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信用修复 $[city_name]信用修复 2024-12-24 780 0

本篇文章给大家谈谈大数据的取舍与不相关的原因，以及大数据怎么处理看似不相关的数据?对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

（图片来源网络，侵删）

企业在取舍决策过程中面临的困难和阻碍有哪些

企业决策环境复杂性。现代企业决策管理受到大数据技术的影响。企业决策信息辨识性。大数据时代背景下，互联网上的信息数快速增加。

综上所述，权衡取舍是企业决策中不可或缺的一部分。管理者们需要不断权衡效率与平等，以确保企业的长期稳定发展。

在决策过程中，管理者很容易因自己在公司的地位、权力高于专家而为维护自身尊严，往往忽视专家意见，刚愎自用，陷入“自尊困境”。且专家意见也很可能带有个人的主观情感而不易被管理层接受。此外，不规范的决策机制也是造成悲剧的重要原因。在决策中，专家意见很可能无法起到实质性的作用。

权衡理论强调在决策过程中对各种因素进行权衡，这些因可能包括风险与收益、成本与效益、短期与长期利益等。决策者需要在这些相互冲突的因素之间进行取舍，以找到一个最佳的平衡点。这种权衡可以是显性的，如金钱和时间之间的权衡；也可以是隐性的，如心理和情感层面的权衡。

1、维克托·舍恩伯格在书中探讨了大数据的取舍之道，即如何在利用数据带来便利和效率的同时，避免数据滥用和隐私泄露。他强调，删除数据是保护个人隐私和数据安全的关键措施之一。在数字时代，数据无处不在，个人生活的每一个细节都被记录下来。这无疑带来了许多便利，但同时也引发了对隐私和数据安全的担忧。

2、他强调，人们需要在信息的积累与精简之间找到平衡，通过删除无用或过时的数据，使我们能够更专注于关键信息，从而提高决策的准确性。定价为490元的平装版，使得这一理念触手可及，为那些在大数据时代寻求智慧决策的读者提供了实用的指导。

3、《删除》这本书探讨了大数据时代的信息取舍之道，主要围绕着遗忘的美德展开。在数字技术与全球网络的推动下，人类天生的遗忘能力正在被逐步瓦解，这对我们的信息记忆产生了极大的影响。为了应对这一挑战，《删除》作者维克托提出了四大驱动力：数字化、廉价存储、信息提取的便利性以及全球性访问。

4、《删除》的出版不仅开启了一场关于“互联网遗忘运动”的讨论，也为我们指明了在大数据时代如何平衡信息获取与保护隐私，如何构建一个积极且安全的信息环境。通过阅读这本书，读者将深刻理解遗忘在大数据时代的价值，并学会在取舍之间找到平衡之道。

5、他的著作《删除》开创了数据研究的新篇章，提出了“被遗忘的权利”这一概念，受到业界和法律界的广泛关注，荣获多项重要奖项，包括美国政治科学协会的唐·K·普赖斯奖和媒介环境学会的马歇尔·麦克卢汉奖。

6、中文版序：大数据取舍之道的序言在数字化时代，我们面临着信息过载的挑战，因意义而智慧的理念引领我们思考如何选择。姜奇平的序言探讨了这个主题的必要性。第一部分：大数据时代的信息取舍第1章：遗忘与记忆的平衡被打破随着技术进步，遗忘不再是常态，记忆成为主导。

因而大数据带来的最大伦理危机即为个人隐私权问题，该问题无时无刻不在我们身边发生。首先是数据采集过程中的伦理问题：如大数据时代人工数据采集被智能设备替代，很多个人相关的记录都在我们不知情的情况下被记录和存储下来；其次是数据使用过程中的隐私问题。

一部分人能够较好占有并利用大数据资源，而另一部分人则难以占有和利用大数据资源，造成数据鸿沟。数据鸿沟会产生信息红利分配不公问题，加剧群体差异和社会矛盾。学术界普遍认为，应针对大数据技术引发的伦理问题，确立相应的伦理原则。

大数据伦理问题的根源主要涉及技术局限和数据使用过程中产生的道德、法律、政治和社会问题。技术层面上，大数据的庞大体积和复杂性使得数据处理存在挑战，包括数据完整性和安全性问题。伦理层面上，数据处理和共享可能侵犯个人隐私、破坏公平性、挑战正义感，以及威胁自由意志，这要求我们在权利与利益之间寻求平衡。

开展大数据伦理问题的治理，应当从伦理原则确立、法规监管加强、行业自律提升以及公众教育普及等多个维度综合施策。首先，明确大数据伦理原则是治理的基础。这些原则包括但不限于无害原则、同意原则以及公正原则。

不需要看大数据的平台有很多，以下是一些例子：社交媒体平台。许多社交媒体平台，如微博、抖音等，虽然会收集用户数据进行分析以优化用户体验，但并不完全依赖大数据进行内容推荐或展示。用户可以根据自己的喜好和兴趣关注话题或创作者，无需通过平台的算法进行个性化推荐。

不看大数据的借钱平台主要有富贷通、悦享借、嘉盛借、融和网、拓鑫小贷等。这些平台在借款过程中不依赖大数据信用评估，而是采用其他方式如芝麻信用、人脸识别等来进行审核。首先，富贷通是一款近期下款案例较多的借钱平台，它不看负债，无视黑白户，申请通过率比较高。

白猫贷则是一个上线时间较长的小额贷款平台，申请时不看征信和大数据，近期通过率较高，且下款速度快。口袋花则是一个贷款超市类型的平台，内部包含多个不看征信好下款的小额贷款产品，适合短期资金周转需求。

1、数据亦不懂叙事，也难以把握思维的浮现过程。一个5岁的幼儿可以简单讲小红帽的故事，但数据分析无法做到。幼儿已经可以理解小红帽里正义与邪恶的力量对比，这是人类社会长期积累的价值判断，是一种文化背景。但数据分析不能理解，至少目前，大数据在概率上更胜一筹，却无法讲一个简单的故事。

2、大数据不能解决大问题如果你只是想分析哪些邮件产生了最多的竞选捐款，你可以做一个随机对照试验。但如果目标是在衰退期间刺激经济，你不会找到一个平行世界社会作为对照组。

3、网信办要求所有的互联网公司禁止大数据杀熟。这是网信办联合其他部门发出的统一公告，网信部要求互联网公司严格执行相关措施，同时禁止互联网公司进行大数据杀熟的业务。对于那些互联网公司来说，互联网公司不得通过算法来诱导用户进行消费，也不能利用算法进行所谓的价格上的差别待遇。

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