随着流感季节的临近，组织和感冒药的销售开始增加，我们的思想并没有转向"数据科学"中经常被忽视的"科学"部分。但也许我们的思想应该转向这个方向，因为互联网的一切都是从质疑相关性，生产力，"科学"的核心是通过实验检验思想，物联网管理平台，其他一切都是簿记。

真正的价值是由决策科学与商业价值的结合创造或影响的。几年前写过一本书，电子商务数据分析，书中详细描述了三明治、猫、复印机、逆境和人生道路上的成功，书页中隐藏着评估商业价值的六个问题：

这应该很简单。你不觉得吗？

许多想法在测试时可能会提供价值，但经过一段时间的评估，国家大数据，它们可能不会产生商业价值结果，例如"谷歌流感趋势"。谷歌流感趋势始于2008年，其商业目标很简单：预测流感活动的传播（低、中、高，为了揭示一个地理群体中是否存在流感样疾病，该模型对从美国疾病控制和预防中心（CDC）获得的流感样疾病数据进行了评分。最终的测试和实现显示了初步的有希望的结果。然而，2013年，谷歌流感趋势（googleflu Trends）偏离目标超过140%，这导致了该项目的结束。

数据越大，错误就越大？也许，也许不是。

这个项目没有达到预期效果的原因有很多，但我认为主要有三个原因。其他许多项目也同样容易受到影响：

让我们在第一个问题的背景下考虑以下三个原因："奶牛笑的时候，关于大数据，牛奶会从鼻子里出来吗？"答案是否定的，因为牛不会笑。只有人类、猿类和老鼠会笑。如果你认为你从来没有听到过老鼠的笑声，那么你是对的。这是一种内在的偏见，我们都有这种偏见，因为老鼠笑的频率超出了人类听觉的范围。

我们对实验的评价必须从不同的角度考虑，大数据的4，可能是有意的，误解的，或者没有经验。

自动化分析的价值

SAP自动化预测功能可能无法解决每一个"科学"因果关系测试，但它是一套非常有价值的工具，用于测试和评估导致有针对性的业务问题和业务决策分析方向课程的想法。业务决策分析仅仅是您愿意参与或脱离的杠杆、方向、速度和资源。SAP Predictive Factory和SAP Predictive analytics Integrator可以解决许多此类业务决策分析问题，并可以跨多个产品、人员、地理位置和流程轻松地将其产品化。

the开始问题

在麦克德莫特的六个商业价值问题中：

目标不是预测任何东西。我们的目标是利用杠杆来产生你想要的结果。要正确看待这一点，让我们利用留住有价值的员工。为什么我们要关心一个有价值的员工选择离职的10个原因？难道我们不应该把重点放在10个杠杆上，我们可以拉它们来鼓励它们选择留下来吗？

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