地质科学
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地质科学  2018, Vol. 53 Issue (4): 1207-1214    DOI: 10.12017/dzkx.2018.068
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大数据开创地学研究新途径:全数据挖掘提高研究精度——《地质科学》2018“纪念孙枢先生地质大数据专题”代序
罗建民1    张    旗2
  1. 甘肃省地质调查院  兰州    710000
  2. 中国科学院地质与地球物理研究所  北京    100029
Big data opens up new way for geology study:Mining of all data enhances the researchful precision
Luo Jianmin1    Zhang Qi2
  1. Geological Survey of Gansu Province, Lanzhou  730000
  2. Institute of Geology and Geophysics,Chinese Academy of Sciences, Beijing  100029
 全文: PDF (428 KB)   HTML( )   输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 

随着计算机、互联网和计算技术的迅猛发展,人类已经进入大数据时代,大数据也将改变人们对自然的理解和认知方式,改变科学研究的思想和方法,成为科学研究的新引擎。大数据体量之大并非其必要条件,通过对大量数据的挖掘,研究问题并做出正确决策才是大数据的精髓所在。大数据可以在社会各个领域广泛使用,大数据是通过对大量数据的分析研究问题、做出决策,这样一个概念、一种思想同时也是一种研究方法。大数据带给我们3 个颠覆性的观念改变:大数据研究的对象是全部数据(全样本,全变量)取代传统统计学的随机抽样;大数据研究的方法、手段是查明数据间相关关系取代传统的追求因果关系的研究方法;大数据研究的特点是取向高概率做出决策取代追求精确无误。因此,大数据的研究结果更加真实、有效、精确。

 

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罗建民 张 旗
关键词大数据   全样本   全变量   深度挖掘   结果   真实   有效     
Abstract

With the rapid development of computer science, internet and computing techniques,mankind has entered the big data age.“Big data” will revolutionise the way people understand and cognize nature, change the ideas and methods of scientific research, it will become a new engine for scientific research. However large quantity of data is not necessary but sufficient condition to big data, its essence is to analyse problems and make the correct decisions by the way of data mining. Big data could be applied in various fields in the society, it’s a kind of thought or research method which analyse problems and make the correct decisions based on mass data. Big data has brought three aspects of the change of ideas:All the data(all samples,all variables)is the study object for big data instead of traditional random sampling in statistics; Exploring the correlation between data is the method and purpose of big data instead of studying the cause and effect of the matter; The research of big data is oriented to make decisions with high probability instead of getting exact results. Accordingly, researched results of big data are more efficacious and truer.

 

Key wordsBig data   All samples   All variables   Data mining   Results   True   Efficacious   
收稿日期: 2018-06-10;
基金资助:

甘肃省西秦岭地区综合信息成矿预测研究项目(编号:甘地发[2014]158号)和中国地质调查局地质调查项目“中国矿产地质与成矿规律综合集成和服务(矿产地质志)”(编号:DD20160346)资助。

作者简介: 罗建民,男,1958年3月生,教授级高级工程师,地质矿产勘查专业。E-wail:ljm58n@163.com
引用本文:   
罗建民 张 旗. 2018, 大数据开创地学研究新途径:全数据挖掘提高研究精度——《地质科学》2018“纪念孙枢先生地质大数据专题”代序. 地质科学, 53(4): 1207-1214.
Luo Jianmin Zhang Qi. Big data opens up new way for geology study:Mining of all data enhances the researchful precision[J]. Chinese Journal of Geology, 2018, 53(4): 1207-1214.
 
没有本文参考文献
[1] 葛 粲 顾海欧 汪方跃 李修钰 周宇章 袁 峰. 基于数据密度确定分布区域的方法:以TAS图解分析为例[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1240-1253.
[2] 张昌振 张 旗 金维浚 刘学龙 刘欣雨. 太古宙TTG 能否与埃达克岩对比?——全球数据给出的结果[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1254-1266.
[3] 张明明 沈 乐 廖宝胜 李晓晖 袁 峰 周宇章. 基于空间数据挖掘的三维成矿预测定量指标体系建立方法研究——以宁芜盆地钟姑矿田为例[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1300-1313.
[4] 李志辉 赵 萍 李晓晖 袁 峰 周宇章. 基于CART算法的三维成矿预测研究——以安徽白象山矿区为例[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1314-1326.
[5] 贾 蔡 袁 峰 李晓晖 胡训宇 廖宝胜 孙维安 . 基于多源数据约束的成矿动力学模拟——以宁芜盆地钟姑矿田典型矿床为例[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1327-1346.
[6] 季 斌 周涛发 张达玉 李晓晖 袁 峰. 大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1347-1360.
[7] 赵 萍 李志辉 肖 瑶 袁 峰 李晓晖. 基于高分二号卫星数据的煤矿区地质灾害信息提取研究[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1361-1374.
[8] 王峰 何登发. 库车坳陷东部异常流体压力特征及其对构造变形的控制[J]. 地质科学, 2018, 53(1): 62-86.
[9] 袁方林 杨婧 张旗 刘欣雨 张成立. 后弧(rear arc)岩浆作用的特征及其意义[J]. 地质科学, 2017, 52(4): 1388-1410.
[10] 刘欣雨 张 旗 张成立 . 全球新生代安山岩构造环境有关问题探讨[J]. 地质科学, 2017, 52(3): 649-667.
[11] 李玉琼 张 旗 王金荣 刘欣雨 陈万峰 . 全球大陆弧玄武岩(CAB)的特征——与岛弧玄武岩(IAB)和弧后玄武岩(BAB)的对比[J]. 地质科学, 2017, 52(3): 693-713.
[12] 葛 粲 李修钰 李晓辉 李加好 李永东 袁 峰 . 基于重力大数据的中国大陆区域地质构造解析[J]. 地质科学, 2017, 52(3): 714-726.
[13] 安 屹 杨 婧 陈万峰 王金荣 张 旗 潘振杰 焦守涛 . N-MORB、E-MORB 和OIB 的区别及其可能的原因:大数据的启示[J]. 地质科学, 2017, 52(3): 727-742.
[14] 张明明 李晓晖 唐敏慧 马 良 贾 蔡 胡训宇 廖宝胜 袁 峰 . 三维成矿预测多源地学空间数据库建设——以宁芜盆地钟姑矿田为例[J]. 地质科学, 2017, 52(3): 743-754.
[15] 李晓晖 袁 峰 马 良 唐敏慧 张明明 周涛发 贾 蔡 胡训宇 . 三维成矿定量预测系统设计与应用实例研究[J]. 地质科学, 2017, 52(3): 755-770.
 
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