@Article{MC-7-3, author = {}, title = {数据科学中的 “数据智慧”}, journal = {数学文化}, year = {2016}, volume = {7}, number = {3}, pages = {61--64}, abstract = {
在大数据时代,学术界和工业界的大量研究都是关于如何以一种可扩展和高效率的方式对数据进行储存、交换和计算(通过统计方法和算法)。这些研究非常重要。然而,只有对数据智慧(data wisdom)也给予同等程度的重视,大数据(或者小数据)才能转化为真正有用的知识和可被采纳的信息。换言之,我们要充分认识到,只有拥有足够数量的数据,才有可能对复杂度较高的问题给出较可靠的答案。“数据智慧”对于我们从数据中提取有效信息和确保没有误用或夸大原始数据是至关重要的。
}, issn = {2617-8656}, doi = {https://doi.org/2016-MC-11900}, url = {https://global-sci.com/article/89691/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%E4%B8%AD%E7%9A%84%20%E2%80%9C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%99%BA%E6%85%A7%E2%80%9D} }