大数据行业应用有哪些？这些小应用才是数据分析师要了解的

大数据行业应用有哪些？严格地说,本文的标题“甲板自己出来吓唬人”,因为这个小应用程序在大型数据对当前技术的应用远“大”(我们有“大数据”这个词加上引号),但它使用数据协会为核心,因果留出的实践是一个典型的大数据模型的方法,以及小范围很小,毕竟,是使用电脑,并与大数据模型还在路上。

这个大数据的小应用是对某些历史文件的date。

大数据行业应用有哪些？确定历史文献的年代一直是历史学家关心和需要的问题，因为许多文献只有在它们应该有用的时候才有用。但由于种种不难想象的原因，许多历史文献的年代是未知的。测定这些文件年代的典型方法是使用放射性碳定年法。然而，这样确定的日期往往错了几十年，这对古代文献来说可能无关紧要，但对现代文献来说有点粗糙。此外，这种方法有时会对文件造成一些损害。除了碳-14年代测定法外，根据所使用的纸张或墨水的类型来确定文件的年代也很常见，使用的是纸张、墨水等的进化史，但错误往往超过几十年。这些方法的缺点使其他方法有用。最近，像多伦多大学的Gelila Tilahun这样的研究人员展示了一种新方法。

Tillahan等人研究了英国中世纪时期大量的特许状。这些契约多为拉丁文，记载了各种财产和土地的交易，对研究英国中世纪的历史有很大的参考价值。然而，现存的数百万份契约中，大多数既没有日期，也不能从其内容中推断出来。另一方面，由于中世纪只有几百年的历史，上述方法几十年的误差都比较大，而且数以百万计的大量误差使其不切实际。为此，Tillahan和其他人采取了一种新方法。契约数以千计年代称为基准,已知未知的年代和年代契约行为的词汇和短语分布统计比较,前者和后者的分析,不同年代之间的相似度来确定哪个最有可能年代(即最大相似度s);或者,发生的概率在不同的时代不同的单词和短语可以被后者,估计和发生的概率可以估计前在每一个时代的词汇和短语在前的数量,从而确定最可能的年龄(即。，最有可能的年龄)。

大数据行业应用有哪些？这些方法有多精确?Thiellahan先生和他的同事们有一种聪明的方法来做到这一点:将其应用于已知的文件，并将估算值与实际日期进行比较。他们发现，这些估算的平均误差可以减少到10年以内，使它们比以前的方法更准确。

当然，这种方法也有很多不确定性，比如行为之间的相似程度，不同时代行为发生的概率等等。没有唯一的定义，用于统计比较的算法也不是唯一的。这些不确定性在大数据范式中是普遍存在的，它们有利有弊。反对者认为证据并不像碳-14年代测定法那样明确;它的“优势”是它提供了改进该方法所需的额外自由。事实上，Tillahen等人的工作本身就是这种额外自由度的体现，因为他们并不是这种方法的发起者，只是利用不确定性提供的额外自由度引入了新的定义和算法。

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