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關(guān)于大數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和大數(shù)據(jù)的利弊分析

獨(dú)愛72H ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:佚名 ? 2020-04-13 17:58 ? 次閱讀
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(文章來源:網(wǎng)絡(luò)整理)

什么是數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)有狹義和廣義之分。狹義的數(shù)據(jù)就是我們說的一些數(shù)字,比如我們學(xué)習(xí)過程中的物理、化學(xué)等實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),國(guó)家GDP等各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。廣義的數(shù)據(jù)包括任意形式的信息,比如我們每個(gè)人的個(gè)人的姓名、年齡、家庭情況、學(xué)歷等基本信息,還包括我們所能記錄和查詢的所有信息,如圖紙、視頻、音頻等。

我們所要談?wù)摰氖菑V義上的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)不僅在科學(xué)研究中,而且在生活的方方面面都很重要,它已經(jīng)成為我們?nèi)粘Q策的重要依據(jù)。數(shù)據(jù)可以說伴隨真我們的一生。遠(yuǎn)古時(shí)代的結(jié)繩記事等就是最原始的數(shù)據(jù)傳遞方式。人類的文明與進(jìn)步,從某種意義上講是通過對(duì)數(shù)進(jìn)行收集、處理和總結(jié)而達(dá)成的。

“大數(shù)據(jù)”是怎么一回事呢?它就是我們字面意思理解的“大量的數(shù)據(jù)”嗎?如果不是,這兩者又有什么聯(lián)系和區(qū)別呢?大數(shù)據(jù)是隨著信息技術(shù)的發(fā)展而興起的,當(dāng)數(shù)據(jù)的計(jì)算和存儲(chǔ)不再是問題時(shí),人們發(fā)現(xiàn)超大量的數(shù)據(jù)會(huì)給我們決策帶來驚喜,這才有了更多的人研究和應(yīng)用大數(shù)據(jù)。

首先,大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量肯定是非常大的,但光是量大還不能稱之為大數(shù)據(jù)。比如我們做結(jié)構(gòu)有限元分析的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),往往計(jì)算過程就需要幾天甚至幾周,數(shù)據(jù)量也很大,但是不能算是大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)最基本的要求是數(shù)據(jù)的多維度和完備性,要將原本看似毫無聯(lián)系的事物聯(lián)系起來,達(dá)到對(duì)事物全方位的完整描述,以便做出更科學(xué)的決策。

與數(shù)據(jù)相比,大數(shù)據(jù)的核心就是大數(shù)據(jù)是對(duì)收集掌握的各個(gè)維度的數(shù)據(jù)的再處理和分析。沒有經(jīng)過科學(xué)收集和處理的數(shù)據(jù)只是客觀存在,大數(shù)據(jù)可以理解為是一種決策能力的體現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)(big data,mega data)或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值密度)、Veracity(真實(shí)性)。

理解了數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的聯(lián)系和區(qū)別后,我們?cè)賮砜纯从蓴?shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。有了數(shù)據(jù)之后,如何科學(xué)地使用數(shù)據(jù),就要用到一門應(yīng)用科學(xué)——統(tǒng)計(jì)學(xué)。

非數(shù)學(xué)專業(yè)在大學(xué)有一門課程叫《概率和統(tǒng)計(jì)》,但其實(shí)概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)雖然緊密相連,卻是獨(dú)立發(fā)展的。概率論是研究隨機(jī)現(xiàn)象數(shù)量規(guī)律的數(shù)學(xué)分支;統(tǒng)計(jì)學(xué)是通過收集、整理、分析數(shù)據(jù)等手段,通過特定的數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)計(jì)算,以用來推測(cè)所測(cè)對(duì)象的本質(zhì),甚至預(yù)測(cè)對(duì)象未來的一門綜合性科學(xué)。

比如我們?cè)谏掀恼轮杏懻摰?a href="http://m.greenbey.cn/v/tag/150/" target="_blank">人工智能,數(shù)字人工智能中,如果沒有足夠多的數(shù)據(jù)供機(jī)器深度學(xué)習(xí),得到的結(jié)果就會(huì)有很大的不確定性,那它跟仿生人工智能相比就不會(huì)有很大的進(jìn)步。為什么數(shù)據(jù)要足夠大且全面呢?舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子。

我們現(xiàn)在對(duì)著馬路上的車輛進(jìn)行統(tǒng)計(jì),主要對(duì)國(guó)產(chǎn)和進(jìn)口兩個(gè)數(shù)據(jù)維度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。如果半個(gè)小時(shí)之內(nèi),過去了100輛車,其中50臺(tái)進(jìn)口車,我們不能說進(jìn)口車已經(jīng)占50%,顯然這個(gè)結(jié)論是有非常大的誤差的。我們以這個(gè)調(diào)查來對(duì)但假如我們改變數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)維度,從國(guó)家層面的車管所收集數(shù)據(jù),比如2018年進(jìn)口車占銷量的4%,這個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策就有比較大的參考意義。

這個(gè)例子比較特殊。如果數(shù)據(jù)具有代表性,統(tǒng)計(jì)量又足夠,統(tǒng)計(jì)維度又比較科學(xué),那么從這些數(shù)據(jù)中得到的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,對(duì)我們的工作和生活就有意義,不然充其量就是大量的數(shù)據(jù),而失去了數(shù)據(jù)存在的意義。

目前,大數(shù)據(jù)已經(jīng)在我們生活中起著巨大的作用。政府層面:宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控、公共衛(wèi)生安全防范、社會(huì)輿論監(jiān)督、智慧交通管理;生活方面:醫(yī)療疾病風(fēng)險(xiǎn)跟蹤、公司運(yùn)營(yíng)成本節(jié)省、售后服務(wù)質(zhì)量提升、運(yùn)輸車輛的故障險(xiǎn)情以提前預(yù)警維修、用戶商品推薦和服務(wù)、個(gè)人旅游、二手市場(chǎng)買賣等等。

毫不夸張地說,大數(shù)據(jù)創(chuàng)造了一種新的生活和商業(yè)模式,給人們提供了前所未有的便捷,甚至在網(wǎng)絡(luò)政務(wù)方面創(chuàng)造眾多奇跡。大數(shù)據(jù)已經(jīng)被當(dāng)作一種核心資產(chǎn)和商業(yè)模式,被不同程度地進(jìn)行著挖掘,隨之帶來了個(gè)人隱私和安全問題。

你剛剛搜索一個(gè)關(guān)鍵詞,比如“手表”,你的瀏覽器甚至一些應(yīng)用APP就開始頻繁地向你推薦各類手表廣告信息,難道你的手機(jī)這么懂你的“心思”?當(dāng)然不是,你剛剛的搜索信息被收集并馬上被應(yīng)用到你的手機(jī)上了。是不是有點(diǎn)赤裸裸的感覺!個(gè)人信息安全相關(guān)法律法規(guī)亟需出臺(tái)。大數(shù)據(jù)既帶來了創(chuàng)新,也帶來了挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)的應(yīng)用需要有一定的約束,需要相關(guān)法律法規(guī)進(jìn)行有效地引導(dǎo)和管理。
(責(zé)任編輯:fqj)

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