《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》（英）维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶著；盛杨燕，周涛译. 浙江人民出版社，2013.1. ISBN 978-7-213-05254-5
预测，大数据的核心
01 更多：不是随机样本，而是所有数据
全数据模式，样本＝总体
02 更杂：不是精确性，而是混杂性
允许不精确
03 更好：不是因果关系，而是相关关系
建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心
04 数据化：一切皆可“量化”
数据化，不是数字化
05 价值：“取之不尽，用之不竭”的数据创新
数据创新1：数据的再利用
数据创新2：重组数据
数据创新3：可扩展数据
数据创新4：数据的折旧值
数据创新5：数据废气
数据创新6：开放数据
06 角色定位： 数据、技术与思维的三足鼎立
专家的消亡与数据科学家的崛起
07 风险：让数据主宰一切的隐忧
08 掌控：自由与责任并举的数据管理
———-乱弹———-
看到“混乱，简单地说就是随着数据的增加，错误率也会相应增加”，“混乱还可以指格式的不一致性，因为要达到格式一致，就需要在进行数据处理之前仔细地清洗数据，而这在大数据背景下很难做到”(p.47-48)，特别欣慰──每次做馆藏利用统计时，看到乱七八糟的原始数据，特别无奈。现在，放心了，因为“执迷于精确性是信息缺乏时代的模拟时代的产物”(p.55)。
———-思考———-
已有数据如何利用之外，如何采集与利用“数据废气”？
数据废气“是用户在线交互的副产品，包括浏览了哪些页面、停留了多久、鼠标光标停留的位置、输入了什么信息等。许多公司因此对系统进行了设计，使自己能够得到数据废气并循环利用，以改善现有的服务或开发新服务”(p.146)。
复旦图书馆的电子资源利用统计就是采用此法。