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時間的制約より1/3程度しか読めませんでしたが、データ分析に関して事例含めた変遷、導入効果が綺麗に纏まっており、非常に勉強になりました。
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従来のデータ分析方法と対比させ、相関分析の価値を述べる。それは全データを丸ごと解析することができるようになったからこそこ価値であり、ビッグデータの真髄がそこにある。
そして、ビッグデータによる功罪を丁寧に述べた後、未来まで言及をする。
まさに世間で話題となっているビッグデータ、その正体を知るのによい一冊であった。
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「ビッグデータ」あ~そうなんだ。そういえば・と納得。ここ数年の進化は想像の域を超えて進む。思考停止です!
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因果関係から相関関係へのシフト。
ビックデータの活用事例がわんさか載っていて、そのビックデータの活用の危うさも記載されている。
大量のデータがあるからこそ、傾向がわかる。
グーグルの検索エンジンで検索されたキーワードをもとに、インフルエンザの流行度合いを調べたり、購買履歴からハリケーンが発生するときに何がよく売れるか調べたり、機械翻訳の精度が上がったり、相撲の八百長を見抜いたり、安全な航路を明確にできたりできる。
全て相関関係。
で、相関関係で物事が判断されるようになった際、個人情報が特定できてしまったらどうすんの?二次利用したい場合は、提供者に再度許可とるの?犯罪の傾向があるという理由で逮捕するの?など、多くの課題が待ち受けている。
ビックデータの良し悪しがまとめられた良い本だと感じた。
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16.07.31読了。ビッグデータとはなにか、ビッグデータがどのように世界を変えるかの本。大変興味深い。良書であった。
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ビッグデータを使うと何ができるのか、なぜ「ビッグ」なのか、ビジネスへの利用、負の側面などについて書かれている。これまでのように少量かつ正確なデータで因果関係を発見するのではなく、大量かつ乱雑なデータから高速に相関関係を発見できるようになったことがキーポイントのようだ。シリコンバレーの名だたる企業から自治体まで、ビッグデータを活かした具体例が豊富に説明されているので分かりやすい。また、プライバシー侵害や「データ至上主義」のような負の側面についても指摘されている。
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言葉が先しているビッグデータについて、要点を理解するのに、入りやすい。今までの統計との対比が秀逸。後半はやや冗長なので、斜め読みで良いかな。ブラックスワンと、対で読みたい。
1.ビッグデータ:小規模ではなしえないことを大きな規模で実行し、新たな知の抽出や価値の創出によって、市場、組織、さらには市民と政府の関係などを変えること。
2.量が変われば本質が変わる。
3.ビッグデータ3つの変化、①無作為の標本抽出から全てのデータに。n=全部。②量さえあれば精度は重要ではなくなる。③原因と結果の因果関係からの脱却。因果関係でなく相関関係が重要になる。
3.無作為抽出という革命が近代の大規模な計量法の根幹をになったが、あくまで簡便法であって完全なデータの次善策。全体ではなく標本を相手にするには常に何らかの犠牲を伴う。
4.量は質を凌駕する。乱雑な方が正確になる時代。相関は理由ではなく答えしか教えてくれないが、それで十分なことが多い。
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様々な文献や事例からビッグデータの全体像について語られている。
(技術的な具体的な内容ではない。)
とても納得感と読み応えのある本だった。
古い企業も実はビッグデータを保有する企業として、ビジネスそのものが変わる可能性も感じた。
本書におけるビッグデータの捉え方は:
「小規模ではなしえないことを大きな規模で実行し、新たな知の抽出や価値の創出によって、市場、組織、さらには市民と政府の関係などを変えること」
ビッグデータらしさ:
その1 ビッグデータは限りなくすべてのデータを扱う
その2 量さえあれば精度は重要ではない
その3 因果関係ではなく相関関係が重要になる
3つのリスク:
プライバシー、傾向・習慣、データ独裁
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何かと話題に上がるビッグデータについて有用性や懸念点、これからもたらされるであろう将来を説明。以前読んだ『統計学が最強の学問である』とは反対の見地、データ分析はN=全部に近づけることが重要、でありどちらも一緒に読むことを薦めたいと思う。自分はDB推奨派であるが、社会全体がDB化することには未だ疑念を感じる。
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大量にデータがあれば、因果でとらえる必要などなく、相関だけで結果は十分と言う結構ムチャな主張をしている部分がありますが、それはともかく、データの扱いに対するトレンドが分かります。
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ところが膨大なデータから浮かび上がる相関関係は未来予測を可能にする。「風が吹けば桶屋が儲かる」のは因果関係を辿ったものだが、ビッグデータは風が吹く前にネズミ捕りが売れることを予測するのだ。
http://sessendo.blogspot.jp/2017/09/blog-post_18.html
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発売されて約5年経ったが,指摘としては悪くなく,またビッグデータがもてはやされ始めた当初の熱を感じる文章でもある.ある程度まとまった年月が経って,やはりビッグデータ自体は無視できない地位を占めている(あるいは今後占める)と思われるので,基礎知識としては役立つ内容.
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☆人工知能におびえるな。ビッグデータと人工知能と集合知の結び付けが大事。
☆集合知の活用には専門知が必要。
(参考文献)『ビッグデータの正体』、人工知能は人間を超えるか 松尾、『ポスト・ヒューマン誕生』、ロボットは友だちになれるか、インターネットを生命化する、基礎情報学のヴァイアビリティ
(著作)『集合知とは何か』、『AI』、『続基礎情報学』、ネット社会の「正義」とは何か、
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最近話題のBig Dataだが、これまでの統計的手法とは決定的に考え方が違うということが非常に分かりやすく述べられている。また、Big Dataに対する分析も簡単ではないことにも触れられている。
Bid Data分析の効用・価値だけでなく、リスクや今後求められるであろうルールも言及されており、Big Dataを多面的に理解する上で良著だと思う。
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特別な工夫をしなくても、世界中で膨大なデータが「自動的に」集まるようになってきた。ビッグデータを用いて、今まで誰も気がつかなかった「相関関係」を掘り出して、政策やビジネスに適用するのは、昔のゴールドラッシュのようなもの。人より先に手を付けるアントレプレナー体質の人は、どんどんやればいい。しかしビッグデータ問題の本質はそこにあるのではない。
マスデータが、自動的に一部の組織に囲い込まれているという「データ資本主義」、相関関係と決定係数だけを頼りにクラゲのように生きる人間や組織をのさばらす「尊厳の喪失」が本質的な問題だ。
世界は、早急にこの問題に対してコントロールする手段を検討しなくてはならない。