Цитата Эдвина Пауэлла Хаббла
Ученый естественно и неизбежно... обдумывает данные и угадывает решение. Он приступает к проверке догадки с помощью новых данных, предсказывая последствия догадки, а затем беспристрастно спрашивая, подтверждаются ли предсказания.
Темы цитат
Цитата Автор
Связанные цитаты
Чтобы куда-то добраться или даже прожить долго, человек должен угадывать, и угадывать правильно, снова и снова, без достаточного количества данных для логического ответа.
Специалист по обработке и анализу данных — это уникальное сочетание навыков, которые могут как раскрыть понимание данных, так и рассказать фантастическую историю с помощью данных.
Компании кусаются, нанимая специалиста по данным, который на самом деле не является специалистом по данным.
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.
Проблема с данными в том, что они говорят о многом, но в то же время ничего не говорят. «Большие данные» — это прекрасно, но обычно они невелики. Чтобы понять, почему что-то происходит, мы должны заниматься как криминалистикой, так и догадками.
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.
Большие данные в основном связаны с получением чисел и использованием этих чисел для прогнозирования будущего. Чем больше у вас будет набор данных, тем точнее будут прогнозы на будущее.
Правило 1. Исходные данные должны быть представлены таким образом, чтобы сохранить свидетельства в исходных данных для всех предполагаемых полезных прогнозов.
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.
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.
Сначала угадаешь. Не смейтесь, это самый важный шаг. Затем вы вычисляете последствия. Сравните последствия с опытом. Если оно не соответствует опыту, то догадка неверна. В этом простом утверждении — ключ к науке. Неважно, насколько красива ваша догадка, насколько вы умны или как вас зовут. Если это противоречит опыту, это неправильно. Вот и все.
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.
Apple знает много данных. Facebook знает много данных. Amazon знает много данных. Microsoft использовала и до сих пор делает с некоторыми людьми, но в новом мире Microsoft знает обо мне все меньше и меньше. Xbox по-прежнему много знает о людях, которые играют в игры. Но это большая пятерка, я думаю.
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.
Прогнозы, основанные на данных, могут быть успешными, но могут и потерпеть неудачу. Когда мы отрицаем свою роль в процессе, шансы на провал возрастают. Прежде чем мы потребуем больше наших данных, мы должны потребовать больше от самих себя.
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.
Связанные авторы
Остин О'Мэлли Цитаты
американский
Ученый
Карл Саган Цитаты
американский
Ученый
Цитаты Чарльза Дарвина
Английский
Ученый
Цитаты Э.О. Уилсона
американский
Ученый
Георг К. Лихтенберг Цитаты
Немецкий
Ученый
Айзек Азимов Цитаты
американский
Ученый
Джейн Гудолл Цитаты
Английский
Ученый
Маргарет Мид Цитаты
американский
Ученый
Цитаты Нассима Николаса Талеба
Ливанский
Ученый
Цитаты Нила Деграсса Тайсона
американский
Ученый
Цитаты Ричарда Докинза
Английский
Ученый
Цитаты Стивена Джея Гулда
американский
Ученый
Цитаты Стивена Пинкера
канадский
Ученый
Цитаты Сильвии Эрл
американский
Ученый
Цитаты Томаса Хаксли
Английский
Ученый
У. Эдвардс Деминг Цитаты
американский
Ученый