我想知道详细数据是怎么来的

1. 我想知道详细数据是怎么来的

解：(1)从滚动到停下平均每秒速度减少值为：速度变化÷小球运动速度变化的时间

5÷4=1.25(m/s) 

(2)球滚动到5m时约用了xs

依题意，得：x• =5

整理得：x ②－8x+8=0     （②为二次方，电脑不会打）

解得：x=4±二倍根号二

∵x＜4

∴x=4－二倍根号二≈1.2s　

故小球滚动5m用了1.2秒

2. 如何得到数据

在数据的江湖里，既有波澜壮阔的大数据（Big Data），也有微波涟漪的小数据（Small Data），二者相辅相成，才能相映生辉。目前大数据流行，人们就“言必称大数据”，这不是做学问的态度，不要碰到大量的数据，就给它戴上一顶 “大数据”的帽子。大数据体现出规律，小数据蕴含着智慧，它们都闪烁着理想之光。

古人云：“圣人见微知著，睹始知终。”道家的一部重要著作《淮南子·说山训》中说：“以小明大，见一叶落而知岁之将暮，睹瓶中之水而知天下之寒。”意思是说，看见一片落叶，就知道秋天来临；看到瓶中水结冰，就知道天气的寒冷程度，这是对见微知著的形象比喻。

吴甘沙先生用《一代宗师》的台词来比拟大、小数据的区分，倒也甚是恰当。他说，小数据“见微”，作个人刻画，可用《一代宗师》中“见自己”形容之；而大数据“知著”，反映自然和群体的特征和趋势，可用《一代宗师》中的“见天地、见众生”比喻之。

大就是大数据，就是全量数据；小就是小数据，就是个体数据。所以，对于数据科学，我们必须在把情况搞清楚的基础上懂得哪些是大、哪些是小、怎样处理大小辩证关系，才能在具体数据应用中做到抓大放小、以大兼小，以小带大、小中见大。在研究小数据时，要以大兼小、以小见大，必须考虑目标的正确性、可操作性和决策的科学性、可行性。在研究大数据时，要抓大放小、以小带大，既要考虑整体共性，又要注重个体特征。这样，数据应用中，大能与小数据量化的自我保持高度一致，小能与大数据预见的未来保持一致，既不能见小不见大，也不能见大不见小。对于数据科学，从数据中来，到数据中去，既要见大，也要见小，以小带大、小中见大，才能真正用好数据。

当认知科学领域发生“天翻地覆”的变化时，我们的未来又会是怎样？认知革命，特别是“真相时代”的到来，“预测”将被“预见”取代，那么，“预见未来”将不再是遥远的星辰。如果认知科学的本质是计算科学，那么，“大数据”和“小数据”争夺所谓“大小”的“江湖地位”意义何在？但我们需要觉悟的是：此“数据”非彼“数据”。面向未来，“大数据”和“小数据”将开启一个“全新故事”，一个“预见未来”的故事。