
实现大数据,从小样本中筛选海量样本
从小样本到大数据:概念与误区
最近两年产生并记录的数据,总量占到人类文明以来所有数据总和的90%。我们源源不断记录着一切有价值的信息,世界和万物的变化数据变成一座“自动生长"的金矿,数据分析师和数据挖掘技术则负责从矿山中挖出金子。
“大数据”这个词早期是IBM和EMC鼓吹的一种商业概念,自诞生之日就有概念包装的商业基因。明白这一道理就不会过分纠结“到底什么是大数据”,“多大数据算大数据”之类的问题。这一概念包含了我们在面对海量数据环境下的哲学迷思、技术困境、解决方案和由此引发的商业机会。
探讨大数据问题前我们先回顾另一个数据界的经典问题——小样本问题。小样本的“小"表面指的是数据样本少,本质则是说现存样本对特征空间的刻画能力不足。
“过拟合”问题是小数据时代的核心问题之一,也成就了vapnik这样的理论巨匠及svm算法。大数据,其显性特征是超出一般算法或一般硬件计算处理能力的“大”规模数据;其伴随的另一个特征,就是拥有足以刻画样本特征空间以外的"超额"样本。前者显性特征推动了并行/云计算的软硬件发展,后者则从商业模式和数据分析的方法论层面推动了行业变化。
怎么理解这些"超额的样本"带给我们的价值呢?显然,通过数据刻画对象的全局特征,获得全体统计规律及关联规则并不需要这些“超额的样本”,因此才有“大数据是不是越多越好”,“大数据是否需要抽样”这样的辩论,这是在大数据时代之前关心的问题。可以说,纠结于这些问题的人还未触及大数据的核心价值。归纳一下就是:大数据时代之前,我们处理的是小样本或适度抽样后的小数据进行群体规律的知识发现(KDD);在大数据时代,我们依赖从小样本挖掘出的或原本就已知的经验规则,通过搜索海量样本数据发现目标个体来兑现商业价值。
从理论到价值:政府应用实例
大数据在何处?这些拥有富矿的金主包括:工业、金融、通信、科研机构、互联网企业等。除此之外,还有一个超级矿山拥有者——政府。以美国为例,在公开的美国政府网站Data.gov上,大约有超过40万各种原始数据文件,涵盖农业、金融、就业等近50个分类。美国官方称这么做的目的是“方便公众更便捷地获得联邦政府数据,并通过鼓励创新突破政府的围墙而创造性地使用这些数据”。同时,各行业大数据又通过数据分析师的分析结果能极大改进政府的决策行为。
近些年大数据对国家及政府领域的应用案例开始涌现:
1.情感测量及幸福指数
2008年,法国总统萨科齐组建了一个专家组,成员包括以诺贝尔经济学奖获得者约瑟夫·斯蒂格里茨和阿马蒂亚·森在内的20多名世界知名专家,进行了一项名为“幸福与测度经济进步”(Happiness and Measuring Economic Progress)的研究。该项研究将国民主观幸福感纳入衡量经济表现的指标,以主观幸福程度、生活质量及收入分配等指标来衡量经济发展。
佛蒙特大学计算实验室的项目Hedonometer
(1)2011年:幸福度来自旅行的远度
佛蒙特大学的克里斯多夫·丹佛斯主持研究了幸福度与地理位置的关系,他们在2011年从从Twitter上筛选带有博主地理位置的Tweet。全世界逾18万用户发布的3700万条tweet中,约1%的微博含有这类经纬度信息。
研究发现,人们通常会有两个最常去的地方,且这两个地方相距不远,应该就是家和工作地。为了评估博主的幸福额度,佛蒙特大学的研究小组研制了一种“幸福测试仪”(hedonometer):这种测试仪能检测出文本中表示积极、快乐情绪的词汇(比如,“新鲜的”、“极好的”、“咖啡”和“午餐”)以及表示消极情绪的词汇(比如,“没有”、“不”、“讨厌”、“该死的”、“无聊的”)。幸福测试仪会以此为根据评出每一条微博的幸福指数。研究团队发现,离家越远,人们所发微博中含有的开心词汇就越多。
(2)2011年:人们没有以前快乐
2011 12月21日消息,美国佛蒙特大学学者对Twitter上的用词进行分析后,最终得出“人们没有以前快乐”的结论。研究称,自2009年4月以来,人们的幸福感总体呈下行趋势。该研究报告的主要作者、佛蒙特大学的应用数学家Peter Dodds表示,“人们的幸福感正在下降。”这是多兹团队对6300万Twitter用户所发tweet时用的460亿个单词分析得出的结论。
(3)2013年:周六幸福度最高
佛蒙特大学计算实验室的Hedonometer项目组发布了一份推特情感分析报告。这个项目通过自然语言处理,对过去五年中每天发布的千万条微博进行情感分析,寻找一些反映正面情绪或者负面情绪的关键词,并将其结果记录了下来。每一年的幸福度最高点都是在12月25号圣诞节,其它幸福度高的日子包括元旦、感恩节、情人节等;从每周来看,人们平均幸福度最高的一天是星期六,而最低的一天是星期二。
2.联合国全球脉动(global pulse)项目
《大数据促发展:挑战与机遇》白皮书项目
随着大数据发展战得到全球各国高度重视,联合国秘书长执行办公室于2009 年正式启动了“全球脉动”(Global Pulse)倡议项目,旨在推动数字数据和快速数据收集和分析方式的创新。作为该项目的研究成果,由“全球脉动”资深发展经济学家艾玛纽尔·勒图(Emmanuel Letouzé)牵头撰写的《大数据促发展:挑战与机遇》报告于2012 年5 月发布。该报告全面分析了各国特别是发展中国家在运用大数据促进社会发展方面所面临的历史机遇和挑战,并系统给出了在应用过程中正确运用大数据的策略建议。
与联合国对大数据价值的判断相呼应,伦敦智库政策交易所也宣布大数据每年能为英国政府节省330亿英镑。联合国的报告解释了大数据如何帮助政府更好地响应社会和经济指标变化,例如收入、失业、食品价格等。联合国指出大数据时代已经到来,人们如今可以使用的极大丰富的数据资源,包括旧数据和新数据,来对社会人口进行前所未有的实时分析。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15