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首先，大数据要求数据量大
其次，大数据需要具有多维度的特征，而且各个维度最好是正交的
第三，数据的完备性
很多时候，大数据还需要具有实时性
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今天我们说大数据思维，已经超出了这一层含义，是一种全新的思维方式和做事情的方法。
1）从大量看似无章的数据点，总结出原来找不到的相关性
2）不事先作假定，从大数据出发先得到结论，再分析原因
3）利用大数据在准确把控宏观规律的同时，精确到每一个细节
4）通过几个维度的强相关性，替代过去的因果关系
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Google的搜索广告优于Facebook的个性化展示广告，后者优于一般的展示广告。Google的广告系统利用的是用户主动输入的信息，它最为有效。
中国人所说的“性相近，习相远”是对得，因为人的本性差不多。个性化服务的本质，就是寻找每一个人和整个群体在喜好上的差异程度。可以用交叉熵来定量衡量它，维度分得越细，个性化特点越突出。
搜索广告使用了用户提供的10多比特的信息，而个性化广告其实只能利用1~2比特信息。
看到使用正交、可叠加信息的作用，而且离达成交易的环节越短，广告效果越有效。
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1）购买不断淘汰坏企业的股市上的指数基金
2）不断淘汰不好的项目，在生活中要止损
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切勿浪费较多东西，去做“用较少的东西，同样可以做好的事情”
如果关于同一个问题有许多种理论，每一种都能作出同样（准确）的预测，那么应该挑选其中使用假定最少的理论。
简洁的往往是正确的，越是复杂，越容易犯错。
如果能够得到同样好的结论，假设越少越好，或者说条件越少越好，即“若无必要，勿增实体”
既然大家都这么推崇这个法则，它是否有科学根据呢？
1）做减法
2）不要制造伪需求
3）要提高自己寻找基函数的能力
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