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【24h】

Exploratory vs solution-seeking big data: Discussion for 'Experiences with big data: Accounts from a data scientist's perspective'

机译：寻求解决大数据的探索性vs：讨论“大数据的经验：来自数据科学家的观点”

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摘要

I would like to commend Dr. Kulahci and his team for their thought-provoking paper (hereafter referred to as EWBD) outlining a number of their frustrations and challenges when working with industrial collaborators with production-focused big data. While the challenges have different flavors relative to other data collection exercises that we have seen as statisticians over the decades, there are certainly some common themes and problems that have endured and are taking on slightly new variations with the advent of big data. In my discussion, I consider differences between observational and experimental data, beneficial skills for students of statistics to participate effectively in big data projects, and how to guide the integration of big data across a company. Several papers that complement the ideas in EWBD are Hoerl, Snee, and DeVeaux (2014), DeVeaux, Hoerl, and Snee (2016), Jagadish (2015), Bhimani (2015) and Gunther et al. (2017).
机译：我想赞扬Kulahci博士和他的团队为他们的思想挑衅纸（以后称为EWBD）概述了与具有以生产为中心的大数据的工业合作者在与工业合作者合作时的一些挫折和挑战。虽然挑战相对于其他数据收集练习具有不同的风格，但我们在几十年中被视为统计学家，但肯定有一些共同的主题和问题已经持续，并且正在与大数据的出现略微新的变化。在我的讨论中，我考虑了观察和实验数据之间的差异，统计学生的有益技能，以便在大数据项目中有效参与，以及如何指导跨国公司整合大数据。补充EWBD的想法的几篇论文是Hoerl，Snee和Deveaux（2014），Deveaux，Hoerl和Snee（2016），Jagadish（2015），Bhimani（2015）和Gunther等人。 （2017）。

著录项

  • 来源
    《Quality engineering》 |2020年第4期|550-552|共3页
  • 作者

    Christine M. Anderson-Cook;

  • 作者单位

    Los Alamos National Laboratory Los Alamos New Mexico USA;

  • 收录信息 美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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