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        大數據行業應用有哪些?這些小應用才是數據分析師要了解的

        發布時間:2020年07月13日 14:03:37 來源:環球網校 點擊量:

        【摘要】確定歷史文獻的年代一直是歷史學家關心和需要的問題,因為許多文獻只有在它們應該有用的時候才有用,那么大數據行業應用有哪些?這些小應用才是數據分析師要了解的,現在就思考一下大數據行業應用有哪些?這些小應用才是數據分析師要了解的。

        大數據行業應用有哪些

        大數據行業應用有哪些?嚴格地說,本文的標題“甲板自己出來嚇唬人”,因為這個小應用程序在大型數據對當前技術的應用遠“大”(我們有“大數據”這個詞加上引號),但它使用數據協會為核心,因果留出的實踐是一個典型的大數據模型的方法,以及小范圍很小,畢竟,是使用電腦,并與大數據模型還在路上。

        這個大數據的小應用是對某些歷史文件的date。

        大數據行業應用有哪些?確定歷史文獻的年代一直是歷史學家關心和需要的問題,因為許多文獻只有在它們應該有用的時候才有用。但由于種種不難想象的原因,許多歷史文獻的年代是未知的。測定這些文件年代的典型方法是使用放射性碳定年法。然而,這樣確定的日期往往錯了幾十年,這對古代文獻來說可能無關緊要,但對現代文獻來說有點粗糙。此外,這種方法有時會對文件造成一些損害。除了碳-14年代測定法外,根據所使用的紙張或墨水的類型來確定文件的年代也很常見,使用的是紙張、墨水等的進化史,但錯誤往往超過幾十年。這些方法的缺點使其他方法有用。最近,像多倫多大學的Gelila Tilahun這樣的研究人員展示了一種新方法。

        Tillahan等人研究了英國中世紀時期大量的特許狀。這些契約多為拉丁文,記載了各種財產和土地的交易,對研究英國中世紀的歷史有很大的參考價值。然而,現存的數百萬份契約中,大多數既沒有日期,也不能從其內容中推斷出來。另一方面,由于中世紀只有幾百年的歷史,上述方法幾十年的誤差都比較大,而且數以百萬計的大量誤差使其不切實際。為此,Tillahan和其他人采取了一種新方法。契約數以千計年代稱為基準,已知未知的年代和年代契約行為的詞匯和短語分布統計比較,前者和后者的分析,不同年代之間的相似度來確定哪個最有可能年代(即最大相似度s);或者,發生的概率在不同的時代不同的單詞和短語可以被后者,估計和發生的概率可以估計前在每一個時代的詞匯和短語在前的數量,從而確定最可能的年齡(即。,最有可能的年齡)。

        大數據行業應用有哪些?這些方法有多精確?Thiellahan先生和他的同事們有一種聰明的方法來做到這一點:將其應用于已知的文件,并將估算值與實際日期進行比較。他們發現,這些估算的平均誤差可以減少到10年以內,使它們比以前的方法更準確。

        當然,這種方法也有很多不確定性,比如行為之間的相似程度,不同時代行為發生的概率等等。沒有唯一的定義,用于統計比較的算法也不是唯一的。這些不確定性在大數據范式中是普遍存在的,它們有利有弊。反對者認為證據并不像碳-14年代測定法那樣明確;它的“優勢”是它提供了改進該方法所需的額外自由。事實上,Tillahen等人的工作本身就是這種額外自由度的體現,因為他們并不是這種方法的發起者,只是利用不確定性提供的額外自由度引入了新的定義和算法。

        大數據行業應用有哪些?這些小應用才是數據分析師要了解的,確定歷史文獻的年代一直是歷史學家關心和需要的問題,因為許多文獻只有在它們應該有用的時候才有用,你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利,那么下方的資料下載鏈接一定會幫助你。

        分享到: 編輯:吳晨輝

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