大数据10的个常见误解：算法即预言家、大数据必干净

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所 有人类分析人员会被机器算法取代

数据科学家的建议并不总是被前线的业务经理们执行。行业高管Arijit Sengupta在TechRepublic 的一篇文章中指出，这些建议往往比科学项目更难实施。然而，过分依赖机器学习算法也同样具有挑战性。Sengupta说，机器算法告诉你该怎么做，但它们没有解释你为什么要这么做。这使得很难将数据分析与公司战略规划的其余部分结合起来。

预测算法的范围从相对简单的线性算法到更复杂的基于树的算法，最后是极其复杂的神经网络。

来源：dataiku，dataconomy。

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数据湖是必不可少的

据丰田研究所数据科学家Jim Adler说，对于巨量存储库，一些IT经理们设想用它来存储大量结构化和非结构化数据，根本就不存在。企业机构不会不加区分地将所有数据存放到一个共享池中。Adler说，这些数据是 “精心规划”的，存储于独立的部门数据库中，鼓励”专注的专业知识”。这是实现合规和其他治理要求所需的透明度和问责制的唯一途径。

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算法是万无一失的预言家

不久前，谷歌流感趋势项目被大肆炒作，声称比美国疾病控制中心和其他健康信息服务机构更快、更准确地预测流感疫情的发生地。正如《纽约客》的Michele Nijhuis 在2017年6月3日的文章中所写的那样， 人们认为与流感有关词语的搜索会准确地预测疫情即将爆发的地区。事实上，简单地绘制本地温度是一个更准确的预测方法。

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