小数据：查看医疗保健的分析！

小数据：查看医疗保健的分析！

Freiburg, Deutschland - 在数据分析的世界中，目前有一个显着的范式变化。越来越多的研究人员转向“小数据”（小数据）的概念，鉴于大数据记录（大数据）经常带来的困难，该领域通常会变得重要。 Quantum zeitgeist 报告说，对小数据的分析尤其具有对医疗系统和助理技术的潜在，具有个人见解，例如对特定背景的个人见解。

与小数据合作提供了机会，可以提出目标问题并获得细微的答案。这种区分至关重要，因为重要的亚组通常通过分析大量数据来忽略。反过来，这带来了挑战，例如过度拟合（过度拟合）的风险和创新验证方法的需求。

小数据的优点

在许多应用程序场景中，例如在个性化医学或包容性的政治设计中，小数据可以提供有价值的信息。这种类型的数据分析不仅更精确，而且促进了多样性：而不是研究一般趋势，而是关注个人需求和特定环境。跨统计，计算机科学和数学跨学科合作对于基于小数据记录开发新的分析技术至关重要。

小数据的一个惊人的方面是，它通常可以用来补充太大的数据。如果没有全面的数据记录，这特别有用。但是，为了利用这些较小数据的全部潜力，学科和有效的知识交流之间需要使用通用语言。这是未来研究的核心挑战之一。

大数据的挑战

同时，如果没有挑战，对大数据（大数据）的分析并不能保留。根据 PMC ，高维度和大量数据量是结果中噪声和车道相关性的频繁原因。基因组学，神经科学和金融服务等行业的公司面临着包括技术和思维在内的复杂要求。

传统的统计方法通常必须进行调整甚至重新开发以处理这些大型且复杂的数据记录。同时，诸如基于机械学习的深度学习和预防学习之类的过程越来越挑战，以识别巨大数据中的模式和关系。一个例子是在智能家居设备中使用深度学习在语言处理中，需要对语音命令进行精确的解释。

强化学习也用于汽车行业，例如用于开发自动驾驶算法。在此处通过在模拟环境中奖励正确决策来培训模型，从而导致安全有效的驾驶决策。

看未来

这个问题仍然是数据分析的未来。尽管大数据记录继续发挥重要作用，但对小数据的欣赏可能会增加。鉴于AI的不断发展以及数据分析的渐进方法，研究人员和公司必须有良好的手来找到大型和小型数据集之间的平衡。小数据可以使个人和场景的边缘化通常不同于规范。

未来的工作应促进对统计方法的更细微的使用，并对较大数据记录的限制提高意识。因此，我们密切关注小型数据，以获得对我们复杂世界的更深入的见解。毕竟，大型和大数据的正确组合可能是不同领域新发现的关键。尽管数据分析的景观在不断发展，但仍然很清楚：灵活性和创新是成功的基本要素。