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一、数据、算法、算力、知识并不重要 1.1 数据的局限性 在信息时代，数据被视为新型的“石油”，但仅仅拥有数据并不足以带来价值。数据本身是原材料，缺乏上下文和分析的情况下，其意义往往模糊。大量的数据可能导致信息过载，使得决策者难以从中提取出有价值的信息。例如，在医疗领域，尽管有大量的病历数据，但如果没有合适的分析工具和方法，这些数据可能无法有效地帮助医生做出准确的诊断。 此外，数据的质量也是一个重要的问题。数据可能受到收集方式、存储条件和处理过程的影响，导致其准确性和可靠性受到质疑。垃圾进，垃圾出（Garbage In, Garbage Out）的原则在此处尤为明显。即便是拥有海量的数据，如果这些数据的质量不高，最终的分析结果也将毫无意义。 1.2 算法的局限性 算法是处理数据的工具，但其有效性依赖于设计
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