文档介绍：万方数据
挥大数据的结构和价值分析大数据的新分类吕本富/泄蒲г罕本从经济和管理的角度出发,大数据应当重新分类使其更能解决实际问题。新分类分别是高频数据和低天,这是高频数据。低频数据产生的频次如年,甚至半个世纪,或一个经济周期,长期的经济周期有几频数据有股票的数据,如多少微秒;现在有了大数据后,人们从哪个角度对高频数据和低频数据进行描述,是十分重要的方面,特别是高频数据和低频数据如何对接,如通过搜索数据来描述流感的发病情况,粤鞲械姆⒉∈前疵扛鲈吕疵枋龅模阉魇每天更新,这就涉及高频数据和低频数据的对接问题,有很重要的研究价值。高频数据和低频数据没有价值观或者好坏的差异,各自有其优势,但问题是我们经常要在高频数据和低频数据之间做一些关联性分析。如国家按月公布物价上涨指数,但交易却是按每天、每小时进行的,,,就把超声波中的信息过滤掉了,而这些信息却是有价值的。,。~些理论。论述大数据给管理科学带来的三大变化,频数据、高阶数据和低阶数据、高维数据和变维数据、数据的平滑和模拟、数据的分段和验证。大数据可分为高频数据与低频数据数据产生的频次是不一样的,如微秒、秒、分钟、年。要把高频数据和低频数据分析出来,过去研究高高频数据和低频数据没有优劣之分包含的信息稀释掉:如现在有些动物可以发出高频的声是最重要的问题。年周期的数据是否有用学家在研究人类的经济危机时,数据确实是长周期的。年经济大萧条,下一次经济大萧条在哪年,即有一个康式的长周期。.,珻摘要从不同角度对大数据进行重新分类,使其蜓能解决实际问题,在此基础:,:联网平台的中立度越强,它的命力也越强,,关键词大数据;高频数据;低频数据;价值分析;管理科学“·.矗“【‘。.,縜·】琣琲‘.尽阧§【禠“Ⅱ‘緋鐁,,【琹,琻.
万方数据
笫莞芾泶慈笞1菘蒲а芯考壑チM教ǖ闹辛⒍仍角浚纳υ越强定当期收入量,财富的二阶导数是未来的收入量,,很容易引入动力学系统。宏观数据和微观数据也分为啵据。热力学类型的数据是反映宏观性质的,如压强、体积、温度,是衡量一个整体的。事实上有些数据也是反据。动力学中的数据,如速率等,能反映事物的现实实现性和可能性,称这类数据为动力学数据。高阶就是求微分、,高维不是一样的,高维是一个数据有若干纬度,纬度高维数据分为啵鹤员淞渴歉呶模桓鲆蜃拥很多变量;自变量、因变量都是高维的。在学科前沿,不仅包括高维数据,还包括变维数据,也叫分数维,即一个问题很难分成験,一维是直线,二维是平面,、社会科学中的很多命题是无法证实或者是证伪的。。生成一些模拟数据。再与大数据对接,就可以产生平