※ 引述《Sixigma (六西格瑪)》之銘言：
: 回這種主題好多次了，
: 但每次講都還是一堆牛鬼蛇神出來放屁，看得我都快中風了
: 有說大數據的資訊87%是早就猜到的、有說大數據文組可以反攻理組的
: 有說用excel做大數據的、有說資料分析 = 大數據的
: 行行好，沒學過統計沒看過資料沒做過分析沒聽過Kaggle，或是連Github都沒有的
: 還是不要出來丟臉比較好
: 不懂裝懂，很恐怖的
肥宅我理工宅啦
只有在選修課讀過一些預測模型的學刊
類神經網路或灰預測GM(1,1)建模我都不會
但是我看到他們參考的數據都不會太長
所以大數據跟一般預測只差在數據量?
還是有特化公式?
目前大數據的應用除了廣告用戶客製化以外
還有其他功能嗎?
有沒有掛阿

看看大數據的4V還是有參考價值的，大量只是其中之一通常伴隨資料很爛、資料的更迭很快等等，分析前處理就變很麻煩，也有可能跟建模階段有關，譬如dependent data數據量大，運算能力夠的就可以玩dick learning啊數據量大不一定好，ML或DM就可以解決的問題拉到BigData只是徒增煩惱，沒事找事做

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