Eksempler på bruk av Big data sources på Engelsk og deres oversettelse til Norsk
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Ecclesiastic
-
Computer
Big data sources are both found and designed;
Store datakilder er både funnet og utformet;Surveys linked to big data sources(section 3.6).
Undersøkelser knyttet til store datakilder(avsnitt 3.6).Big data sources tend to have ten characteristics;
Store datakilder tendens til å ha ti kjennetegn;Infrastructure and application logs are true big data sources.
Logger fra infrastruktur og applikasjoner er ekte big data-kilder.Big data sources can be loaded with junk and spam.
Store datakilder kan være lastet med søppel og spam.Measurement is much less likely to change behavior in big data sources.
Måling er mye mindre sannsynlig å endre atferd i store datakilder.Measurement in big data sources is much less likely to change behavior.
Måling i store datakilder er mye mindre sannsynlig å endre atferd.Table 2.3: Examples of natural experiments using big data sources.
Tabell 2.3: Eksempler på naturlige forsøk under anvendelse av store datakilder.Far from distinctive, many big data sources have information that is sensitive.
Langt fra karakteristiske, mange store datakilder har informasjon som er sensitiv.Big data sources are everywhere, but using them for social research can be tricky.
Store datakilder er overalt, men bruk av dem for sosial forskning kan være vanskelig.In fact, people who have worked with big data sources know that they are frequently dirty.
Faktisk vet folk som har jobbet med store datakilder at de ofte er skitne.Table 2.1: Studies of unexpected events using always-on big data sources.
Tabell 2.1: Undersøkelser In particular, I will focus on big data sources created by companies and governments.
Spesielt vil jeg fokusere på store datakilder opprettet av bedrifter og regjeringer.Finally, I will describe two strategies for combining survey data and big data sources.
Til slutt skal jeg beskrive to strategier for kombinering av undersøkelsesdata og store datakilder.As I described in chapter 2, most big data sources are inaccessible to researchers.
Som jeg beskrev i kapittel 2, er de fleste store datakilder utilgjengelige for forskere.Finally, big data sources can help researchers make causal estimates without running experiments.
Endelig kan store datakilder hjelpe forskere med årsakssammendrag uten å kjøre eksperimenter.As these examples illustrate, corporate big data sources are about more than just online behavior.
Som disse eksemplene illustrerer, handler store store datakilder om mer enn bare online oppførsel.Rosenbaum(2015) and Hernán and Robins(2016)offer other advice for discovering useful comparisons within big data sources.
Rosenbaum(2015) og Hernán and Robins(2016)tilbyr andre råd for å finne nyttige sammenligninger innenfor store datakilder.In conclusion, the big data sources of today(and tomorrow) generally have ten characteristics.
I konklusjonen, de store datakilder i dag(og i morgen) generelt har ti egenskaper.There is just too much to be gained by linking survey data to the big data sources discussed in chapter 2.
Det er bare for mye å oppnå ved å koble kartdata til de store datakildene som er omtalt i kapittel 2.Some researchers believe that big data sources, especially online sources, are pristine because they are collected automatically.
Noen forskere mener at store datakilder, spesielt elektroniske kilder, er uberørte fordi de samles automatisk.Thus, for those who are good at asking certain types of research questions, big data sources can be very fruitful.
Derfor, for de som er flinke til å stille visse typer problemstillinger, kan store datakilder være svært fruktbart.Some researchers believe that big data sources, especially those from online sources, are pristine because they are collected automatically.
Noen forskere mener at store datakilder, særlig de fra elektroniske kilder, er perfekt fordi de samles automatisk.The sensitive nature of this information is part of the reason that big data sources are often inaccessible(described above).
Sensitiv karakter av denne informasjonen er en del av grunnen til at store datakilder er ofte utilgjengelige(beskrevet ovenfor).Like many of the big data sources in chapter 2, the Catalist master file did not include much of the demographic, attitudinal, and behavioral information that Ansolabehere and Hersh needed.
I likhet med mange av de store datakildene i kapittel 2 inneholdt katalansk mesterfil ikke mye av demografisk, holdnings og atferdsdata som Ansolabehere og Hersh trengte.For examples of researchers expressing concern about non-representative nature of big data sources, see boyd and Crawford(2012), K.
For eksempler på forskere som uttrykker bekymring for ikke-representativ karakter av store datakilder, se boyd and Crawford(2012), K.When thinking about big data sources, many researchers immediately focus on online data created and collected by companies, such as search engine logs and social media posts.
Når man tenker på store datakilder, fokuserer mange forskere umiddelbart For machine learning approaches that attempt to automatically discover natural experiments inside of big data sources, see Jensen et al.
For maskin læring tilnærminger som forsøker å automatisk oppdage naturlige eksperimenter inne av store datakilder, se Jensen et al.I think the ultimate source of this difficulty is that many of these big data sources were never intended to be used for research, and so they are not collected, stored, and documented in a way that facilitates data cleaning.
Jeg tror den ultimate kilden til denne vanskeligheten er at mange av disse store datakildene aldri var ment å bli brukt til forskning, og de blir derfor ikke samlet, lagret og dokumentert på en måte som gjør det enklere å rense data.As this example illustrates, sometimes social, political, or natural forces assign treatments in a way that can be leveraged by researchers, andsometimes the effects of these treatments are captured in always-on big data sources.
Som dette eksemplet illustrerer, tilordner noen ganger sosiale, politiske eller naturlige krefter behandlinger på en måte som kan håndteres av forskere, ognoen ganger blir effekten av disse behandlingene fanget i alltid store store datakilder.
