預測演算法例子

❶ 數據挖掘演算法與生活中的應用案例

數據挖掘演算法與生活中的應用案例

如何分辨出垃圾郵件」、「如何判斷一筆交易是否屬於欺詐」、「如何判斷紅酒的品質和檔次」、「掃描王是如何做到文字識別的」、「如何判斷佚名的著作是否出自某位名家之手」、「如何判斷一個細胞是否屬於腫瘤細胞」等等，這些問題似乎都很專業，都不太好回答。但是，如果了解一點點數據挖掘的知識，你，或許會有柳暗花明的感覺。
本文，主要想簡單介紹下數據挖掘中的演算法，以及它包含的類型。然後，通過現實中觸手可及的、活生生的案例，去詮釋它的真實存在。 一般來說，數據挖掘的演算法包含四種類型，即分類、預測、聚類、關聯。前兩種屬於有監督學習，後兩種屬於無監督學習，屬於描述性的模式識別和發現。
有監督學習有監督的學習，即存在目標變數，需要探索特徵變數和目標變數之間的關系，在目標變數的監督下學習和優化演算法。例如，信用評分模型就是典型的有監督學習，目標變數為「是否違約」。演算法的目的在於研究特徵變數（人口統計、資產屬性等）和目標變數之間的關系。
分類演算法分類演算法和預測演算法的最大區別在於，前者的目標變數是分類離散型（例如，是否逾期、是否腫瘤細胞、是否垃圾郵件等），後者的目標變數是連續型。一般而言，具體的分類演算法包括，邏輯回歸、決策樹、KNN、貝葉斯判別、SVM、隨機森林、神經網路等。
預測演算法預測類演算法，其目標變數一般是連續型變數。常見的演算法，包括線性回歸、回歸樹、神經網路、SVM等。
無監督學習無監督學習，即不存在目標變數，基於數據本身，去識別變數之間內在的模式和特徵。例如關聯分析，通過數據發現項目A和項目B之間的關聯性。例如聚類分析，通過距離，將所有樣本劃分為幾個穩定可區分的群體。這些都是在沒有目標變數監督下的模式識別和分析。
聚類分析聚類的目的就是實現對樣本的細分，使得同組內的樣本特徵較為相似，不同組的樣本特徵差異較大。常見的聚類演算法包括kmeans、系譜聚類、密度聚類等。
關聯分析關聯分析的目的在於，找出項目（item）之間內在的聯系。常常是指購物籃分析，即消費者常常會同時購買哪些產品（例如游泳褲、防曬霜），從而有助於商家的捆綁銷售。
基於數據挖掘的案例和應用上文所提到的四種演算法類型（分類、預測、聚類、關聯），是比較傳統和常見的。還有其他一些比較有趣的演算法分類和應用場景，例如協同過濾、異常值分析、社會網路、文本分析等。下面，想針對不同的演算法類型，具體的介紹下數據挖掘在日常生活中真實的存在。下面是能想到的、幾個比較有趣的、和生活緊密關聯的例子。
基於分類模型的案例這裡面主要想介紹兩個案例，一個是垃圾郵件的分類和判斷，另外一個是在生物醫葯領域的應用，即腫瘤細胞的判斷和分辨。
垃圾郵件的判別郵箱系統如何分辨一封Email是否屬於垃圾郵件？這應該屬於文本挖掘的范疇，通常會採用樸素貝葉斯的方法進行判別。它的主要原理是，根據郵件正文中的單詞，是否經常出現在垃圾郵件中，進行判斷。例如，如果一份郵件的正文中包含「報銷」、「發票」、「促銷」等詞彙時，該郵件被判定為垃圾郵件的概率將會比較大。
一般來說，判斷郵件是否屬於垃圾郵件，應該包含以下幾個步驟。
第一，把郵件正文拆解成單片語合，假設某篇郵件包含100個單詞。
第二，根據貝葉斯條件概率，計算一封已經出現了這100個單詞的郵件，屬於垃圾郵件的概率和正常郵件的概率。如果結果表明，屬於垃圾郵件的概率大於正常郵件的概率。那麼該郵件就會被劃為垃圾郵件。
醫學上的腫瘤判斷如何判斷細胞是否屬於腫瘤細胞呢？腫瘤細胞和普通細胞，有差別。但是，需要非常有經驗的醫生，通過病理切片才能判斷。如果通過機器學習的方式，使得系統自動識別出腫瘤細胞。此時的效率，將會得到飛速的提升。並且，通過主觀（醫生）+客觀（模型）的方式識別腫瘤細胞，結果交叉驗證，結論可能更加靠譜。
如何操作？通過分類模型識別。簡言之，包含兩個步驟。首先，通過一系列指標刻畫細胞特徵，例如細胞的半徑、質地、周長、面積、光滑度、對稱性、凹凸性等等，構成細胞特徵的數據。其次，在細胞特徵寬表的基礎上，通過搭建分類模型進行腫瘤細胞的判斷。
基於預測模型的案例這裡面主要想介紹兩個案例。即通過化學特性判斷和預測紅酒的品質。另外一個是，通過搜索引擎來預測和判斷股價的波動和趨勢。
紅酒品質的判斷如何評鑒紅酒？有經驗的人會說，紅酒最重要的是口感。而口感的好壞，受很多因素的影響，例如年份、產地、氣候、釀造的工藝等等。但是，統計學家並沒有時間去品嘗各種各樣的紅酒，他們覺得通過一些化學屬性特徵就能夠很好地判斷紅酒的品質了。並且，現在很多釀酒企業其實也都這么幹了，通過監測紅酒中化學成分的含量，從而控制紅酒的品質和口感。
那麼，如何判斷鑒紅酒的品質呢？
第一步，收集很多紅酒樣本，整理檢測他們的化學特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。
第二步，通過分類回歸樹模型進行預測和判斷紅酒的品質和等級。
搜索引擎的搜索量和股價波動一隻南美洲熱帶雨林中的蝴蝶，偶爾扇動了幾下翅膀，可以在兩周以後，引起美國德克薩斯州的一場龍卷風。你在互聯網上的搜索是否會影響公司股價的波動？
很早之前，就已經有文獻證明，互聯網關鍵詞的搜索量（例如流感）會比疾控中心提前1到2周預測出某地區流感的爆發。
同樣，現在也有些學者發現了這樣一種現象，即公司在互聯網中搜索量的變化，會顯著影響公司股價的波動和趨勢，即所謂的投資者注意力理論。該理論認為，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了該股票被投資者關注的程度。因此，當一隻股票的搜索頻數增加時，說明投資者對該股票的關注度提升，從而使得該股票更容易被個人投資者購買，進一步地導致股票價格上升，帶來正向的股票收益。這是已經得到無數論文驗證了的。
基於關聯分析的案例：沃爾瑪的啤酒尿布啤酒尿布是一個非常非常古老陳舊的故事。故事是這樣的，沃爾瑪發現一個非常有趣的現象，即把尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品擺在一起，能夠大幅增加兩者的銷量。原因在於，美國的婦女通常在家照顧孩子，所以，她們常常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。沃爾瑪從數據中發現了這種關聯性，因此，將這兩種商品並置，從而大大提高了關聯銷售。
啤酒尿布主要講的是產品之間的關聯性，如果大量的數據表明，消費者購買A商品的同時，也會順帶著購買B產品。那麼A和B之間存在關聯性。在超市中，常常會看到兩個商品的捆綁銷售，很有可能就是關聯分析的結果。
基於聚類分析的案例：零售客戶細分對客戶的細分，還是比較常見的。細分的功能，在於能夠有效的劃分出客戶群體，使得群體內部成員具有相似性，但是群體之間存在差異性。其目的在於識別不同的客戶群體，然後針對不同的客戶群體，精準地進行產品設計和推送，從而節約營銷成本，提高營銷效率。
例如，針對商業銀行中的零售客戶進行細分，基於零售客戶的特徵變數（人口特徵、資產特徵、負債特徵、結算特徵），計算客戶之間的距離。然後，按照距離的遠近，把相似的客戶聚集為一類，從而有效的細分客戶。將全體客戶劃分為諸如，理財偏好者、基金偏好者、活期偏好者、國債偏好者、風險均衡者、渠道偏好者等。
基於異常值分析的案例：支付中的交易欺詐偵測採用支付寶支付時，或者刷信用卡支付時，系統會實時判斷這筆刷卡行為是否屬於盜刷。通過判斷刷卡的時間、地點、商戶名稱、金額、頻率等要素進行判斷。這裡面基本的原理就是尋找異常值。如果您的刷卡被判定為異常，這筆交易可能會被終止。
異常值的判斷，應該是基於一個欺詐規則庫的。可能包含兩類規則，即事件類規則和模型類規則。第一，事件類規則，例如刷卡的時間是否異常（凌晨刷卡）、刷卡的地點是否異常（非經常所在地刷卡）、刷卡的商戶是否異常（被列入黑名單的套現商戶）、刷卡金額是否異常（是否偏離正常均值的三倍標准差）、刷卡頻次是否異常（高頻密集刷卡）。第二，模型類規則，則是通過演算法判定交易是否屬於欺詐。一般通過支付數據、賣家數據、結算數據，構建模型進行分類問題的判斷。
基於協同過濾的案例：電商猜你喜歡和推薦引擎電商中的猜你喜歡，應該是大家最為熟悉的。在京東商城或者亞馬遜購物，總會有「猜你喜歡」、「根據您的瀏覽歷史記錄精心為您推薦」、「購買此商品的顧客同時也購買了商品」、「瀏覽了該商品的顧客最終購買了商品」，這些都是推薦引擎運算的結果。
這裡面，確實很喜歡亞馬遜的推薦，通過「購買該商品的人同時購買了**商品」，常常會發現一些質量比較高、較為受認可的書。一般來說，電商的「猜你喜歡」（即推薦引擎）都是在協同過濾演算法（Collaborative Filter）的基礎上，搭建一套符合自身特點的規則庫。即該演算法會同時考慮其他顧客的選擇和行為，在此基礎上搭建產品相似性矩陣和用戶相似性矩陣。基於此，找出最相似的顧客或最關聯的產品，從而完成產品的推薦。
基於社會網路分析的案例：電信中的種子客戶種子客戶和社會網路，最早出現在電信領域的研究。即，通過人們的通話記錄，就可以勾勒出人們的關系網路。電信領域的網路，一般會分析客戶的影響力和客戶流失、產品擴散的關系。
基於通話記錄，可以構建客戶影響力指標體系。採用的指標，大概包括如下，一度人脈、二度人脈、三度人脈、平均通話頻次、平均通話量等。基於社會影響力，分析的結果表明，高影響力客戶的流失會導致關聯客戶的流失。其次，在產品的擴散上，選擇高影響力客戶作為傳播的起點，很容易推動新套餐的擴散和滲透。
此外，社會網路在銀行（擔保網路）、保險（團伙欺詐）、互聯網（社交互動）中也都有很多的應用和案例。
基於文本分析的案例這裡面主要想介紹兩個案例。一個是類似「掃描王」的APP，直接把紙質文檔掃描成電子文檔。相信很多人都用過，這里准備簡單介紹下原理。另外一個是，江湖上總是傳言紅樓夢的前八十回和後四十回，好像並非都是出自曹雪芹之手，這裡面准備從統計的角度聊聊。
字元識別：掃描王APP手機拍照時會自動識別人臉，還有一些APP，例如掃描王，可以掃描書本，然後把掃描的內容自動轉化為word。這些屬於圖像識別和字元識別（Optical Character Recognition）。圖像識別比較復雜，字元識別理解起來比較容易些。
查找了一些資料，字元識別的大概原理如下，以字元S為例。
第一，把字元圖像縮小到標准像素尺寸，例如12*16。注意，圖像是由像素構成，字元圖像主要包括黑、白兩種像素。
第二，提取字元的特徵向量。如何提取字元的特徵，採用二維直方圖投影。就是把字元（12*16的像素圖）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12個維度，垂直方向有16個維度。這樣分別計算水平方向上各個像素行中黑色像素的累計數量、垂直方向各個像素列上的黑色像素的累計數量。從而得到水平方向12個維度的特徵向量取值，垂直方向上16個維度的特徵向量取值。這樣就構成了包含28個維度的字元特徵向量。
第三，基於前面的字元特徵向量，通過神經網路學習，從而識別字元和有效分類。
文學著作與統計：紅樓夢歸屬這是非常著名的一個爭論，懸而未決。對於紅樓夢的作者，通常認為前80回合是曹雪芹所著，後四十回合為高鶚所寫。其實主要問題，就是想確定，前80回合和後40回合是否在遣詞造句方面存在顯著差異。
這事讓一群統計學家比較興奮了。有些學者通過統計名詞、動詞、形容詞、副詞、虛詞出現的頻次，以及不同詞性之間的相關系做判斷。有些學者通過虛詞（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、別、好），判斷前後文風的差異。有些學者通過場景（花卉、樹木、飲食、醫葯與詩詞）頻次的差異，來做統計判斷。總而言之，主要通過一些指標量化，然後比較指標之間是否存在顯著差異，藉此進行寫作風格的判斷。

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❷ 基於深度學習演算法的預測問題

這個真不好說了。如果數據不是很線性的話，估計得用人工智慧演算法。
可以看看 KNN或者ANN演算法，個人推崇ANN演算法，實際用過，如果采樣數據做的好的話，結果還是比較理想的。

❸ 機器學習中的各種演算法適用於哪些預測

1.決策樹(Decision Trees)： 
決策樹是一個決策支持工具，它使用樹形圖或決策模型以及序列可能性。包括各種偶然事件的後果、資源成本、功效。下圖展示的是它的大概原理： 
  
  
從業務決策的角度來看，大部分情況下決策樹是評估作出正確的決定的概率最不需要問是/否問題的辦法。它能讓你以一個結構化的和系統化的方式來處理這個問題，然後得出一個合乎邏輯的結論。 
2.樸素貝葉斯分類(Naive Bayesian classification)： 
樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類演算法，叫它樸素貝葉斯分類是因為這種方法的思想真的很樸素，樸素貝葉斯的思想基礎是這樣的：對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬於哪個類別。 
  
  
它的現實使用例子有： 
將一封電子郵件標記(或者不標記)為垃圾郵件 
將一篇新的文章歸類到科技、政治或者運動 
檢查一段文本表達的是積極情緒還是消極情緒 
臉部識別軟體 
3.最小二乘法(Ordinary Least Squares Regression)： 
如果你懂統計學的話，你可能以前聽說過線性回歸。最小二乘法是一種計算線性回歸的方法。你可以把線性回歸當做在一系列的點中畫一條合適的直線的任務。有很多種方法可以實現這個，「最小二乘法」是這樣做的 —你畫一條線，然後為每個數據點測量點與線之間的垂直距離，並將這些全部相加，最終得到的擬合線將在這個相加的總距離上盡

❹ 想用機器學習做數據預測，大概就是根據材料的以往實驗數據預測將來走向，想問下該怎麼實現

數據預測不一定需要用到機器學習，回歸分析足夠了，而且這樣的外推常常不一定準確，還需要對結果進行統計學檢驗，如果要用到機器學習的話我推薦你是用matlab，裡面的演算法都是封裝好的直接使用，我也推薦你幾個預測演算法
GRNN（廣義回歸神經網路）：這個方法涉及到神經網路，對小樣本數據有較好預測。
SVM回歸預測分析
SVM的信息粒化時序回歸預測：svm學過機器學習都應該了解，它不僅可以用於分類，同樣可用於數據預測外推，一個股票預測的例子很有意思
其他的還有自組織競爭網路（模式分類、預測）、灰色神經網路預測
原創答案，打字回答不易，如果滿意望採納，謝謝！

❺ 想做預測數據，希望通過演算法來得到結果。有可能需要matlab或者python的機器學習（machine learning）等

你想通過訓練來預測數據，一般可以通過BP人工神經網路來實現。

❻ 市場預測的案例分析

簡介
金星中國公司為案例，運用運籌學及計算機輔助管理原理，對其生產的產品——大屏幕彩色顯視器（簡稱彩顯）在市場上的營銷歷史和現狀進行深入研究和分析，建立數學模型並運用計算機進行科學預測，制訂未來時期的經營戰略。本文使用數學模型和自行開發的軟體包建立了一體化的市場營銷管理信息系統。該系統可以自動地從營銷交易和企業環境中收集、處理和分析有用、適時、准確的信息。同時，它可以將已分類和重新組合的信息實時地向公司的管理層和各部門傳遞。
產品的銷售概況
金星公司在世界范圍內銷售形勢是樂觀的，由於各國顯示器生產廠家紛紛在中國辦廠或大批向中國放貨，行業中的競爭日趨激烈，該公司中國公司的銷售量卻增長不大，除去競爭因素外，另一個重要因素是企業內部未充分挖掘潛力，尤其是缺乏科學的戰略性的市場觀測，缺乏一套行之有效的經營管理信息系統，致使該公司銷售形勢處於一種「憑市場擺布」的局面。因此，當該公司面臨不利的宏觀經濟環境時，便不能作出靈敏的反應，去制訂有力的對策，以取得營銷的主動權。
產品市場分析和營銷計劃系統總框架
在世界范圍內，金星公司是有一定的優勢的，但中國市場銷售情況表明，該公司產品在中國市場銷路已經潛伏著危機，為此金星中國公司提出開發一個「市場營銷管理信息決策系統」，其主要功能是為該公司管理人員提供可靠及時的市場信息。
為了實現目標功能，系統包括四個功能模塊：
（1）市場預測和分析
（2）計劃和市場研究
（3）訂貨和用戶服務
（4）調運和分配
本文著重對市場營銷的預測分析和計劃模塊進行重點研究和論述。因為預測分析和計劃研究是市場經營管理的首要環節，它是企業作出正確經營決策的前提和依據。
市場營銷管理信息系統的數據流程
市場營銷管理信息系統的主要來源有兩方面：第一個來源是市場的調研人員，他們收集有關市場的情況資料，供市場預測和研究分析之用；第二個來源是用戶，就是指所有要購買產品的單位和個人，它向企業提出訂貨要求，以及對產品質量、性能等方面的要求等。這些原始數據輸入到系統後，經過適當的處理，產生各種市場信息，有的存入相應的資料庫中，有的輸出給有關的部門或其它子系統。
市場預測模型
一個企業要作出正確的經營決策，預測和分析起著重要的作用。通過預測和分析，將市場中的未知狀態轉變為科學預測的期望值狀態，使企業在一定程度上規避市場風險。在認真總結以往經驗的基礎上，不僅要加強定性預測和分析的主導作用，而且更要重視定量預測和分析的研究工作，特別是充分發揮計算機的作用，使定性預測分析和定量預測分析密切結合起來，創造一種嶄新的，更符合產品市場和公司實際的科學預測和分析方法。一方面，隨著中國宏觀經濟的發展，大屏幕顯示器市場需求量的發展具有一定的延續性。另一方面，顯示器為通用產品，各種品牌競爭激烈。顯示器的固定配套用戶比較少，所以屏幕顯示器的研製和銷售也具有某種不確定因素，即較難考慮它發展的因果關系。此外，顯示器的市場需求量，受兼容PC機銷售的支撐，有一定的季節波動，如一、二月像冬眠期一樣銷售遲緩，三月形勢轉為明朗，隨後是在緩慢下滑中的維持狀態，八月銷售突然轉旺，是受暑期購買兼容PC機高潮的影響。根據這一情況，本人認為預測方法宜採用兩種方法：即時間序列分析法中的指數平滑法和季節性變動法。前者主要對短期的銷售趨勢進行預測，後者則著重預測季節性變化及長期的銷售變化狀態，彌補了短期預測的不足。用兩種預測方法相結合就可以獲得較好的預測效果。 1、用改進的指數平滑法預測短期銷售趨勢。
利用指數平滑法可以較好地進行短期銷售趨勢預測。這種方法的基本原則是強調數據對預測值的作用，可以任意選擇數據的權值，但是並未完全忽視遠期數據的作用。指數平滑法的數學模型如下：
F[,t+1]=F[,t]+α（V[,t]-F[,t]）（3-1）
又可以寫成：
F[,t+1]=αV[,t]+（1-α）F[,t]（3-2）
α——平滑系數，其值介於0與1之間（0<α<1）；
V[,t]——第t個周期（年或月）的實際值；
F[,t]——第t個周期（年或月）的預測值；
式（3-1）中的F[,t]又可寫成：
F[,t]=αV[,t-1]+（1-α）F[,t-1]
而F[,t-1]=αV[,t-2]+（1-α）F[,t-2]
……如此連續推算下去，然後再將不同期的預測值代入式（3-2），展開後得：
F[,t+1]=αV[,t]+α（1-α）V[,t-1]+α（1-α）[2]V[,t-2]+…（4-3）
式中α值的大小要根據實際情況選取，如果要加強數據的作用，α值可取得大些。假設令α=0.9代入上式，得：
F[,t+1]=0.9V[,t]+0.09V[,t-1]+0.009V[,t-2]+…
可以看出，數據在上式中起著主要作用，其餘各項歷史數據的作用按等比級數（公比為1-α）的權值迅速下降。因此，這種方法是加權滑動平均法的一種改進型，它可以通過α值的選擇，改變權值調節數據的作用，同時也考慮到遠期數據的作用。在實際運用中α值的選擇，可根據經驗來定，如果數據波動不大，圖線較為平穩時，α值應取得小一點；如果數據波動較大，α值應取大一點，可令α=0.7～0.8。這樣使預測值對實際值的變化能得到迅速的反應，從而減小預測值與實際值的偏差。現以顯示器歷年銷售的歷史數據為例，應用指數平滑法，分別按α=0.1和0.9計算1990—1996各年的預測值，如表3—1所示。
指數平滑的預測值：
實際值預測值
周期(年)(百萬元)a=0.1a=0.9
19871494.01494.01494.0
19881476.61494.01494.0
19891673.01492.01478.3
19901777.81506.71621.1
19911738.61533.81762.1
19922028.51554.31741.0
19932071.91601.71999.7
19942252.01648.82064.7
19952825.01709.12233.3
19962439.01820.72765.8
圖3—1所示為指數平滑法α取值不同的兩條預測圖線。可以看出：由於實際數據不穩定，波動較大，在這種情況下當α=0.9時，預測值圖線比較接近於實際值；當α=0.1時，預測值圖線只反映出數據變化趨勢，與實際值偏差較大。指數平滑法是通過人工對α值的調節來加強不同時期的數據作用，能適應比較復雜的變化情況。要求歷史數據也較少。指數平滑法是一種時間序列分析方法。時間序列是一個受隨機因素影響而變化的序列。因此，它的預測不可能沒有偏差。因此需要說明預測的精度問題，以便在選擇預測方法時有一個比較的標准。如何來確定預測的精度？不能以某一次預測的准確與否作為評價預測方法的標准，而應從統計觀點用平均值的辦法來判斷。現用平均絕對偏差和均方差兩種衡量預測精度的方法予以說明之。
兩種方法的數學表達式如下：
平均絕對偏差（MAD）：
1n
MAD=──（ΣㄧV[,t]-F[,t]ㄧ）（i=1,2,3,…,n）（3-4）
ni=1
均方差（MSE）：
1n
MSE=─[Σ(V[,t]-F[,t])[2]（i=1,2,3,…,n）（3-5）
ni=1
現以這兩個標准，對表3—1中的指數平滑法相同數據選用兩種α值（α=0.1和α=0.9）預測結果進行誤差分析對比。如表3—2所示。從表3—2中採用兩種標准計算的結果看，在該組實際數據的情況下，選用α=0.9的預測結果比α=0.1的預測結果精確。誤差分析對比：
實際值指數平滑法
周期(年)(百萬元)a=0.1平均絕對偏差均方差a=0.9平均絕對偏差
19871494.01494.00.00.01494.00.0
19881476.61494.017.4302.81494.017.4
19891637.01492.3144,720938.11478.3158.7
19901777.81506.7271.073441.01621.1156.7
19911738.61533.8204.741902.11762.123.5
19922028.51554.3474.1224770.81741.0287.5
19932071.91601.7470.1220994.01999.772.1
19942252.01648.8603.2363850.22064.7187.3
19952825.01709.11115.91245232.82233.3591.7
19962439.01820.7618.3382294.92765.8326.8
總計3919.42573726.71821.7
總平均絕對差391.9182.2
均方差1257372.7
指數平滑法：
周期(年)均方差
19870.0
1988302.8
198925185.7
199024554.9
1991552.3
199282656.3
19935198.4
199435081.3
1995350108.9
1996106790.2
總計630430.8
總平均絕對差
均方差163043.1
2、用季節性變動法預測季節性需求變化
指數平滑法雖能較好地反映短期的銷售趨勢，但不適用於長期預測。作為對短期預測方法的補充，我們採用季節性變動法預測大屏幕顯示器季節性需求變化及長期的銷售變化狀態。大屏幕顯示器容易受兼容PC機銷量及其它諸因素的影響，其市場需求量呈季節性或周期性變動。為搞好均衡生產和適時供應，很有必要掌握其變動規律。大屏幕顯示器需求的季節性變動有時候較為復雜，它既包括有趨勢性變化（如需求量逐年增長），也可能包括有季節性變化，或者還有其它偶然性的變化（如國家政治、經濟形勢的突然變化）。因此，對這種變化狀態的分析和預測，需要應用多種可行的方法進行綜合分析。現仍以金星公司1995、1996年各月銷售量為依據，如表3—3所示來預測後兩年某時期的銷售量。
預測步驟：
（1）標出數據點的分布圖，確定變動的形式如圖3—2所示，這組數據顯示兩種變動，一是具有較強烈的季節性變動，夏秋兩季需求量大，冬春兩季需求量小；一是趨勢變動，產品需求量呈增長趨勢。
（2）確定長期趨勢變動
增長趨勢變動的確定有兩種方法
（i）利用月平均增長率定點畫出直線
附圖{圖}
根據表3—3的數據分別求出1995和1996年的月平均銷售量：
1688
95年月平均銷售量=——=140.7百萬元
12
2370
96年月平均銷售量=———=197.5百萬元
12
197.5-140.7
每月的平均增長量=———————=4.73百萬元/月
12
這個4.73百萬元/月即為長期趨勢變動。如果把月平均銷售量算為年中（六月份）的銷售量，則可在圖3—3中給出A、B兩點。其中A點為1995年6月，坐標Y值為140.7；B點為1996年6月，坐標Y值為197.5。連接AB直線即為長期趨勢變動。
（ii）應用最小二乘法，列出直線回歸方程：
假設直線方程為：
Y=a+bx式中：
回歸系數nΣX·Y-ΣX·ΣY
b=──────────
nΣX[2]-（ΣX）[2]
ΣY－bΣX
a=──────
n
將表3—3數據代入上兩式得：
24×55200-300×4058
b=———————————=3.89
24×4900-300[2]
4058-3.89×300
a=————————=120.46
24
則趨勢數學模型為：
Y=120.46+3.89x（3-6）
（3）計算趨勢線的各月趨勢值
將各個月份值代入趨勢模型式（3-6），得到各個月份的趨勢值。全部計算值列入表3-3的（3）項。各個月份的趨勢值是供計算季節性系數用的。
（4）確定季節性系數
季節性系數是用表3-3的（2）項被（3）項除所得的商。列出一月份季節性系數的演算法為：
30÷124.4=0.24
其餘類推。表中有24個月的季節性系數，是兩個完整循環周期，因此應將每年對應的月份季節性系數進行平均，取其平均值，則各月的季節性系數值，如表3-4所示。
表3—4季節性系數
季節性系數
月份1995年1996年平均值
10.240.560.40
20.390.930.66
31.441.111.28
41.221.481.35
51.271.191.23
60.991.311.15
71.880.961.42
80.981.101.04
91.231.521.38
100.811.271.04
110.640.500.57
120.480.430.45
（5）建立預測模型進行預測
假設S[,t]為第t月的季節性系數，則第t月預測值為
Y[,t]=（a+bX[,t]）S[,t]（3-7）
若欲求1997年7月的需求量預測值，則有：
X[,t]=24+7=31
S[,t]=1.42
所以：Y[,t]=（120.46+3.89×31）×1.42=342.29百萬元
又，若求1998年1月的需求預測值，則有：
X[,t]=24+12+1=37
S[,t]=0.4
Y[,t]=（120.46+3.89×37）×0.4=105.76萬元
以上論述的是指數平滑和季節變動兩種預測方法的數學模型及其應用實例。需要指出的是：運用計算機進行預測主要在於數學模型的使用和改善預測的精度。使用計算機進行預測的優點在於它能准確地處理大量數據，能及時根據變化的條件經常修改模型，同時它還可以和其它系統相聯，強化信息通訊。用計算機預測市場需求時應收集需求數據。一般來說統計數據越多越好，不太重要的情況下找七點即可，重要情況下至少找十二點，觀察季節性需求形態至少要兩年的數據。數據的時間跨度對預測是有影響的，跨度過長，季節性波動被掩蓋。
對於指數平滑法，輸入計算機的是時間序列數據。輸出的是通過指數平滑法計算後的下一周期的預測值。計算機程序應提供一預測表（ATABLEOFFORECASTS）。平滑系數α的變范圍自0.1至0.9；另一方面，程序可以用最小平方法選擇較佳的平滑系數，同時，還可以根據使用者指定的周期數來計算加權平均，這將有利於敏感性分析的進行。對於季節性變動預測法，輸入計算的亦是時間序列數據，輸出的是今後時期的季節性變化趨勢。當市場需求情況出現峰和谷時，就要考慮季節性需求，一般來說季節性需求行為要求峰值在各個周期的同一時期出現，並且高峰需求必須超過平均需求的MAD/2（平均絕對偏差），季節性需求估值在計算機中以趨勢線和季節系數來表達。
市場研究和營銷計劃
市場研究和營銷計劃的目的是進行充分的市場調查，制訂合理的銷售計劃，從而在最大的限度上減少企業所承擔的風險。市場研究和營銷計劃模塊要完成以下三項工作：
（1）、市場調查資料的分析，一般根據大屏幕顯示器的競爭狀況以及採用統計分析的方法來研究市場問題；
（2）、利用銷售預測的結果來制訂銷售計劃。
（3）、廣告分析，以便於制訂廣告策略。

❼ 數據挖掘與生活:演算法分類和應用

數據挖掘與生活:演算法分類和應用
相對於武漢，北京的秋來的真是早，九月初的傍晚，就能夠感覺到絲絲絲絲絲絲的涼意。
最近兩件事挺有感覺的。
看某發布會，設計師李劍葉的話挺讓人感動的。「**的設計是內斂和剋制的...。希望設計成為一種，可以被忽略的存在感」。
其次，有感於不斷跳Tone的婦科聖手，馮唐，「有追求、敢放棄」是他的標簽。
「如何分辨出垃圾郵件」、「如何判斷一筆交易是否屬於欺詐」、「如何判斷紅酒的品質和檔次」、「掃描王是如何做到文字識別的」、「如何判斷佚名的著作是否出自某位名家之手」、「如何判斷一個細胞是否屬於腫瘤細胞」等等，這些問題似乎都很專業，都不太好回答。但是，如果了解一點點數據挖掘（Data Mining）的知識，你，或許會有柳暗花明的感覺。
的確，數據挖掘無處不在。它和生活密不可分，就像空氣一樣，彌漫在你的周圍。但是，很多時候，你並不能意識到它。因此，它是陌生的，也是熟悉的。
本文，主要想簡單介紹下數據挖掘中的演算法，以及它包含的類型。然後，通過現實中觸手可及的、活生生的案例，去詮釋它的真實存在。
一、數據挖掘的演算法類型

一般來說，數據挖掘的演算法包含四種類型，即分類、預測、聚類、關聯。前兩種屬於有監督學習，後兩種屬於無監督學習，屬於描述性的模式識別和發現。
（一）有監督學習
有監督的學習，即存在目標變數，需要探索特徵變數和目標變數之間的關系，在目標變數的監督下學習和優化演算法。例如，信用評分模型就是典型的有監督學習，目標變數為「是否違約」。演算法的目的在於研究特徵變數（人口統計、資產屬性等）和目標變數之間的關系。
（1）分類演算法
分類演算法和預測演算法的最大區別在於，前者的目標變數是分類離散型（例如，是否逾期、是否腫瘤細胞、是否垃圾郵件等），後者的目標變數是連續型。一般而言，具體的分類演算法包括，邏輯回歸、決策樹、KNN、貝葉斯判別、SVM、隨機森林、神經網路等。
（2）預測演算法
預測類演算法，其目標變數一般是連續型變數。常見的演算法，包括線性回歸、回歸樹、神經網路、SVM等。
（二）無監督學習
無監督學習，即不存在目標變數，基於數據本身，去識別變數之間內在的模式和特徵。例如關聯分析，通過數據發現項目A和項目B之間的關聯性。例如聚類分析，通過距離，將所有樣本劃分為幾個穩定可區分的群體。這些都是在沒有目標變數監督下的模式識別和分析。
（1）聚類分析
聚類的目的就是實現對樣本的細分，使得同組內的樣本特徵較為相似，不同組的樣本特徵差異較大。常見的聚類演算法包括kmeans、系譜聚類、密度聚類等。
（2）關聯分析
關聯分析的目的在於，找出項目（item）之間內在的聯系。常常是指購物籃分析，即消費者常常會同時購買哪些產品（例如游泳褲、防曬霜），從而有助於商家的捆綁銷售。
二、基於數據挖掘的案例和應用
上文所提到的四種演算法類型（分類、預測、聚類、關聯），是比較傳統和常見的。還有其他一些比較有趣的演算法分類和應用場景，例如協同過濾、異常值分析、社會網路、文本分析等。下面，想針對不同的演算法類型，具體的介紹下數據挖掘在日常生活中真實的存在。下面是能想到的、幾個比較有趣的、和生活緊密關聯的例子。

（一）基於分類模型的案例
這裡面主要想介紹兩個案例，一個是垃圾郵件的分類和判斷，另外一個是在生物醫葯領域的應用，即腫瘤細胞的判斷和分辨。
（1）垃圾郵件的判別
郵箱系統如何分辨一封Email是否屬於垃圾郵件？這應該屬於文本挖掘的范疇，通常會採用樸素貝葉斯的方法進行判別。它的主要原理是，根據郵件正文中的單詞，是否經常出現在垃圾郵件中，進行判斷。例如，如果一份郵件的正文中包含「報銷」、「發票」、「促銷」等詞彙時，該郵件被判定為垃圾郵件的概率將會比較大。
一般來說，判斷郵件是否屬於垃圾郵件，應該包含以下幾個步驟。第一，把郵件正文拆解成單片語合，假設某篇郵件包含100個單詞。第二，根據貝葉斯條件概率，計算一封已經出現了這100個單詞的郵件，屬於垃圾郵件的概率和正常郵件的概率。如果結果表明，屬於垃圾郵件的概率大於正常郵件的概率。那麼該郵件就會被劃為垃圾郵件。
（2）醫學上的腫瘤判斷
如何判斷細胞是否屬於腫瘤細胞呢？腫瘤細胞和普通細胞，有差別。但是，需要非常有經驗的醫生，通過病理切片才能判斷。如果通過機器學習的方式，使得系統自動識別出腫瘤細胞。此時的效率，將會得到飛速的提升。並且，通過主觀（醫生）+客觀（模型）的方式識別腫瘤細胞，結果交叉驗證，結論可能更加靠譜。
如何操作？通過分類模型識別。簡言之，包含兩個步驟。首先，通過一系列指標刻畫細胞特徵，例如細胞的半徑、質地、周長、面積、光滑度、對稱性、凹凸性等等，構成細胞特徵的數據。其次，在細胞特徵寬表的基礎上，通過搭建分類模型進行腫瘤細胞的判斷。
（二）基於預測模型的案例
這裡面主要想介紹兩個案例。即通過化學特性判斷和預測紅酒的品質。另外一個是，通過搜索引擎來預測和判斷股價的波動和趨勢。
（1）紅酒品質的判斷
如何評鑒紅酒？有經驗的人會說，紅酒最重要的是口感。而口感的好壞，受很多因素的影響，例如年份、產地、氣候、釀造的工藝等等。但是，統計學家並沒有時間去品嘗各種各樣的紅酒，他們覺得通過一些化學屬性特徵就能夠很好地判斷紅酒的品質了。並且，現在很多釀酒企業其實也都這么幹了，通過監測紅酒中化學成分的含量，從而控制紅酒的品質和口感。
那麼，如何判斷鑒紅酒的品質呢？第一步，收集很多紅酒樣本，整理檢測他們的化學特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。第二步，通過分類回歸樹模型進行預測和判斷紅酒的品質和等級。
（2）搜索引擎的搜索量和股價波動
一隻南美洲熱帶雨林中的蝴蝶，偶爾扇動了幾下翅膀，可以在兩周以後，引起美國德克薩斯州的一場龍卷風。你在互聯網上的搜索是否會影響公司股價的波動？
很早之前，就已經有文獻證明，互聯網關鍵詞的搜索量（例如流感）會比疾控中心提前1到2周預測出某地區流感的爆發。
同樣，現在也有些學者發現了這樣一種現象，即公司在互聯網中搜索量的變化，會顯著影響公司股價的波動和趨勢，即所謂的投資者注意力理論。該理論認為，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了該股票被投資者關注的程度。因此，當一隻股票的搜索頻數增加時，說明投資者對該股票的關注度提升，從而使得該股票更容易被個人投資者購買，進一步地導致股票價格上升，帶來正向的股票收益。這是已經得到無數論文驗證了的。
（三）基於關聯分析的案例：沃爾瑪的啤酒尿布
啤酒尿布是一個非常非常古老陳舊的故事。故事是這樣的，沃爾瑪發現一個非常有趣的現象，即把尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品擺在一起，能夠大幅增加兩者的銷量。原因在於，美國的婦女通常在家照顧孩子，所以，她們常常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。沃爾瑪從數據中發現了這種關聯性，因此，將這兩種商品並置，從而大大提高了關聯銷售。
啤酒尿布主要講的是產品之間的關聯性，如果大量的數據表明，消費者購買A商品的同時，也會順帶著購買B產品。那麼A和B之間存在關聯性。在超市中，常常會看到兩個商品的捆綁銷售，很有可能就是關聯分析的結果。
（四）基於聚類分析的案例：零售客戶細分
對客戶的細分，還是比較常見的。細分的功能，在於能夠有效的劃分出客戶群體，使得群體內部成員具有相似性，但是群體之間存在差異性。其目的在於識別不同的客戶群體，然後針對不同的客戶群體，精準地進行產品設計和推送，從而節約營銷成本，提高營銷效率。
例如，針對商業銀行中的零售客戶進行細分，基於零售客戶的特徵變數（人口特徵、資產特徵、負債特徵、結算特徵），計算客戶之間的距離。然後，按照距離的遠近，把相似的客戶聚集為一類，從而有效的細分客戶。將全體客戶劃分為諸如，理財偏好者、基金偏好者、活期偏好者、國債偏好者、風險均衡者、渠道偏好者等。
（五）基於異常值分析的案例：支付中的交易欺詐偵測
採用支付寶支付時，或者刷信用卡支付時，系統會實時判斷這筆刷卡行為是否屬於盜刷。通過判斷刷卡的時間、地點、商戶名稱、金額、頻率等要素進行判斷。這裡面基本的原理就是尋找異常值。如果您的刷卡被判定為異常，這筆交易可能會被終止。
異常值的判斷，應該是基於一個欺詐規則庫的。可能包含兩類規則，即事件類規則和模型類規則。第一，事件類規則，例如刷卡的時間是否異常（凌晨刷卡）、刷卡的地點是否異常（非經常所在地刷卡）、刷卡的商戶是否異常（被列入黑名單的套現商戶）、刷卡金額是否異常（是否偏離正常均值的三倍標准差）、刷卡頻次是否異常（高頻密集刷卡）。第二，模型類規則，則是通過演算法判定交易是否屬於欺詐。一般通過支付數據、賣家數據、結算數據，構建模型進行分類問題的判斷。
（六）基於協同過濾的案例：電商猜你喜歡和推薦引擎
電商中的猜你喜歡，應該是大家最為熟悉的。在京東商城或者亞馬遜購物，總會有「猜你喜歡」、「根據您的瀏覽歷史記錄精心為您推薦」、「購買此商品的顧客同時也購買了**商品」、「瀏覽了該商品的顧客最終購買了**商品」，這些都是推薦引擎運算的結果。
這裡面，確實很喜歡亞馬遜的推薦，通過「購買該商品的人同時購買了**商品」，常常會發現一些質量比較高、較為受認可的書。
一般來說，電商的「猜你喜歡」（即推薦引擎）都是在協同過濾演算法（Collaborative Filter）的基礎上，搭建一套符合自身特點的規則庫。即該演算法會同時考慮其他顧客的選擇和行為，在此基礎上搭建產品相似性矩陣和用戶相似性矩陣。基於此，找出最相似的顧客或最關聯的產品，從而完成產品的推薦。
（七）基於社會網路分析的案例：電信中的種子客戶
種子客戶和社會網路，最早出現在電信領域的研究。即，通過人們的通話記錄，就可以勾勒出人們的關系網路。電信領域的網路，一般會分析客戶的影響力和客戶流失、產品擴散的關系。
基於通話記錄，可以構建客戶影響力指標體系。採用的指標，大概包括如下，一度人脈、二度人脈、三度人脈、平均通話頻次、平均通話量等。基於社會影響力，分析的結果表明，高影響力客戶的流失會導致關聯客戶的流失。其次，在產品的擴散上，選擇高影響力客戶作為傳播的起點，很容易推動新套餐的擴散和滲透。
此外，社會網路在銀行（擔保網路）、保險（團伙欺詐）、互聯網（社交互動）中也都有很多的應用和案例。
（八）基於文本分析的案例
這裡面主要想介紹兩個案例。一個是類似「掃描王」的APP，直接把紙質文檔掃描成電子文檔。相信很多人都用過，這里准備簡單介紹下原理。另外一個是，江湖上總是傳言紅樓夢的前八十回和後四十回，好像並非都是出自曹雪芹之手，這裡面准備從統計的角度聊聊。
（1）字元識別：掃描王APP
手機拍照時會自動識別人臉，還有一些APP，例如掃描王，可以掃描書本，然後把掃描的內容自動轉化為word。這些屬於圖像識別和字元識別（Optical Character Recognition）。圖像識別比較復雜，字元識別理解起來比較容易些。
查找了一些資料，字元識別的大概原理如下，以字元S為例。第一，把字元圖像縮小到標准像素尺寸，例如12*16。注意，圖像是由像素構成，字元圖像主要包括黑、白兩種像素。
第二，提取字元的特徵向量。如何提取字元的特徵，採用二維直方圖投影。就是把字元（12*16的像素圖）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12個維度，垂直方向有16個維度。這樣分別計算水平方向上各個像素行中黑色像素的累計數量、垂直方向各個像素列上的黑色像素的累計數量。從而得到水平方向12個維度的特徵向量取值，垂直方向上16個維度的特徵向量取值。這樣就構成了包含28個維度的字元特徵向量。
第三，基於前面的字元特徵向量，通過神經網路學習，從而識別字元和有效分類。
（2）文學著作與統計：紅樓夢歸屬
這是非常著名的一個爭論，懸而未決。對於紅樓夢的作者，通常認為前80回合是曹雪芹所著，後四十回合為高鶚所寫。其實主要問題，就是想確定，前80回合和後40回合是否在遣詞造句方面存在顯著差異。
這事讓一群統計學家比較興奮了。有些學者通過統計名詞、動詞、形容詞、副詞、虛詞出現的頻次，以及不同詞性之間的相關系做判斷。有些學者通過虛詞（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、別、好），判斷前後文風的差異。有些學者通過場景（花卉、樹木、飲食、醫葯與詩詞）頻次的差異，來做統計判斷。總而言之，主要通過一些指標量化，然後比較指標之間是否存在顯著差異，藉此進行寫作風格的判斷。

❽ 「揭秘」大數據的10個神話

「揭秘」大數據的10個神話
也許對大數據更好的一個類比是它就像一匹意氣風發的冠軍賽馬: 通過適當的訓練和天賦的騎師，良種賽馬可以創造馬場記錄–但沒有訓練和騎手，這個強大的動物根本連起跑門都進不了。
為了確保你組織的大數據計劃保持正軌，你需要消除以下10種常見的誤解。
1. 大數據就是『很多數據』
大數據從其核心來講，它描述了結構化或非結構化數據如何結合社交媒體分析，物聯網的數據和其他外部來源，來講述一個」更大的故事」。該故事可能是一個組織運營的宏觀描述，或者是無法用傳統的分析方法捕獲的大局觀。從情報收集的角度來看，其所涉及的數據的大小是微不足道的。
2.大數據必須非常干凈
在商業分析的世界裡，沒有「太快」之類的東西。相反，在IT世界裡，沒有「進垃圾，出金子」這樣的東西，你的數據有多干凈?一種方法是運行你的分析應用程序，它可以識別數據集中的弱點。一旦這些弱點得到解決，再次運行分析以突出 「清理過的」 區域。
3.所有人類分析人員會被機器演算法取代
數據科學家的建議並不總是被前線的業務經理們執行。行業高管Arijit Sengupta在 TechRepublic 的一篇文章中指出，這些建議往往比科學項目更難實施。然而，過分依賴機器學習演算法也同樣具有挑戰性。Sengupta說，機器演算法告訴你該怎麼做，但它們沒有解釋你為什麼要這么做。這使得很難將數據分析與公司戰略規劃的其餘部分結合起來。
預測演算法的范圍從相對簡單的線性演算法到更復雜的基於樹的演算法，最後是極其復雜的神經網路。
4.數據湖是必須的
據豐田研究所數據科學家JimAdler說，巨量存儲庫，一些IT經理們設想用它來存儲大量結構化和非結構化數據，根本就不存在。企業機構不會不加區分地將所有數據存放到一個共享池中。Adler說，這些數據是 「精心規劃」的，存儲於獨立的部門資料庫中，鼓勵」專注的專業知識」。這是實現合規和其他治理要求所需的透明度和問責制的唯一途徑。
5.演算法是萬無一失的預言家
不久前， 谷歌流感趨勢項目 被大肆炒作，聲稱比美國疾病控制中心和其他健康信息服務機構更快、更准確地預測流感疫情的發生地。正如《紐約客》的Michele Nijhuis 在 2017年6月3日的文章 中所寫的那樣， 人們認為與流感有關詞語的搜索會准確地預測疫情即將爆發的地區。事實上，簡單地繪制本地溫度是一個更准確的預測方法。
谷歌的流感預測演算法陷入了一個常見的大數據陷阱——它產生了無意義的相關性，比如將高中籃球比賽和流感爆發聯系起來，因為兩者都發生在冬季。當數據挖掘在一組海量數據上運行時，它更可能發現具有統計意義而非實際意義的信息之間的關系。一個例子是將緬因州的離婚率與美國人均人造黃油的消費量掛鉤：盡管沒有任何現實意義，但這兩個數字之間確實存在「統計上顯著」的關系。
6.你不能在虛擬化基礎架構上運行大數據應用
大約10年前，當」大數據」首次出現在人們眼前時，它就是Apache hadoop的代名詞。就像VMware的Justin Murray在 2017年5月12日的文章 中所寫的，大數據這一術語現在包括一系列技術，從NoSQL(MongoDB，Apache Cassandra)到Apache Spark。
此前，批評者們質疑Hadoop在虛擬機上的性能，但Murray指出，Hadoop在虛擬機上的性能與物理機相當，而且它能更有效地利用集群資源。Murray還炮轟了一種誤解，即認為虛擬機的基本特性需要存儲區域網路(SAN)。實際上，供應商們經常推薦直接連接存儲，這提供了更好的性能和更低的成本。
7.機器學習是人工智慧的同義詞
一個識別大量數據中模式的演算法和一個能夠根據數據模式得出邏輯結論的方法之間的差距更像是一個鴻溝。ITProPortal 的Vineet Jain在 2017年5月26日的文章 中寫道，機器學習使用統計解釋來生成預測模型。這是演算法背後的技術，它可以根據一個人過去的購買記錄來預測他可能購買什麼，或者根據他們的聽歌歷史來預測他們喜歡的音樂。
雖然這些演算法很聰明，但它們遠遠不能達到人工智慧的目的，即復制人類的決策過程。基於統計的預測缺乏人類的推理、判斷和想像力。從這個意義上說，機器學習可能被認為是真正AI的必要先導。即使是迄今為止最復雜的AI 系統，比如 IBM沃森 ，也無法提供人類數據科學家所提供的大數據的洞察力。
8.大多數大數據項目至少實現了一半的目標
IT經理們知道沒有數據分析項目是100%成功的。當這些項目涉及大數據時，成功率就會直線下降，NewVantagePartners最近的調查結果顯示了這一點。在過去的五年中，95%的企業領導人表示，他們的公司參與了一個大數據項目，但只有48.4%的項目取得了」可衡量的結果」。
NewVantage Partners的大數據執行調查顯示， 只有不到一半的大數據項目實現了目標，而 「文化」變化是最難實現的。
事實上，根據2016年10月發布的 Gartner的研究結果 ，大數據項目很少能跨過試驗階段。Gartner的調查發現，只有15%的大數據實現被部署到生產中，與去年調查報告的14%的成功率相對持平。
9.大數據的增長將減少對數據工程師的需求
如果你公司大數據計劃的目標是盡量減少對數據科學家的需求，你可能會得到令人不快的驚喜。 2017 Robert Half 技術薪資指南 指出， 數據工程師的年薪平均躍升到13萬美元和19.6萬美元之間， 而數據科學家的薪資目前平均在11.6萬美元和16.3萬美元之間， 而商業情報分析員的薪資目前平均在11.8萬美元到13.875萬美元之間。
10.員工和一線經理將張開雙臂擁抱大數據
NewVantagePartners的調查發現，85.5%的公司都致力於創造一個「數據驅動的文化」。然而，新的數據計劃的整體成功率僅為37.1%。這些公司最常提到的三個障礙是缺乏組織一致性(42.6%)，缺乏中層管理人員的採納和理解(41%)，以及業務阻力或缺乏理解(41%)。
未來可能屬於大數據，但獲得這一技術的好處需要大量的針對多樣人性的辛勤工作。

❾ 生活中的測試技術的應用的例子有哪些呢

博物館的自動報警系統、空調的控制等等。

交通預測：生活中，我們經常在使用GPS導航服務，當我們在使用GPS時，我們當前的位置和速度被保存在一個中央伺服器上，用於管理流量，然後使用這些數據構建當前流量的地圖。這雖然有助於防止交通堵塞，並進行擁堵分析，但問題在於配備GPS的汽車數量較少。所以在這種情況下，機器學習可以有助於根據日常經驗估計可能出現擁塞的區域。

在線交通網路：當預訂計程車時，該應用程序會估計出該車出行的價格。那麼在這些共享服務中，如何最大限度地減少繞行呢？答案是機器學習。Uber的工程主管Jeff Schneider在一次采訪中透露，他們通過機器學習演算法預測乘客需求來定義價格上漲時間。在整個服務周期中，機器學習扮演著十分關鍵的角色。

(9)預測演算法例子擴展閱讀

測控技術與儀器專業主要是研究信息的獲取和處理，以及對相關要素進行控制的理論與技術。

1998年，教育部於對測控領域所有相關專業進行了合並，合並為測控技術與儀器，它是儀器類專業的唯一本科專業。

智能儀器儀表方向（偏電子）：主要是從事儀器儀表，電子產品的軟體，硬體研發，測試，也可以從事儀表自動控制等方面的工作。

測試計量技術與儀器方向（偏學術科研）：主要是從事計量，測試檢測，品質檢驗等的工作。

計算機測控技術方向（偏計算機）：主要從事計算機應用、計算機軟體和硬體等高新技術領域的設計、製造、開發和應用等工作。