Bit by Bit
  • 译者手记
  • 作者序
  • 1 简介
    • 1.1 罗夏墨迹
    • 1.2 欢迎来到数字时代
    • 1.3 研究的设计
    • 1.4 本书的主题
    • 1.5 本书的大纲
    • 扩展阅读
  • 2 观察行为
    • 2.1 简介
    • 2.2 大数据
    • 2.3 大数据的十个常见特性
      • 2.3.1 Big
      • 2.3.2 Always-on
      • 2.3.3 Nonreactive
      • 2.3.4 Incomplete
      • 2.3.5 Inaccessible
      • 2.3.6 Nonrepresentative
      • 2.3.7 Drifting
      • 2.3.8 Algorithmically confounded
      • 2.3.9 Dirty
      • 2.3.10 Sensitive
    • 2.4 研究的策略
      • 2.4.1 统计
      • 2.4.2 预报与即时预报
      • 2.4.3 模拟实验
    • 2.5 总结
    • 数学原理简介
    • 扩展阅读
    • 延伸活动
  • 3 问问题
    • 3.1 简介
    • 3.2 提问与观察
    • 3.3 整体性调查误差框架
      • 3.3.1 代表性
      • 3.3.2 衡量标准
      • 3.3.3 成本
    • 3.4 该问谁
    • 3.5 问问题的新方法
      • 3.5.1 生态学的瞬间评估
      • 3.5.2 维基调查
      • 3.5.3 游戏化
    • 3.6 将调查与大数据连接
      • 3.6.1 互补式提问
      • 3.6.2 增广式提问
    • 3.7 总结
    • 数学原理简介
    • 扩展阅读
    • 延伸活动
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  1. 2 观察行为

2.4 研究的策略

在了解了大数据常有的 10 个特性和精确的观测数据的固有限制后,我将介绍使用大数据资源进行研究的三个主要策略:统计,预测,以及模拟实验。我会用例子来介绍这些方法。这可能叫做“研究策略(resesarch strategies)”或“研究食谱(research recipes)”。这些策略既不是相互矛盾的,也不是面面俱到的。

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