第10章 股神1.0(2 / 2)
另外有一个案例,就是基于这种概率学因果关系的。一个搜索公司,它想研究今年冬天流感爆发的可能性,但是它研究的角度非常有意思,他不是从医学角度来研究,而是程序和算法角度来研究。
它通过分析5000万条最频繁检索的词汇,将之和疾病中心在5年间季节性流感传播时期的数据进行比较,并建立一个特定的数学模型,从中寻找关联性,寻找那些隐藏起来或然联系,最终它成功预测了流感的爆发,甚至可以精确到特定的地区和城市。
如果说显性因果只需要事先标注和设定,那么隐性因果明显就需要挖掘和寻找了,而如何找到这些隐性因果,就是数据分析模块的主要功能,同时也是这个模块是否设计成功的一个标志性指标。 ↑返回顶部↑
它通过分析5000万条最频繁检索的词汇,将之和疾病中心在5年间季节性流感传播时期的数据进行比较,并建立一个特定的数学模型,从中寻找关联性,寻找那些隐藏起来或然联系,最终它成功预测了流感的爆发,甚至可以精确到特定的地区和城市。
如果说显性因果只需要事先标注和设定,那么隐性因果明显就需要挖掘和寻找了,而如何找到这些隐性因果,就是数据分析模块的主要功能,同时也是这个模块是否设计成功的一个标志性指标。 ↑返回顶部↑