小数据之美
- 书名：小数据之美
- 作者： 陈辉
- 格式：AZW3,EPUB,MOBI
- 时间：2024-06-09
- 评分：5
- ISBN：9787508692821
内容简介：
数据本无大小，但应用场合、处理方式的不同却分出大小，是谓小数据。数据表示的是过去，但表达的是未来，所以应用数据不仅需要全量数据，也需要样本数据；不仅要了解相关性，更要明白因果关系；不仅要预见未来，更要量化自我。这就迫使我们从更广泛的角度理解小数据，梳理小数据与大数据的分野，从而将相关思路投射、印证于小数据，考察其核心特点和应用特质。本书系统、全面的阐释了小数据，揭示了小数据之美、小数据之道、小数据之魅、小数据之巅，揭示了数据的局面在变化、逻辑在更新、未来在演进。重新审视我们的时代，小数据，尽管仍笼罩在迷雾中，但其已经开始在我们脑海中浮现出整体的轮廓。
作者简介：
陈辉，经济学博士、中国精算师，中央财经大学中国精算研究院助理研究员,中国精算研究院金融科技中心副主任，保险数据文献中心副主任，央财国际研究院创始人，央财金融科技智库和图零工作室发起人，“央财金融科技书系”和“央财相互保险丛书”策划人和执行主编。先后在《统计研究》《保险研究》等期刊发表20多篇文章；主要著作包括《金融科技：框架与实践》《相互保险：开启保险新方式》《相互保险：定义保险新方式》《相互保险：创新保险新方式》《相互保险：开创保险新未来》《股票连接保险的定价、准备金评估和风险对冲研究》等；另外参编多本书籍，包括《保险学词典》《中国保险公司竞争力评价研究报告（2011-2018）》《中国保险市场发展分析蓝皮书（2016-2018）》等。目前专注于金融科技和保险科技、小数据和大数据、互联网保险和相互保险的探索研究。
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huister2019-03-23大音希声，大象无形。越是宏大主题越飘渺宏远。西方用最质朴的词汇“Big”描述无法预知的巨大变革，大数据，大航海时代，宇宙大爆炸。北美著名科技评测机构高德纳（Gartner），在2016年发布的年度技术成熟度曲线上删除了大数据（Big Data），官方解释是大数据已如空气般无处不在。面向悠远潜低的大概念更需要穿透，作为数据工作一线奋斗的作者，从小入笔，碎片化的信息点也包容万物，从中我总结两个认知。一、小数据@个体数据，强调个性化。面对未知（Uncertainty),我们以往更关注在共性群体行为和结果，全局描述，统计上更多是概率方法（Probability），回答Yes的明确问题。但今天的电子商务相对于传统供销存系统，不仅要回答买了多少商品，更要回答个体可能会买什么商
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不亦乐乎2020-02-11东拼西凑，不知所云。买了浪费钱，看了浪费时间。
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姜乐果2019-11-14胡扯胡扯，蹭热点的书。 把很多书的观点拿来说说，把传统的统计分析方法和大数据分析方法对比对比，把黑天鹅，灰犀牛又扯扯……
常见问题：
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《小数据之美》是否涉及技术实现细节？
《小数据之美》主要聚焦于数据思维和方法论，而非具体的技术实现细节。陈辉通过案例和逻辑分析，阐述了如何从数据中提炼价值，适合希望提升数据认知和管理能力的读者。对于技术实现，书中提供了思路指引，但具体的编码和算法细节并非重点，读者可结合实践进一步探索。 -
《小数据之美》对数据治理有什么帮助？
《小数据之美》为数据治理提供了新思路。陈辉指出，数据治理不应盲目追求数据规模和完整性，而应注重数据的适用性和有效性。通过合理选择样本数据，可以降低成本、提高效率。书中强调数据质量与逻辑的重要性，帮助企业建立更科学的数据治理体系，确保数据在真实业务场景中发挥最大价值，避免资源浪费。 -
《小数据之美》的核心理念是什么？
《小数据之美》的核心理念是“数据无大小，应用定高低”。陈辉认为，数据的大小不是衡量其价值的标准，关键在于如何根据场景选择合适的数据类型和处理方式。书中强调，不仅要利用全量数据，也要善用样本数据；不仅要关注相关性，更要洞察因果关系。这一理念为数据应用提供了新的视角和方向。
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