本篇內(nèi)容介紹了“大數(shù)據(jù)對(duì)科學(xué)研究的影響有哪些”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！
著名數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家吉姆·格雷（Jim Gray）博士觀察并總結(jié)認(rèn)為，人類(lèi)自古以來(lái)在科學(xué)研究上先后歷經(jīng)了實(shí)驗(yàn)、理論、計(jì)算和數(shù)據(jù)四種范式，具體如下：
?。?）第一種范式：實(shí)驗(yàn)
在最初的科學(xué)研究階段，人類(lèi)采用實(shí)驗(yàn)來(lái)解決一些科學(xué)問(wèn)題，著名的比薩斜塔實(shí)驗(yàn)就是一個(gè)典型實(shí)例。1590年，伽利略在比薩斜塔上做了“兩個(gè)鐵球同時(shí)落地”的實(shí)驗(yàn)，得出了重量不同的兩個(gè)鐵球同時(shí)下落的結(jié)論，從此推翻了亞里士多德“物體下落速度和重量成比例”的學(xué)說(shuō)，糾正了這個(gè)持續(xù)了1 900年之久的錯(cuò)誤結(jié)論。
（2）第二種范式：理論
隨著科學(xué)的進(jìn)步，人類(lèi)開(kāi)始采用各種數(shù)學(xué)、幾何、物理等理論，構(gòu)建問(wèn)題模型和解決方案。比如牛頓第一定律、牛頓第二定律、牛頓第三定律構(gòu)成了牛頓力學(xué)的完整體系，奠定了經(jīng)典力學(xué)的概念基礎(chǔ)，它的廣泛傳播和運(yùn)用對(duì)人們的生活和思想產(chǎn)生了重大影響，在很大程度上推動(dòng)了人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展與進(jìn)步。
?。?）第三種范式：計(jì)算
隨著1946年人類(lèi)歷史上第一臺(tái)計(jì)算機(jī)ENIAC的誕生，人類(lèi)社會(huì)開(kāi)始步入計(jì)算機(jī)時(shí)代，科學(xué)研究也進(jìn)入了一個(gè)以“計(jì)算”為中心的全新時(shí)期。通過(guò)設(shè)計(jì)算法并編寫(xiě)相應(yīng)程序輸入計(jì)算機(jī)運(yùn)行，人類(lèi)可以借助于計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力去解決各種問(wèn)題。計(jì)算機(jī)具有存儲(chǔ)容量大、運(yùn)算速度快、精度高、可重復(fù)執(zhí)行等特點(diǎn)，是科學(xué)研究的利器，推動(dòng)了人類(lèi)社會(huì)的飛速發(fā)展
?。?）第四種范式：數(shù)據(jù)
隨著數(shù)據(jù)的不斷累積，其寶貴價(jià)值日益得到體現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的出現(xiàn)，更是促成了事物發(fā)展從量變到質(zhì)變的轉(zhuǎn)變，使人類(lèi)社會(huì)開(kāi)啟了全新的大數(shù)據(jù)時(shí)代。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，一切將以數(shù)據(jù)為中心，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題，真正體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)將成為科學(xué)工作者的寶藏，從數(shù)據(jù)中可以挖掘未知模式和有價(jià)值的信息，服務(wù)于生產(chǎn)和生活，推動(dòng)科技創(chuàng)新和社會(huì)進(jìn)步。
2 大數(shù)據(jù)對(duì)思維方式的影響
維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》一書(shū)中明確指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代大的轉(zhuǎn)變就是思維方式的3種轉(zhuǎn)變：全樣而非抽樣、效率而非精確、相關(guān)而非因果。
（1）全樣而非抽樣
過(guò)去，由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力的限制，在科學(xué)分析中，通常采用抽樣的方法，即從全集數(shù)據(jù)中抽取一部分樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分析，來(lái)推斷全集數(shù)據(jù)的總體特征。通常，樣本數(shù)據(jù)規(guī)模要比全集數(shù)據(jù)小很多，因此，可以在可控的代價(jià)內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的目的?，F(xiàn)在，我們已經(jīng)迎來(lái)大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心就是海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，提供了理論上近乎無(wú)限的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，分布式并行編程框架MapReduce提供了強(qiáng)大的海量數(shù)據(jù)并行處理能力。因此，有了大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，科學(xué)分析完全可以直接針對(duì)全集數(shù)據(jù)而不是抽樣數(shù)據(jù)，并且可以在短時(shí)間內(nèi)迅速得到分析結(jié)果，速度之快，超乎我們的想象。就像前面我們已經(jīng)提到過(guò)的，谷歌公司的Dremel可以在2～3秒內(nèi)完成PB級(jí)別數(shù)據(jù)的查詢(xún)。
?。?）效率而非精確
過(guò)去，我們?cè)诳茖W(xué)分析中采用抽樣分析方法，就必須追求分析方法的精確性，因?yàn)椋闃臃治鲋皇轻槍?duì)部分樣本的分析，其分析結(jié)果被應(yīng)用到全集數(shù)據(jù)以后，誤差會(huì)被放大，這就意味著，抽樣分析的微小誤差，被放大到全集數(shù)據(jù)以后，可能會(huì)變成一個(gè)很大的誤差。因此，為了保證誤差被放大到全集數(shù)據(jù)時(shí)仍然處于可以接受的范圍，就必要確保抽樣分析結(jié)果的精確性。正是由于這個(gè)原因，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法往往更加注重提高算法的精確性，其次才是提高算法效率。現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)時(shí)代采用全樣分析而不是抽樣分析，全樣分析結(jié)果就不存在誤差被放大的問(wèn)題，因此，追求高精確性已經(jīng)不是其首要目標(biāo)；相反，大數(shù)據(jù)時(shí)代具有“秒級(jí)響應(yīng)”的特征，要求在幾秒內(nèi)就迅速給出針對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析結(jié)果，否則就會(huì)喪失數(shù)據(jù)的價(jià)值，因此，數(shù)據(jù)分析的效率成為關(guān)注的核心。
?。?）相關(guān)而非因果
過(guò)去，數(shù)據(jù)分析的目的，一方面是解釋事物背后的發(fā)展機(jī)理，比如，一個(gè)大型超市在某個(gè)地區(qū)的連鎖店在某個(gè)時(shí)期內(nèi)凈利潤(rùn)下降很多，這就需要IT部門(mén)對(duì)相關(guān)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分析找出發(fā)生問(wèn)題的原因；另一方面是用于預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的事件，比如，通過(guò)實(shí)時(shí)分析微博數(shù)據(jù)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)人們對(duì)霧霾的討論明顯增加時(shí)，就可以建議銷(xiāo)售部門(mén)增加口罩的進(jìn)貨量，因?yàn)?，人們關(guān)注霧霾的一個(gè)直接結(jié)果是，大家會(huì)想到購(gòu)買(mǎi)一個(gè)口罩來(lái)保護(hù)自己的身體健康。不管是哪個(gè)目的，其實(shí)都反映了一種“因果關(guān)系”。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，因果關(guān)系不再那么重要，人們轉(zhuǎn)而追求“相關(guān)性”而非“因果性”。比如，我們?nèi)ヌ詫毦W(wǎng)購(gòu)物時(shí)，當(dāng)我們購(gòu)買(mǎi)了一個(gè)汽車(chē)防盜鎖以后，淘寶網(wǎng)還會(huì)自動(dòng)提示你，與你購(gòu)買(mǎi)相同物品的其他客戶(hù)還購(gòu)買(mǎi)了汽車(chē)坐墊，也就是說(shuō)，淘寶網(wǎng)只會(huì)告訴你“購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)防盜鎖”和“購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)坐墊”之間存在相關(guān)性，但是，并不會(huì)告訴你為什么其他客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)了汽車(chē)防盜鎖以后還會(huì)購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)坐墊。
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