Relevanz des各地
“大数据”werden Massendaten bezeichnet, die in Form sehr groe er Datensätze in hoher Frequenz und mit hohem Anteil personalisierter Informationen entstehen。贝斯皮尔hierfür sind Daten, die von intelligenten Sensoren in Haushalten oder in den virtuellen sozialen Medien gesammelt werden。Etablierte ökonometrische Methoden reichen zur Bewältigung kleinerer Datenmengen aus, doch大数据verlangen nach dem Einsatz maschineller lerverfahren und neuer analytischer Ansätze, um diese ergiebigen Daten in den Wirtschaftswissenschaften optimal nutzen zu können。
Wichtige Resultate
箴
大数据zeichnen sich durch Komplexität, großes Volumen, rasche Entstehungsgeschwindigkeit, breite Varianz und die Möglichkeit aus, umfassende Verknüpfungen zu anderen Datensätzen herzustellen。
Leistungsstarke新医学基础分析ökonometrischen保留曲目。
大数据ermöglichen eine genauere Prognose von wirtschaftlichen Ereignissen und lassen präzisere Kausalschlüsse zu。
Maschinelle lerverfahren erleichteren die Konzeption model zur Auswertung komplexer Datensätze。
模具大数据与机器的结合模型制作器Zusammenhänge weit über模具数据探针hinaus。
反
大数据kann Fragen hinsichtlich des Schutzes der Privatsphäre aufwerfen。
Maschinelle Lernverfahren sin rechenintensiv, bieten night iminutige Lösungen und erfordern möglicherweise eine hohe Feinabstimmung。
二hebung and Speicherung von Big Data ist kostenintensiv;我对技术与技术的调查分析Analysefähigkeiten voraus。
我的艺术ihrer二hebung带来大数据的Risiko von Selektionsverzerrungen麻省理工学院。
Der Zugang zu Big Data setzt verinbarungen mit den datenproduzierenden instituen voraus and kann Freiheit Der Forschung durch eingeschränkte Datennutzung begrenzen。