и выносим суждения на основе неопределенной и неполной информации, и, закончив анализ паттернов, делаем вывод, что наша картина ясна и точна. Но так ли это?
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!