浅析大数据挖掘中抽样估计法的应用  被引量:1

Application of Sampling Estimation in Big Data Mining

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作  者:刘逸萱[1] LIU Yixuan(Inner Mongolia Electronic Information Vocational Technical College,Hohhot 010070,China)

机构地区:[1]内蒙古电子信息职业技术学院

出  处:《现代信息科技》2019年第21期76-77,80,共3页Modern Information Technology

摘  要:信息技术的发展使我们进入了大数据时代,海量、异构的大数据挖掘给我们提出了新的挑战。但是,发展大数据并不应该以“更大、更多、更快”为终极目标,而应该走成本合理、惠及大众、公正法治的发展道路。也就是说我们不应完全否认抽样估计的作用,相反的,树立传统的抽样理念并合理应用抽样技术才是大数据挖掘的精髓。The development of information technology has brought us into the era of big data.Massive and heterogeneous data mining has brought us new challenges.However,the ultimate goal of big data development should not be“bigger,more and faster”,but should take the development path of reasonable cost,benefit the public and just rule of law.That is to say,we should not totally deny the role of sampling estimation.On the contrary,the essence of big data mining is to establish the traditional sampling concept and apply sampling technology reasonably.

关 键 词:大数据挖掘 抽样数据 抽样估计 

分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

 

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