大趋势:智慧树见面课大数据与社会创新解析
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该文档包含了《大趋势》这门课程的见面课答案,涉及的主题包括大数据分析、信息社会视野中的社会创新。课程内容涵盖了DIKW模型、大数据偏颇性的规避方法、相关性与因果关系的区别、人工智能在知识发掘中的作用以及大数据分析与人类经验的结合。此外,还讨论了互联网发展的不同阶段、信息时代的三大动力和特征,特别是大数据的五维特征,以及信息经济的定义和形态。 1. DIKW模型:这是一个信息处理和知识管理的概念,由数据(Data)、信息、知识(Knowledge)和智慧(Wisdom)组成,模型反映了从原始数据逐步转化为有价值智慧的过程,确实是反映了从局部到全面的理解提升。 2. 避开大数据偏颇性的方法:选择不同维度点交叉验证是一种有效的策略,它可以减少数据集中的偏差,提高分析结果的准确性。 3. 强相关性与因果关系:相关性并不一定意味着因果关系,这是统计学中的一个基本原则。两个变量之间可能存在相关性,但需要更多的证据来证明它们之间的因果联系。 4. 人工智能与知识发掘:通过人工智能,我们可以发掘出明学问(明确、结构化的知识)、暗学问(难以表达或隐含的知识)、抽象学问(理论化或概念化的知识)和默会学问(依赖于经验和直觉的知识),这些知识对于决策和预测具有重要意义。 5. 大数据分析与人类经验的结合:大数据分析的结果需要与人的实际经验和洞察力相结合,以便更准确地预测事物的发展趋势。 6. 互联网进展的阶段:互联网经历了从工具阶段(1995-2003)、渠道阶段(2003-2008)到平台和基础设施阶段(2008-2013),再到当前的信息社会信息经济阶段(自2013年至今),每个阶段都代表了技术和社会应用的不同发展水平。 7. 信息时代的三大动力与特征:新基础设施、新要素和新结构,其中核心动力是信息生产力,它推动着社会经济的变革。 8. 大数据的特征:大数据具有容量巨大、种类繁多、处理速度快、成本低以及高价值的特点,这些特性使得大数据在各行各业的应用中具有巨大的潜力。 9. 信息经济的定义:信息经济是与农业经济、工业经济相区别的新型经济形态,它特指信息时代后出现的经济模式,涵盖了平台经济、共享经济和微经济等新型经济形式。 这些知识点揭示了在信息化社会中,大数据、人工智能和信息经济的重要角色,以及它们如何塑造我们的生活和工作方式。理解这些概念和技术对于适应和引领未来的发展趋势至关重要。
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