假装不在上海
大数据时代:统计学是数据分析的灵魂_数据分析师考试
7月中旬以来,从中央到地方,今年上半年经济社会发展的统计数据陆续进入人们的视野。在观察、使用统计数据时,类似“大数据时代怎样用好数据”这样的话题,再次引起人们的关注。 7月20日出版的《人民日报》,刊发了清华大学统计学研究中心主任刘军做客人民日报、人民网《文化讲坛》时,对相关问题所做的介绍和分析。其内容包括: 什么是数据? 数据(data)在拉丁文里是“已知”的意思,在英文中的一个解释是“一组事实的集合,从中可以分析出结论”。笼统地说,凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的,就可称之为数据。古人“结绳记事”,打了结的绳子就是数据。步入现代社会,信息的种类和数量越来越丰富,载体也越来越多。数字是数据,文字是数据,图像、音频、视频等都是数据。 什么是大数据? 量的增多,是人们对大数据的第一个认识。大数据区别于数据,还在于数据的多样性。从数据到大数据,不仅是量的积累,更是质的飞跃,海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析,原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析,能发现小数据时代很难发现的新知识,创造新的价值。 大数据时代,统计学是数据分析的灵魂。 大数据告知信息但不解释信息。打个比方,大数据是“原油”而不是“汽油”,不能被直接拿来使用。大数据时代,统计学依然是数据分析的灵魂。正如美国加州大学伯克利分校迈克尔·乔丹教授指出的,“没有系统的数据科学作为指导的大数据研究,就如同不利用工程科学的知识来建造桥梁,很多桥梁可能会坍塌,并带来严重的后果。” 事物的发展充满了不确定性,而统计学,既研究如何从数据中把信息和规律提取出来,找出最优化的方案;也研究如何把数据当中的不确定性量化出来。 刘军的介绍与分析,帮助我们认识到,从数据到大数据,伴随质的飞跃;通过对海量数据的整合、分析,可以发现新知识、创造新价值;大数据时代,统计学肩负从数据中提取规律、量化数据中的不确定性等使命。
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刘军教授是《科学计算中的蒙特卡罗策略》(Monte Carlo Strategies in Scientific Computing)(施普林格出版)一书的作者。他已在顶级科学期刊上发表研究论文150多篇,并且是一位ISI引用度极高的数学家。1995年,刘军教授荣获美国国家科学基金会事业奖(NSF CAREER Award)和斯坦福大学特曼奖(Stanford Terman Fellowship)。2000年,他因最佳贝叶斯统计应用论文而获得米切尔奖(Mitchell Award)。2002年,他获得了享有盛名的考普斯“总统奖”(COPSS Presidents’ Award),该奖项由五个顶级统计学会每年联合颁发给一位40岁以下的学者。2010年,刘军教授荣获晨兴应用数学金奖(Morningside Gold Medal),该奖项每三年颁发给一位45岁以下的华人学者。2012年,刘军教授荣获泛华统计协会颁发的2012年杰出成就奖(Distinguished Achievement Award 2012)。刘军教授曾被数理统计学会(IMS)推选为2002年Medallion演讲人,并被剑桥大学推选为2004年Bernoulli演讲人和2008年Kuwait演讲人。2002~2003年与学生及合作者提出寻找DNA中相似度高的功能片段的吉布斯抽样算法。2004年被选为数理统计学会会士(IMS Fellow),2005年被美国统计协会选为会士(ASA FELLOW)。刘军教授还曾担任NSF和NIH诸多基金评审小组的委员(并且是2007-2011年NIH研究部门基因组学、计算生物学与技术评审专家组(GCAT)的常任委员)和众多顶级统计学刊物的编委。他也是《美国统计学会会刊》的联合主编。
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我也感觉这人像开了挂一样,年纪轻轻就那么成功,但其实是靠着她自己的努力才获得了这一切。
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