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数据分析的未来:2016年分析领域5大预测

我所处的位置决定我看世界的角度。从这里望去,2016 年的分析领域令人振奋。有史以来,分析领域从未如此重要、如此有趣。 大数据 1. 机器学习在企业生根发芽 机器学习(Machine learning)的历史可以追溯到 1950 年,但直到最近,它都只是精英人才的领域并长期被人忽视。我预言机器学习会就此稳步发展,因为许多大型企业正在接纳机器学习。如今除了研究者和数字时代原住民,企业也在探索如何把机器学习变为生产力。在一些已经规范化的行业,模型解释性较差,曾导致模型难以应用。如今这些行业的从业者使用机器学习,寻找更多创造性的方法,从模型中选择变量,而这些变量之后能由常用工具进一步构建。机器学习从多个学科中获取营养,所以未来预计会产生更多跨学科的兴趣。回想去年 INFORMS 年会的主题,Dimitris Bertsimas 讲“现代优化视野下的统计与机器学习”( Statistics and Machine Learning via a Modern Optimization Lens )。我的同事 Patrick Hall 也对于“为什么是机器学习?为什么是现在?”(Why Machi...

没有有效实施的6个安全措施

强力的WannaCry(想哭)勒索病毒是一个可以预防的安全灾难的最新例证。以下是如何让你的安全行为更加快速处理的措施。 根据最新的统计,150个国家的20多万受害者遭到WannaCry勒索蠕虫病毒的攻击。英国的医疗服务体系受到这个蠕虫病毒的攻击之后,有可能威胁到病人的生命。 那么人们的安全措施足够吗?现在执行不力的安全措施真的会导致出现问题。采用良好的计算机安全解决方案可以减少网络犯罪。人们只需要认识并应用它们。 人们已经这么做应该几十年了,但互联网和即将到来的物联网时代的关键性使得人们比以往任何时候都更加迫切需要更强大的解决方案。正如Bruce Schneier在最近发布的一本名为“Hacking the Hacker”书中所说,物联网代表着安全的构造转变: 当一个电子表格有一个漏洞,其崩溃或被盗用时,这是一回事。而如果是汽车,其电脑安全性薄弱就会害死人。它改变一切!因此人们需要调节和规范。由于生命受到威胁,人们不能接受相同级别的垃圾软件充满错误。但业界并没有准备好认真对待,而是要做到这一点。当人们能够阻止黑客和漏洞的时候,能够更好地保护驾驶车辆的人员时,那么实际上能做到这一点吗?有...

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