就數據科學的理論層面而言，因為無法事前知道哪些數據具備有意義的高應用價值，所以通常會選擇盡可能地儲存所能收集到的資料，但在實務面因為營運成本考量（大數據的廣義定義），全面性的數據收集與分析往往不可行，同時數據過多所造成的雜訊（noise）也會使分析結果打折扣。然而事前規劃受限制的收集面向與範疇，如此又一定程度上違背了資料採礦（Data mining）的原則，使得欲投入大數據領域者陷入兩難。
二、預測的主觀性
大至天災、人禍、經濟、政治，小至保險、投資、博弈，人類從占卜、觀星到目前發展成熟的數據科學，預測（Prediction）始終都是最重要的目的，只要預測的結果能產生一定程度以上的正確性，數據和數據模型就有了存在的價值。
這就牽涉到所謂「客觀的」預測是否存在的討論。精準預測的作者 Nate Silver 抱持否定態度，認為所有的預測都是主觀的，即便數據都是由外部產生，但數據模型（model）和數據解讀結果，都必然存在着人為的主觀判斷。自我實現（Self-fullfilling）和自我取消（Self-defeating）是預測存在主觀性的論證。
自我實現的預測，指得是事前預測的行為，會促使預測結果實現，例如選舉民調，投票日前某位候選人民調的大幅上升或落後，會使支持者產生樂觀或悲觀的情緒，進而提升或降低該候選人的得票率，因此民主制度下的選舉通常會有投票前十日（或一段時間內）禁止媒體公佈民調的規定，亦即所謂的封關民調。
自我取消的預測，則剛好相反。最明顯的例子就是流行性疾病預報，當國家衛生機構依據溫度、環境因子、全國病例等數據，預估今年冬天流行感冒患者將會大幅增加時，民眾會因為害怕疾病而嚴加防越南文翻譯範（注意保暖、外出戴口罩等），使得疾病預報的準確性降低了。
三、失誤的代價
2007年出版的「黑天鵝效應（The Balck Swan）」一書中，已經充分論述了離群值（outlier）所帶來的巨大衝擊。就一般的統計理論而言，離群值因為發生的機率微小，且對模型的影響程度不高，一般會忽略這種離群事件所造成的誤差。但正是這種微小誤差的累積，造成美國 911 攻擊事件、金融海嘯、以及日常生活中所發生的諸多大小意外。
以金融海嘯的源頭──次級房貸（Subprime Mortgage Loan）而言，根本問題出在於雷曼兄弟這類的信評機構（Rating agency），根據模型所包裝成的衍生性金融商品，很大程度低估了潛在的違約風險（default risk）。當市場上已經發行了大量的高風險商品時，即使違約機率很低，然而一旦越南文翻譯生所造成的連鎖傷害就會非常巨大，也就是後來的 2008-2009 金融海嘯。如下圖所示，如以加權平均方式計算，資產整體的違約率只有 3.7%，但事實上隱含了越南文翻譯一定比重的高風險資產。
就數據科學的理論層面而言，因為無法事前知道哪些數據具備有意義的高應用價值，所以通常會選擇盡可能地儲存所能收集到的資料，但在實務面因為營運成本考量（大數據的廣義定義），全面性的數據收集與分析往往不可行，同時數據過多所造成的雜訊（noise）也會使分析結果打折扣。然而事前規劃受限制的收集面向與範疇，如此又一定程度上違背了資料採礦（Data mining）的原則，使得欲投入大數據領域者陷入兩難。
二、預測的主觀性
大至天災、人禍、經濟、政治，小至保險、投資、博弈，人類從占卜、觀星到目前發展成熟的數據科學，預測（Prediction）始終越南文翻譯都是最重要的目的，只要預測的結果能產生一定程度以上的正確性，數據和數據模型就有了存在的價值。
這就牽涉到所謂「客觀的」預測是否存在的討論。精準預測的作者 Nate Silver 抱持否定態度，認為所有的預測都是主觀的，越南文翻譯即便數據都是由外部產生，但數據模型（model）和數據解讀結果，都必然存在着人為的主觀判斷。自我實現（Self-fullfilling）和自我取消（Self-defeating）是預測存在主觀性的論證。
越南文翻譯自我取消的預測，則剛好相反。最明顯越南文翻譯的例子就是流行性疾病預報，當國家衛生機構依據溫度、環境因子、全國病例等數據，預估今年冬天流行感冒患者將會大幅增加時，民眾會因為害怕疾病而嚴加防範（注意保暖、外出戴口罩等），使得疾病預報的準確性降低了。
三、失誤的代價
2007年出版的「黑天鵝效應（The Balck Swan）」一書中，已經充分論述了離群值（outlier）所帶來的巨大衝擊。就一般的統計理越南文翻譯論而言，離群值因為發生的機率微小，且對模型的影響程度不高，一般會忽略這種離群事件所造成的誤差。但正是這種微小誤差的累積，造成美國 911 攻擊事件、金融海嘯、以及日常生活中所發生的諸多大小意外。
以金融海嘯的源頭──次級房貸（Subprime Mortgage Loan）而言，根本問題出在於雷曼兄弟這類的信評機構（Rating agency）越南文翻譯，根據模型所包裝成的衍生性金融商品，很大程度低估了潛在的違約風險（default risk）。當市場上已經發行了大量的高風險商品時，即使違約機率很低，然而一旦發生所造成的連鎖傷害就會非常巨大，也就是後來的 2008-2009 金融海嘯。如越南文翻譯下圖所示，如以加權平均方式計算，資產整體的違約率只有 3.7%，但事實上隱含了一定比重的高風險資產。
就數據科學的理論層面而言，因為無法事前知道哪些數據具備有意義的高應用價值，所以通常會選擇盡可能地儲存所能收集到的資料，但在實務面因為營運成本考量（大數據的廣義定義），全面性的數據收集與分越南文翻譯析往往不可行，同時數據過多所造成的雜訊（noise）也會使分析結果打折扣。然而事前規劃受限制的收集面向與範疇，如此又一定程度上違背了資料採礦（Data mining）的原則，使得欲投入大數據領域者陷入兩難。
二、預測的主觀性
大至天災、人禍、經濟、政治，小至保險、越南文翻譯投資、博弈，人類從占卜、觀星到目前發展成熟的數據科學，預測（Prediction）始終都是最重要的目的，只要預測的結果能產生一定程度以上的正確性，數據和數據模型就有了存在的價值。
這就牽涉到所謂「客觀的」預測是否存在的討論。精準預測的作者 Nate Silver 抱持否定態度，認為所有的預測都是主觀的，越南文翻譯即便數據都是由外部產生，但數據模型（model）和數據解讀結果，都必然存在着人為的主觀判斷。自我實現（Self-fullfilling）和自我取消（Self-defeating）是預測存在主觀性的論證。
自我實現的預測，指得是事前預測的行為，會促使預測結果實現，例如選舉民調，投票日前某位候選人民調的大幅上越南文翻譯升或落後，會使支持者產生樂觀或悲觀的情緒，進而提升或降低該候選人的得票率，因此民主制度下的選舉通常會有投票前十日（或一段時間內）禁止媒體公佈民調的規定，亦即所謂的封關民調。
自我取消的預測，則剛好相反。最明顯的例子就是流行性疾病預報，當國家衛生機構依據溫度、環境因子、全國病例等數越南文翻譯據，預估今年冬天流行感冒患者將會大幅增加時，民眾會因為害怕疾病而嚴加防範（注意保暖、外出戴口罩等），使得疾病預報的準確性降低了。
三、失誤的代價
2007年出版的「黑天鵝效應（The Balck Swan）」一書中，已經充分論述了離群值（outlier）所帶來的巨大衝擊。就一般的越南文翻譯統計理論而言，離群值因為發生的機率微小，且對模型的影響程度不高，一般會忽略這種離群事件所造成的誤差。但正是這種微小誤差的累積，造成美國 911 攻擊事件、金融海嘯、以及日常生活中所發生的諸多大小意外。
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就數據科學的理論層面而言，因為無法事前知道哪些數據具備有意義的高應用價值，所以通常會選擇盡可能地儲存所能收集到的資料，但在實務面因為營運成本考量（大數據的廣義定義），全面性的越南文翻譯數據收集與分析往往不可行，同時數據過多所造成的雜訊（noise）也會使分析結果打折扣。然而事前規劃受限制的收集面向與範疇，如此又一定程度上違背了資料採礦（Data mining）的原則，使得欲投入大數據領域者陷入兩難。
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自我實現的預測，指得是事前預測的行為，會促使預測結果實現，例如選舉民調，投票日前某位候選人民調的大幅上升或落後，會使支持者產生樂觀或悲觀的情緒，進而提升或降低該候選人的得票率，因此民主越南文翻譯制度下的選舉通常會有投票前十日（或一段時間內）禁止媒體公佈民調的規定，亦即所謂的封關民調。
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以金融海嘯的源頭──次級房貸（Subprime Mortgage Loan）而言，根本問題出在於雷曼兄弟這類的信評機構（Rating agency），根據模型所包裝成的衍生性金融商品，很大程度低估了潛在的違越南文翻譯約風險（default risk）。當市場上已經發行了大量的高風險商品時，即使違約機率很低，然而一旦發生所造成的連鎖傷害就會非常巨大，也就是後來的 2008-2009 金融海嘯。如下圖所示，如以加權平均方式計算，資產整體的違約率越南文翻譯只有 3.7%，但事實上隱含了一定比重的高風險資產。
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