大数据的运用与实践案例解析
CieloMar询问CaRRot关于大数据分析的案例以及如何定价。
CaRRot分享了一个近期的项目案例：某服装快消品牌想了解的洗衣习惯。第一步是数据采集，通过新浪微博采集相关微博数据。第二步是数据清洗与存储。第三步是数据挖掘，通过算法分析得出结果。最后一步是数据验证。关于定价问题，CaRRot表示这取决于客户的重要性和需求。
CieloMar询问关于数据采集的详细过程，CaRRot表示使用微博关键词和自然语言处理（NLP）进行数据采集，数据来源于新浪公共资源。对于数据来源是否仅限于微博，CaRRot表示目前主要使用微博数据，但也会考虑其他数据源，只是把握各个数据源权重较为困难。对于多个数据源可能导致结果不一致的问题，CaRRot表示这取决于研究面向的，某些情况下单一数据源即可满足需求。
关于大数据模型，Reinaldo表达了对于大数据模型的不解。CaRRot以预测用户购买行为为例，解释了大数据模型的简单形式，并指出针对不同场景会建立不同的模型。建模过程涵盖数据分析的多个环节。
Wendy分享了自己对大数据与金融领域的看法，提到了经济学研究中样本与总体、相关关系与因果关系等话题。关于量化金融与经理的价值等问题，也是金融行业的热门话题。对于格兰杰因果模型等术语的解释，Wendy给出了解释和简要介绍。她表示尽管大数据推动了行业发展变革，但不能忽视量化决策背后所蕴含的价值。同时提到了大数据发展所面临的法律、隐私保护等问题以及可能的解决方案。她还推荐了一些书籍和影视作品来进一步了解这些问题。关于大数据带来的思考转变和隐患等问题，杨导也提出了一些值得思考的问题和看法。他强调了实践的重要性并鼓励大家进行实验验中的观点并分享感受。总体而言这是一篇探讨大数据的运用及其影响的文章并鼓励大家深入探讨这一领域的相关问题并寻求解决方案和创新思路。
