撰稿|每日君
對於資料採擷， 說實話每日君也是似懂非懂！本身也是非技術出身， 但是呢每日君找來這個例子， 絕對能讓小白一看就懂什麼資料採擷……。 很好玩的一個比喻， 值得玩味！慢慢看啊……
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讓每日君帶你們看一個人為設計的場景。 假設一個房間裡神奇地漂浮著無數個小球。 我們想搞清楚這些小球停留的位置是否存在著一種特定的結構。 比方說， 小球是不是更易集中在某一特定區域？是不是故意避開某些點位？它們是均勻分佈於整個空間嗎？
別著急， 讓每日君慢慢擼一下這個實驗……
你們可能會問了， 房間一片漆黑， 我們什麼也看不見啊？我們用一部帶閃光燈的照相機， 想把漂浮在整個房間的小球都拍下來。
照片猶如下圖一樣：
整體拍攝
就算小球的位置之間確實存在某種聯繫， 從這張照片上我們也看不出個所以然。 看上去小球就像是均勻分佈的一樣。 所以我們嘗試著換了下位置， 從新的角度拍下了第二張照片。
換個角度拍攝
照片上的小球看起來還是隨機分佈的， 沒有任何規律。 讓我們換個高點的角度試試看。
從高處拍攝
呃， 還是看不出有什麼規律來。 那我們最後再換個低點的角度試一次。
從低角度拍攝
啊哈， 這次有點意思了：看起來小球集中分佈在靠近屋頂和地面的兩個區域， 中間這段沒有一個小球。
所以， 還是那句話， 主要看姿勢……
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姿勢對了，才能找到點（適合腦補……）
在上面這個例子中，我們想說的其實是三維資料點（不懂？百度啊）。
每個小球的位置都可以由3個數位來表示，每個數位分別代表它在XYZ三條軸上的位置。在實際的電腦運算中，資料點的位置會由更多的數位組合來表示。
什麼？還不明白？小麥穗再舉一個例子……
醫院病人的病歷可能會包含500組數位，包括他的生日年月日、身高、體重、血壓、最近一次的看病記錄、膽固醇指標等等。醫院、醫生、醫療領域的創業者可能會想要搞清楚，不同病人的資料點之間是否存在某種規律，然後針對性的進行分析、針對。
如心臟病人的資料點是否會集中分佈？如果資料點確實會集中分佈，當我們發現新入院病人的資料點也出現同樣的趨勢時，我們就可以推斷這位病人很可能犯心臟病。當然，實際操作起來肯定不會如此簡單。
這難道就是醫療行業大資料的收集、分析？厲害了我的病……
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一個人是不可能用肉眼看到這些資料點的。人怎麼可能分得清500個維度呢？就像在上面那個例子中，沒有人能看得清“黑屋”中小球，我們也同樣看不見500個維度中的那些資料點。我們可以用二維圖片（就是上面那些拍照出來的小球球）來展示位於三維空間中的資料點，用同樣的方法，我們也可以更低維度的“照片”來表現擁有500個維度的資料點。
只有從合適的“角度”拍下“照片”，我們才可以從中找出不同資料點之間的規律，不然將很難有所發現。這就是人們所說的如何從“大資料”中“發現見解”。
上面的圖片是用專門的軟體製作的。哈哈……不過沒關係，只要你看懂了就行！
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以上，供非專業人士參考，專業人士可以繞道……也可以留言給出你的見解！也可以過來噴一下賤賤的每日君
這個實驗你看懂了嗎？ (單選) 0人 0% 沒看懂 0人 0% 懂了 投票
……
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姿勢對了，才能找到點（適合腦補……）
在上面這個例子中，我們想說的其實是三維資料點（不懂？百度啊）。
每個小球的位置都可以由3個數位來表示，每個數位分別代表它在XYZ三條軸上的位置。在實際的電腦運算中，資料點的位置會由更多的數位組合來表示。
什麼？還不明白？小麥穗再舉一個例子……
醫院病人的病歷可能會包含500組數位，包括他的生日年月日、身高、體重、血壓、最近一次的看病記錄、膽固醇指標等等。醫院、醫生、醫療領域的創業者可能會想要搞清楚，不同病人的資料點之間是否存在某種規律，然後針對性的進行分析、針對。
如心臟病人的資料點是否會集中分佈？如果資料點確實會集中分佈，當我們發現新入院病人的資料點也出現同樣的趨勢時，我們就可以推斷這位病人很可能犯心臟病。當然，實際操作起來肯定不會如此簡單。
這難道就是醫療行業大資料的收集、分析？厲害了我的病……
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一個人是不可能用肉眼看到這些資料點的。人怎麼可能分得清500個維度呢？就像在上面那個例子中，沒有人能看得清“黑屋”中小球，我們也同樣看不見500個維度中的那些資料點。我們可以用二維圖片（就是上面那些拍照出來的小球球）來展示位於三維空間中的資料點，用同樣的方法，我們也可以更低維度的“照片”來表現擁有500個維度的資料點。
只有從合適的“角度”拍下“照片”，我們才可以從中找出不同資料點之間的規律，不然將很難有所發現。這就是人們所說的如何從“大資料”中“發現見解”。
上面的圖片是用專門的軟體製作的。哈哈……不過沒關係，只要你看懂了就行！
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