TAILIEUCHUNG - Dữ liệu lớn làm thay đổi kiểu mô hình trong thống kê nhà nước

Các cơ quan thống kê quốc gia (NSI) vẫn luôn do dự khi sử dụng các mô hình, ngoại trừ một số trường hợp cụ thể như ước lượng diện tích nhỏ. Chúng ta đang tranh luận rằng NSI không nên e ngại sử dụng các mô hình, nên công khai sử dụng các mô hình trong tài liệu và minh bạch công khai trước người dùng. Ngoài ra, mục đích chính của NSI là mô phỏng xã hội; chúng ta nên kìm hãm các hoạt động dự báo. Do đó, những mô hình được chọn sử dụng nên phụ thuộc vào những dữ liệu quan sát thực tế và mang giá trị quan trọng. | Dữ liệu lớn làm thay đổi kiểu mô hình trong thống kê nhà nước Dữ liệu lớn làm thay đổi IAOS 2014 DỮ LIỆU LỚN LÀM THAY ĐỔI KIỂU MÔ HÌNH TRONG THỐNG KÊ NHÀ NƯỚC Barteld Braaksma và Kees Zeelenberg, Cơ quan Thống kê Hà Lan Tóm tắt Dữ liệu lớn đem đến nhiều cơ hội trong hoạt động thống kê nhà nước như: đưa ra nhiều giải pháp tăng cường, đúng lúc kịp thời hơn và cho ra những sản phẩm thống kê mới. Tuy nhiên, dữ liệu lớn cũng mang lại rất nhiều thách thức như: tình trạng không kiểm soát những thay đổi về nguồn dữ liệu ảnh hưởng đến tính liên tục, khó định hình để kết nối với khung tổng thể, và dữ liệu gián tiếp ngụ ý những hiện tượng hấp dẫn đối với ngành Thống kê. Dưới đây là hai giải pháp tương ứng với những thách thức và cơ hội đó. Trước hết, chúng ta có thể xem dữ liệu lớn là những điều không hoàn hảo, tuy nhiên rất đúng lúc, kịp thời, là chỉ tiêu của các hiện tượng trong xã hội. Những dữ liệu này đang tồn tại và đó chính là lý do tại sao chúng ta đang tò mò về chúng. Thứ hai, chúng ta có thể nghiên cứu sâu hơn về giải pháp này bằng phổ biến các mô hình. Một số phương pháp mới như sử dụng các kỹ năng học máy móc có lẽ ưu thế hơn các phương pháp truyền thống như của Bayes. Các cơ quan thống kê quốc gia (NSI) vẫn luôn do dự khi sử dụng các mô hình, ngoại trừ một số trường hợp cụ thể như ước lượng diện tích nhỏ. Chúng ta đang tranh luận rằng NSI không nên e ngại sử dụng các mô hình, nên công khai sử dụng các mô hình trong tài liệu và minh bạch công khai trước người dùng. Ngoài ra, mục đích chính của NSI là mô phỏng xã hội; chúng ta nên kìm hãm các hoạt động dự báo. Do đó, những mô hình được chọn sử dụng nên phụ thuộc vào những dữ liệu quan sát thực tế và mang giá trị quan trọng. Từ khóa: dữ liệu lớn, thống kê sử dụng mô hình. “Re-Make/Re-Model” một bài hát do Bryan Ferry sáng tác là bài đầu tiên trong cuốn album nổi tiếng của Roxy Music. Bài hát mở đầu bằng một lời giới thiệu rất cụ thể, một chút âm thanh của

• Toán học
• Dữ liệu lớn
• Thống kê sử dụng mô hình
• Thống kê nhà nước
• Kiểu mô hình trong thống kê nhà nước
• Cơ quan thống kê quốc gia
• Công nghệ dữ liệu lớn tại Việt Nam
• Công nghệ dữ liệu lớn
• Dung lượng lớn
• Đa dạng lớn
• Giá trị lớn
• Thông tin dữ liệu
• Dữ liệu tái tổ hợp
• Dữ liệu mở rộng
• Giá trị của dữ liệu
• Chuỗi giá trị dữ liệu lớn
• HealthDL hệ thống thu thập dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu Y tế
• Dữ liệu Y tế lớn
• Cơ sở dữ liệu phân tán
• Dịch tễ học
• Thời gian thực
• Tổng quan về dữ liệu lớn
• Dữ liệu và internet
• Dữ liệu Big data
• Ứng dụng dữ liệu lớ
• Ứng dụng dữ liệu lớn
• Ngân hàng thương mại Việt Nam
• Dư liệu lớn trong các ngân hàng
• Hệ thống dữ liệu ngân hàng nội bộ
• Cơ quan thông tin thư viện
• Hệ thống xử lý dữ liệu lớn
• Dịch vụ mượn liên thư viện
• Đẩy mạnh ứng dụng dữ liệu lớn
• giáo dục và đào tạo
• Dữ liệu lớn trong giáo dục và đào tạo
• Chương trình giảng dạy tùy chỉnh
• Giáo dục đại học
• Chính sách kinh tế
• Phát triển kinh tế
• Siêu dữ liệu
• Hệ thống thống kê
• Thống kê dữ liệu lớn
• Dự báo chính xác dịch cúm toàn cầu
• Dịch cúm toàn cầu
• Mô hình thống kê
• Thống kê sử dụng dữ liệu lớn
• Dữ liệu lớn của Google
• Xây dựng mô hình ARGO
• Dữ liệu dịch cúm của CDC
• Luận văn Thạc sĩ
• Công nghệ thông tin
• Hệ thống phân tích dữ liệu lớn
• Tổ chức dữ liệu
• Xử lý dữ liệu lớn
• Công nghệ lưu trữ
• Big data
• Các bộ dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu
• Hệ thống dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Tối ưu cơ sở dữ liệu
• Tiền xử lý
• Phân mảnh dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu có kích thước lớn
• Truy vấn cơ sở dữ liệu
• Thống kê học
• Phương pháp truyền thống
• Quản lý dữ liệu
• Giao tiếp dữ liệu
• Tính toán dữ liệu
• Bài tập lớn môn Khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Phân lớp dữ liệu
• Giải thuật K NN
• Phân lớp dữ liệu số bằng giải thuật K NN
• Kiến trúc hồ dữ liệu
• Tổ chức tài chính ngân hàng
• Hồ dữ liệu
• Kho dữ liệu
• Khoa học nông nghiệp
• Cơ sở dữ liệu nấm lớn
• Công tác bảo tồn loài nấm
• Đa dạng sinh học nấm lớn
• Phương pháp định loại nấm lớn
• Xu hướng đổi mới sáng tạo
• Đổi mới sáng tạo dựa trên dữ liệu
• Dữ liệu kinh tế
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Bài tập lớn môn Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Thị trường giao dịch ngoại hối
• Cấu trúc dữ liệu danh sách
• Thị trường giao dịch tiền tệ
• Tổ chức cấu trúc dữ liệu
• Kỷ yếu hội thảo khoa học
• Hội thảo Phân tích quản trị dữ liệu thông minh
• Phân tích dữ liệu lớn
• Kiểm toán báo cáo tài chính
• Báo cáo tài chính
• Nghề nghiệp kế toán
• Báo cáo doanh nghiệp trong thời đại kỹ thuật số
• Quá trình phát triển của báo cáo tài chính
• Nghịch lý của dữ liệu lớn
• Mô hình thống kê sử dụng dữ liệu lớn
• Chất lượng thấp của Google
• Hiện đại hóa hệ thống thống kê
• Phân lớp hiệu quả tập dữ liệu lớn
• Tập dữ liệu lớn
• Giải thuật giảm gradient ngẫu nhiên
• Phân lớp tuyến tính với máy học SVM
• Phân lớp của máy học SVM
• Tối ưu hóa Join đệ quy
• Môi trường Spark
• Xử lý trong bộ nhớ trong
• Xử lý dữ liệu lớn thế hệ mới Spark
• Phi tuyến tập dữ liệu lớn
• Giải thuật tSVM
• Phân lớp phi tuyến tập dữ liệu lớn
• Máy học véc tơ hỗ trợ
• Mô hình máy học cục bộ