这种方法从基础逻辑上，可以说就是没有意义的，不管怎么样进行分析，最终结果都会是‘研究可行性高’。
夏国斌知道想要达成合作，就必须解决实验数据分析问题。
但是，他做不了。
如此多的数据做分析，是非常专业地数据分析专家的工作，而类似领域的顶尖专家，他想请都不知道该请谁，只能去找认识的数学、计算机教授。
结果，全都被拒绝了。
每个拒绝的人都给出类似的理由，“数据太复杂，做不了。即便是做了分析，也不一定能说明问题。”
同行业认识的人，则直白的说，“没有足够多的人手、足够高端的设备，前提的数据分析不会做的太精细。”
“只要有高端设备，问题就解决了一半儿，但即便是进入到真正的研究中，还是会存在海量数据的分析问题。类似的研究想出成果，运气的成分很大。”
这就是问题所在。
夏国斌找了好多人都没有办法，也没有找到确切的解决方案。
当知道王浩的数学论文，即将发表在数学学报上，再加上到国际计算机会议上拿奖，就干脆直接找过来了。
“情况就是这样。”
夏国斌叹气的说道，“我也是没有办法了，再想争取项目，就必须做精细的实验数据分析，才能有说服力。这方面，我做不了，其他人也做不了。”
“我找了好多人，都说不行。”
“王浩、王老师，王教授。”夏国斌的语气都带上点了哀求，“你看看，能帮帮忙吗？做得了做不了，你帮忙研究研究也行。”
王浩沉默了一下，说道，“海量数据的分析，想要找到规律、找到方向，难度很高，涉及到数据挖掘的问题。虽然这方面有很多的成果方案，但实际上，针对每一个不同的问题，想要解决都是非常困难的。”
“其实和研究可行性分析类似，即便是从大量的数据中找到规律，也不一定就有价值。”
“这种分析，花上几百万找专家团队做，和自己随意的想一下、研究一下，也许会得到同样的结果。”
夏国斌听着点头。
这是事实。
同时，也是创微团队搁置合作的原因，因为实验数据分析结果并不能说明问题。
他摇头道，“但是，我们真的是做不了，而且做了也没有意义。”
“
点击读下一页,继续阅读 不吃小南瓜 作品《从大学讲师到首席院士》第六十一章 这是什么逻辑？