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小数据之美:智能时代如何预见自我.世界和未来

小数据之美:智能时代如何预见自我.世界和未来

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图文详情
  • ISBN:9787508692821
  • 装帧:一般纯质纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:309
  • 出版时间:2019-01-01
  • 条形码:9787508692821 ; 978-7-5086-9282-1

本书特色

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。

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。

目录

**章 小数据时代的到来
一、小数据之蜕变 / 003
二、小数据之崛起 / 006
三、小数据大潜能 / 014
第二章 大数据时代的小数据
一、数据变化趋势 / 023
二、数据本无大小 / 025
三、大小相得益彰 / 030
四、打通数据孤岛 / 035
第三章 智能时代的小数据
一、智能无处不在 / 043
二、智能产品到嵌入程序 / 047
三、小数据与人工智能 / 051
四、小数据与智能产品 / 052
五、小数据与虚拟现实 / 054
六、小数据与增强现实 / 054
第四章 小数据蕴含的大智慧
一、小数据的逻辑 / 059
二、什么时候想起小数据? / 072
三、贝叶斯真的能推理吗? / 075
四、回归分析是力大无穷的! / 076
五、让小数据逼近真相 / 079
六、与小概率平起平坐 / 081
第五章 小数据赋能人工智能
一、小数据决定人工智能的未来 / 085
二、谁控制了小数据谁才是赢家 / 090
三、用小数据也能机器学习 / 099
四、会学习的小数据更强大 / 102
第六章 未来科技依赖小数据
一、小数据驱动复杂系统的优化 / 113
二、小数据推动自适应系统的进化 / 121
三、小数据助力模糊系统的应用 / 130
四、小数据创新小数据系统的发展 / 140
第七章 小数据的再认识
一、小数据的现象本质 / 153
二、小数据的原因结果 / 158
第八章 预见自我
一、智能化人生 / 167
二、智能化健康 / 174
三、智能化学习 / 178
四、智能化医疗 / 181
第九章 预见世界
一、认知的革命 / 187
二、经营的本质 / 192
三、信用的价值 / 198
四、军事的科学 / 202
第十章 预见未来
一、小数据与黑天鹅 / 207
二、小数据与灰犀牛 / 216
三、小数据与独角兽 / 223
四、小数据与长尾分布 / 231
五、小数据与随机漫步 / 234
第十一章 大数据时代的小数据革命
一、大数据时代隐忧 / 241
二、让遗忘回归常态 / 244
三、让精简成为王道 / 247
四、从细节预见未来 / 249
五、从量化自我开始 / 252
六、迎接小数据时代 / 259
第十二章 小数据思想成就大未来
一、厘清小数据的关系 / 265
二、形成小数据思维 / 278
三、读懂小数据逻辑 / 287
四、掌握小数据的智慧 / 294
五、成为小数据科学家 / 301
参考文献 / 307
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作者简介

陈辉(1978-),经济学博士、精算师,中央财经大学中国精算研究院助理研究员,央财国际研究院创始人,央财金融科技智库发起人。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《相互保险丛书》、《股票连接保险的定价、准备金评估和风险对冲研究》、《寿险公司价值评估研究》、《互联网保险新模式》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(2011-2017)》、《中国保险市场发展分析蓝皮书(2016-2017)》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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