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开周期莫回暂时无法预期,不过可以想见的是,即使做一个拼接组装的活,中间也会有大量的接口开工作,将这些软件拼接在一起的粘合剂和组装平台就需要他自己动手了。
具体工作量无法预估,只能先干着再说,如果开源软件刚好都能找到合用的,这个周期自然会短不少,如果很不巧,没有合用的软件,估计他就得自己开,这所耗用的时间就没头了。
莫回给自己列了一个工作进度表,按照这个进度表开始逐条逐项的完成和推进。
如果想要“攒”
一个股神1.o,那么有几个必须的关键功能模块,比如股神1.o的大脑,这将是一个大数据分析模块,它负责将所有搜集来的信息进行整理加工,并且从中提取具备指导意义的分析结论。
这个数据分析模块,它必须同时具备显性因果分析能力,和隐性因果分析能力。
比如生猪存栏数据下跌,必然导致随后的猪肉价格上涨。
生猪存栏数量与猪肉价格存在某种必然的因果关系,而数据分析模块,必须具备识别这种明显由因就可以导致果的因果关系的能力。
比如东南海峡输油管道生破裂,必然导致帝国东南大区油品价格上涨,这也存在某种必然的因果关系。
只不过与生猪存栏数据不同的是,生猪存栏数据属于常态化数据,它每天都有,每天都有浮动,而油管破裂属于偶事件。
虽然油管破裂属于偶事件,但是数据分析模块必须具备识别这种偶事件,进而给出随后由其导致的必然后果的能力。
类似的因果关联事件或者数据很多,数据分析模块必须具备识别这种显性因果联系的能力。
与这些显性因果相对应的,就是隐性因果联系。
那个著名的啤酒和尿布的案例其实就是隐性因果联系,这些隐性因果之间,不一定具备必然性,但是因和果之间,往往存在或然性联系。
就单个事例来说,这种因果联系未必成立,但是将其置于一个足够大的基数上时,这种因果联系就凸显出来,这是一种概率学意义上的因果关系。
另外有一个案例,就是基于这种概率学因果关系的。
一个搜索公司,它想研究今年冬天流感爆的可能性,但是它研究的角度非常有意思,他不是从医学角度来研究,而是程序和算法角度来研究。
它通过分析5ooo万条最频繁检索的词汇,将之和疾病中心在5年间季节性流感传播时期的数据进行比较,并建立一个特定的数学模型,从中寻找关联性,寻找那些隐藏起来或然联系,最终它成功预测了流感的爆,甚至可以精确到特定的地区和城市。
如果说显性因果只需要事先标注和设定,那么隐性因果明显就需要挖掘和寻找了,而如何找到这些隐性因果,就是数据分析模块的主要功能,同时也是这个模块是否设计成功的一个标志性指标。
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