※ 引述《MADAOMOKE (好想好好睡一覺)》之銘言：
: 如題
: 開口閉口都是大數據
: 把大數據講得跟神一樣
: 每次都會說
: "你這個要做大數據"
: "你沒做大數據要怎麼進行下一步?"
: "要做大數據問題才會明瞭"
: 整天都在大數據大數據
: 馬的
: 到底為什麼老人這麼喜歡做大數據?
剛好最近有機會到一個研討會
有聽到相關的研究報告，就稍微分享一下。
以前的年代科學的理論建構過程
是透過第一類典範:
1. 先有Hypothesis 然後建立實驗驗證 並得到數據
然後建立出在假設前提下的模型或是理論
然後用新理論模型再去設計新實驗和做進一步驗證,
最後就會有一個接近99%真理的理論模型可以
用來對系統作驗證和預測
但目前因為大數據的應用
越來越多人開始使用第二種典範:
2. 直接從大數據做模型驗證建立假設前提和理論模型(一步到位)
不需要重複以前那種曠日廢時的反覆"實驗數據" "理論修正"的迴圈
就可以達到99%的真理的程度
大數據的厲害之處在這邊
但如果你本身對於理論分析也很強也沒壞處就是
因為在第二類典範 中的模型驗證和建立理論模型那塊可以很得心應手