
怎样的中奖算法能让人信服_数据分析师
话说写一个抽奖程序还不容易,不就是生成一个随机数吗,哪需什么算法之类的。
从技术上说,这确实不难。事实上,你怎么写都可以,因为程序只运行在特定的设备上,外人根本无法了解其中的细节。
那么问题就来了,如何才能让大家相信你没有作弊?
你会说,我可以把程序开源,抽奖前大家监督运行。不过这样就一定可信了吗?
就算程序没问题,也不代表系统就是可靠的。或许你早已偷偷开了外挂,这样无论程序有多公正,结果仍躲不出魔掌。
那就退一步吧,每次开奖前重装一次系统。
不过,假设所有的软件都可信,但最终仍需通过硬件来执行。如果硬件底层就有猫腻,那就根本不可能发觉了。
就算硬件也没问题,最终结果还得展示给大家吧。如果显示器就是一个加了特技的道具,那么一切都白搭了。。。
没法玩了。抽奖本来就建立在信任的基础上,存心弄虚作假,那谁还玩的赢。
难道就没有一个能让大家信服的技术手段,来解决这个问题吗?
其实,大家质疑的并非是算法,而是运行环境。毕竟,虚拟世界里玄机太多了。
所以,我们必须放弃自己产生随机数的做法,而是从更客观的第三方获取。
宇宙
大自然变幻无常,充满各种随机性。
微观的世界更是扑朔迷离,要是使用量子的状态,来计算中奖号码,客观程度堪比宇宙真理了。
听起来似乎很理想,但如何才能获得这些数据?只能通过科学仪器来测量。
然而再精准的仪器,也得由人来控制。可惜我们不懂,只能让科学家们去操作。
这不,又涉及到人这个环节了。只要有好处,砖家想怎么说都可以,反正一般人也无从考证。
就如同观看宇宙节目,说星星有 10 颗亿还是 20 亿,有谁会在意?甚至再多报几个数量级,也少有人质疑。
这个领域的信息,对常人来说太遥远了。即使再客观,也难以让人信服。
因此,光有客观随机是远远不够的。要让大家能切身感受到的,才有说服力。
天气
这次,我们选择一个贴近生活的因素:天气。
虽然气候变化很有规律,但短时间里的气温,还是具有一定的不可预测性。那么就来尝试下,使用气温来作为中奖号码吧。
我们选择开奖当天,各大城市的最高气温,例如:
北京 12°C,上海 17°C,广州 24°C,深圳 25°C
于是组合出一串数字:12172425,作为开奖的结果。
当然你会说,这种组合也太少了吧。况且短时间内,气温也不会有很大的变化。如果事先将每个城市 ± n°C 的组合都买下,岂不是很容易中奖?
别急,这里只是个举个例子。事实上,我们得选择更多的城市,让组合呈指数增加。
如果换成 10 个城市,即使每个押上 ± 1°C,也有 3^10 = 59,049 种情况了。
如果有 20 个,就有 3^20 ≈ 35 亿的组合数!
不过问题又来了,中奖号码就那么几位,如何才能将这一大堆温度,转换成最终的号码?
显然,这时不能简单的依次排列了。我们必须做一定的舍取,让每个数据都能参与计算。例如将它们相乘:
12*17*24*…*30 = xxxxx
得到一个结果。不过这种计算方式也太弱了,要是一个城市温度升高,另一个降低,也许结果正好就抵消了。
所以,为了防止被预测,我们得让任何一个数据的细微变化,都能使得结果变得完全不同。
于是,经典的散列算法用在这里再好不过了吧。
我们照着天气预报的顺序,依次算出每个城市的气温散列值:
最后,再整体来一次散列计算。将结果转成数字进行取模,即可得到最终的开奖号码了。
Hash(List) % N = xxxxxxx
不像宇宙那么神秘,天气可随时查询,而且人们能实时感受着。算法和数据都已公开,未来任何时刻都可以进行检验,显然具有足够的共识性。
不过尽管如此,现实中我们还是不会太在意精确度。有谁会为了 1°C 而亲自测量,况且,同个城市不同的时间和环境,仍有一些偏差。
如果彩票开奖用上天气数据的话,CCTV 最后一个可信节目也将面临消失吧:)
金融
思考下本质问题,抽奖目的是什么?不就是为了钱吗。
同样是钱,世界级的金融机构,显然有着更完善的体系,为何不采用它们的数据呢?
例如股票,有着方便快捷的查询途径。电脑、手机、报纸随时可查阅,信息渠道上的垄断几乎不存在。
当然,股票本身并不随机,其变化源于交易,因此可以人为操纵。
然而只要玩家足够多,世界各地的人们都在实时操作,于是就成了一个巨大的分式系统,整体就显得客观稳定了。
这时要想对整体进行操纵,就得有大量的经济基础为前提了。
以苹果为例,如今市值高达 7000 多亿美元,即使想撬动一个零头,也得花费千万级的成本。相比那点彩票奖金,简直小巫见大巫。
况且,世界上又不只有苹果一家。我们可以选择更多靠谱的股票,让最终组合变幻莫测。即使能够操纵一家,那也无法搞定所有的吧。
我们选定一个时间点,例如开奖当天的收盘价。同样的方式,将数据套入之前的天气算法里:
最终得出一个类似的数值,作为中奖号码。
这样的算法是否足够随机,有待验证和改进。但其共识性是毋庸置疑的,这是基于全世界经济秩序的结果,能操纵这个级别的人,还会在乎那点彩票奖金吗?
天地人和
最后,要是觉得纯粹的股票数据还不够合理,那就不妨把天气因数也参与进来。
我们用天气对股票进行加盐,再进行散列计算:
result = Hash(List) % N
这样,只有同时掌控天时地利人和,才能预测到开奖结果。也许只有上帝才有这个能力吧。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03