首先給大家說一說全樣本原理。全樣本原理就是從抽樣轉變為需要全部資料樣本。需要告訴大家的是，需要全部資料樣本而不是抽樣，這是因為你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果現在資料足夠多，它會讓人能夠看得見、摸得著規律。資料這麼大、這麼多，所以人們覺得有足夠的能力把握未來，對不確定狀態的一種判斷，從而做出自己的決定。這些東西我們聽起來都是非常原始的。所以我們需要重視這些。
當然，如果我們用全資料樣本思維方式思考問題，解決問題。從抽樣中得到的結論總是有水分的，而全部樣本中得到的結論水分就很少，大資料越大，真實性也就越大，因為大資料報含了全部的資訊。這就體現的大資料的大以及有價值這兩個特性。
所以我們用關注效率思維方式思考問題，解決問題。大資料思維就是確定與不確定交織在一起，以前尋求精確度，現在尋求高效率。以前尋求因果性，現在尋求相關性。通過這些的改變，大資料開始變得越來越好。
大資料學習的思維原理（電子商務智慧型原理）
我們在前面的文章中給大家介紹了很多的大資料學習思維原理，這些內容對於大資料的學習都是很有幫助的，其實大資料的學習思維還是有很多的，我們在這篇文章給大家介紹一下電子商務智慧型原理。電子商務智慧型原理就是大資料改變了電子商務模式，讓電子商務更智慧型。商務智慧型，大資料時代重新獲得定義。而現在，傳統企業進...
大資料的原理
目前圍繞hadoop體系的大資料架構包括 傳統大資料架構 資料分析的業務沒有發生任何變化，但是因為資料量 效能等問題導致系統無法正常使用，需要進行公升級改造，那麼此類架構便是為了解決這個問題。依然保留了etl的動作，將資料經過etl動作進入資料儲存。資料分析需求依舊以bi場景為主，但是因為資料量 效...
表示學習的基本原理
機器學習的效能在很大程度上取決於是否選擇了適當的資料表示 或特徵 實際上，機器學習演算法的大部分工作都集中在預處理管道和資料轉換的設計上，這些管道和轉換產生的資料表示最終決定著機器學習的有效性。但是，當前機器學習演算法存在致命的弱點 無法從資料中提取和構建有判別力的原始資訊。特徵工程作為一項重要的工...