大数据、小数据与全数据丨须知

大数据简化世界认知,但可能忽略个体差异。小数据关注个体细节,提供更精准的需求呈现。两者结合,如零售商利用小数据分析推出啤酒与尿布促销,提升销售。未来趋势将是全数据时代,借助全量数据提升城市交通效率。数据的本质是服务于人,通过分析数据以提升人们的生活质量。

【现象】大数据浪潮下,一些企业转而将目光投向了传统的小数据,并据此改善了相关产品。比如,相较于以往,现在的罐头和汽水瓶的盖子更容易打开,车门可以不费力地关上,而抽屉的开合也设计得更加顺滑。这缘于企业对一个细节的敏锐捕捉:随着科技发展导致的体力劳动减少、电脑和触摸屏导致的书写退化,人们的双手没有以前有力了。类似的小数据、小趋势,正在和大数据一起改变着我们的生活。

大数据、小数据与全数据丨新知

【点评】大数据的产生,简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成为无数个可以量化的数据节点,从而为人提供了一个“数据画像”。然而,目前的一些大数据应用还停留在标签化的层面,忽略了个体的差异,容易导致千人一面的结果。

如果说大数据关注的是总体和大致规律,那么小数据关注的则是个体和细腻的事实。和大数据相比,小数据的价值在于它来源于各类社会行为的细节,更贴近人们的个体感受,对需求的呈现也更精准。比如,按照大数据画像,婴儿尿布可能会和奶粉、玩具等商品相关联,啤酒的消费者可能会同时选购花生米、薯片等零食。而国外一家零售商依据小数据的分析显示,男性顾客在购买婴儿尿片时,常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段,竟然取得了成功。

大数据、小数据与全数据丨新知

不论是大数据还是小数据,最重要的是对数据的分析。举一个古代的例子,在马陵之战中,庞涓善于数据分析,而孙膑通过编造“使齐军入魏地为十万灶,明日为五万灶,又明日为三万灶”的数据,反其道而用之,对庞涓实施诱杀。这就是庞涓惯用“灶”的大数据,而忽视对脚印等小数据的分析而导致的。要达成对事物的更深入理解,就需要把大数据思维和小数据细节相结合。

关于未来趋势,有专家预言,在不久的将来,大

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
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