Wat Betekent BIG DATA SOURCES in het Nederlands - Nederlands Vertaling

• big data-bronnen
• grote gegevensbronnen
• grote databronnen
• van big data bronnen
• grote data bronnen

Voorbeelden van het gebruik van Big data sources in het Engels en hun vertalingen in het Nederlands

Linking surveys to big data sources.
EnquÃates koppelen aan big data-bronnen.

Big data sources for official statistics.
Big data bronnen voor officiële statistieken.

Surveys linked to big data sources.
EnquÃates gekoppeld aan big data-bronnen.

Big data sources are both found and designed;
Big data-bronnen zijn beide gevonden en ontworpen;

I'm going to describe ten general characteristics of big data sources.
Ik ga tien algemene kenmerken van grote data bronnen.

Big data sources can be loaded with junk and spam.
Big data bronnen kan worden geladen met rommel en spam.

Table 2.3: Examples of natural experiments using big data sources.
Tabel 2.3: Voorbeelden van natuurlijke experimenten met big data bronnen.

Big data sources do not mean the end of survey research.
Big data bronnen niet het einde betekenen van survey-onderzoek.

Measurement is much less likely to change behavior in big data sources.
Meten is veel minder kans om gedrag in grote gegevensbronnen veranderen.

Big data sources tend to have ten characteristics;
Big data bronnen hebben de neiging om tien kenmerken te hebben;.

Figure 3.12: Two ways to combine big data sources and survey data..
Figuur 3.12: Twee manieren om big data-bronnen en survey-data te combineren.

Big data sources tend to have a number of characteristics in common;
Grote gegevensbronnen hebben meestal een aantal kenmerken gemeen;

Far from distinctive, many big data sources have information that is sensitive.
Verre van onderscheidende, vele grote databronnen hebben informatie dat gevoelig.

Then, in section 2.3, I describe ten common characteristics of big data sources.
Vervolgens beschrijf ik in paragraaf 2.3 tien algemene kenmerken van big data-bronnen.

Measurement in big data sources is much less likely to change behavior.
Metingen in big data-bronnen is veel minder waarschijnlijk gedrag te veranderen.

Table 2.1: Studies of unexpected events using always-on big data sources.
Tabel 2.1: Onderzoek naar onverwachte gebeurtenissen met behulp van altijd beschikbare big data-bronnen.

Big data sources are everywhere,
Grote databronnen zijn overal,

In particular, I will focus on big data sources created by companies and governments.
Ik zal me in het bijzonder richten op big data-bronnen gemaakt door bedrijven en overheden.

In the next section, I will describe ten common characteristics of big data sources.
In de volgende sectie zal ik tien gemeenschappelijke kenmerken van big data-bronnen beschrijven.

As I described in chapter 2, most big data sources are inaccessible to researchers.
Zoals ik in hoofdstuk 2 heb beschreven, zijn de meeste big data-bronnen ontoegankelijk voor onderzoekers.

Table 2.1: Studies of unexpected events using always-on big data sources.
Tabel 2.1: Studies van onverwachte gebeurtenissen met behulp van always-on big data bronnen.

Second, big data sources can enable improved measurement for policy through nowcasting.
Ten tweede kunnen big data-bronnen een verbeterde meting van het beleid via nowcasting mogelijk maken.

Table 2.4 provides some other examples of how matching can be used with big data sources.
Tabel 2.4 geeft enkele andere voorbeelden van hoe matching kan worden gebruikt met big data-bronnen.

Two approaches that especially benefit from big data sources are natural experiments and matching.
Twee benaderingen die vooral profiteren van big data-bronnen zijn natuurlijke experimenten en matching.

Finally, I will describe two strategies for combining survey data and big data sources.
Ten slotte zal ik twee strategieën beschrijven voor het combineren van onderzoeksgegevens en big data-bronnen.

One of the great advantages of many big data sources are that they collect data over time.
Een van de grote voordelen van veel grote gegevensbronnen zijn dat ze gegevens in de tijd te verzamelen.

Understanding these 10 general characteristics is a helpful first step toward learning from big data sources.
Het begrijpen van deze 10 algemene kenmerken is een nuttige eerste stap in het leren van big data-bronnen.

Finally, big data sources can help researchers make causal estimates without running experiments.
Ten slotte kunnen big data-bronnen onderzoekers helpen om causale schattingen te maken zonder experimenten uit te voeren.

There are a couple of different ways in which survey data can be combined with big data sources.
Er zijn een aantal verschillende manieren waarop enquÃategegevens kunnen worden gecombineerd met big data-bronnen.

A different way to combine survey and big data sources is a process that I will call amplified asking.
Een andere manier om enquÃate en big data-bronnen te combineren is een proces dat ik geamplificeerd vragen zal noemen.