挑战中国:摘下“差不多先生”的文化标签

"一旦某一个国家能在数目字上管理,到底使用何种数字,尚可以随时商酌,大体上以技术上的要求作主,不必笼统的以意识形态为依归了。"——黄仁宇美籍华裔历史学家美国的联邦政府,是一个数据帝国,它的数据主要有三个来源,一是业务管理的数据,二是民意社情的数据,三是物理环境的数据。这三种数据的积累,并不是一蹴而就的,在其     

成为数据科学家(下)

<正>前情提要：沃尔玛超市里的商品并不是随便摆放的,而是有一定的规律,这个规律要通过研究大量用户的购物数据来发现。文章讲了数据是如何存储的,告诉我们什么是数据挖掘,它会给我们带来什么,以及数据挖掘是如何实现的。数据挖掘、统计和机器学习的区别我们前面讲到,由于抽样技术的出现,统计科学发生了一场革命,社会调查可以通过选取有代表性的样本来完成,而不必像人口普查那样,把全社会的人都问一遍。但和数据挖掘相比,统计技术已经有明显的不足。     

微学位将掀起教育领域的革命

正最近,哈佛大学与麻省理工学院共同宣布,将投入6000万美元开发一个在线教育平台。届时,不仅两个学校的授课过程免费向全世界开放,这个平台本身也以开源的形式向其他大学和教育机构免费开放。几个月以前,斯坦福大学已经把"在线教育"变成了硅谷最热门的话题。其计算机系的Ng教授把自己的一门课放到了互联网上,结果全球有十几万人注册,这些人除了在网     

大数据及其成因

大数据的成因源于信息技术的发展。回顾半个多世纪人类信息社会的历史,1966年摩尔定律的提出,使晶体管越做越小、成本越来越低,为大数据现象的形成奠定了物理基础,这相当于铸器,人类有能力制造巨鼎盛载海量的数据;1989年数据挖掘技术的产生,让大数据实现了"大价值";2004年出现的社交媒体,则把全世界每个人都转变成了潜在的数据生成器,向摩尔定律铸成的巨鼎当中贡献数据,这是"大容量"形成的主要原因。本文通过分析大数据的静态的概念和动态的成因,使人们更清楚地理解大数据的特点。     

谁在美国被塑像

美国是一个崇尚英雄的国度，在街头、公园、学校等公共场合经常可以看到各种人物的塑像，那是他们心目中的英雄。这些英雄当中，也不乏中国人的身影。     

成为数据科学家(中)

<正>同时,一个维度还可以再进行下钻细分。例如,奶制品可以分为液体奶和奶粉,液体奶又可以分为杀菌奶、灭菌奶、酸奶等;奶粉又可以分为脱脂奶粉、全脂奶粉、婴幼儿奶粉等。你知道了奶制品的销量,可能还想知道液体奶的销量,你知道了液体奶的销量,可能还想知道酸奶的销量,这就是沿着产品的维度下钻;又如地点的维度,知道了纽约州的销售额,分析人员可能还想知道其中某个地区、某个城市、某个小区的销售额,这都可以一层一层地下钻。     

成为高数商的人(下)

<正>上一期我们讲到,分布式计算和“云计算”服务的出现让我们正式进入一个大数据的时代。后面又谈到了“数商”和幸存者偏差,作者举了个例子来讲解:如何进行战机中弹情况的统计……为了便于统计研究小组开展研究,军方有意识地统计了所有返回战机的中弹情况。这些战机在经过一场空战之后回到基地,机身上常常弹孔累累。但是,这些弹孔在机身上分布得并不均匀,机身上的弹孔比发动机上的多。     

成为高数商的人(上)

<正>修炼“数商”胡适先生的杂文《差不多先生传》大家应该都看过,寥寥几百字,却充满了辛辣的讽刺。在中国传统的文化中,人们重形象,重概括,轻逻辑,轻数据。中国的文明历史悠久,但是现代科学却最终在西方国家起源,与这种理性上的不足有关联。     

图灵测试:伪装者还是笑话?(上)

<正>传奇人生智能,曾经被认为是人类独有的能力。关于这一点,我们仔细观察一下动物就能有所体会。一只再聪明的狗,它的智商也让人着急。除猫、狗等宠物之外,海豚也是一种非常聪明的动物,一只成年海豚的智商相当于一名6～7岁儿童的智商,但仅此而已。     

大数据需要大计算(下)

<正>上一期我们讲到,社交媒体的出现,导致数据量爆发式增长,我们仅仅依靠超级电脑来处理数据远远不够,云计算就应运而生……我们上面介绍的思路和做法,准确地说,叫分布式计算。就是把一个非常大的计算任务,自动分解到成千上万台单个计算能力并不是很强的计算机上,最后再把各个计算机得到的结果合并起来,得到最终结果。