關(guān)于數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)

一、精確數(shù)學(xué)和模糊數(shù)學(xué)

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在現(xiàn)在的工業(yè)生產(chǎn)和科技技術(shù)的實(shí)現(xiàn)上，大部分使用的是精確數(shù)學(xué)，無論是物理的牛頓定律還是數(shù)學(xué)上的方程、微積分。我們現(xiàn)有的生產(chǎn)技術(shù)基本上是建立在精確數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。這對解決對初始條件以及中間條件改變不敏感的問題是一個(gè)很好的方式。正因?yàn)檫@些問題對初始條件和中間條件變化不敏感，人們才可以進(jìn)行準(zhǔn)確的度量和運(yùn)算，通過一種邏輯上的模型來為問題找到相應(yīng)的解決辦法。

隨著時(shí)代的發(fā)展，當(dāng)我們所知所行的問題已通過各種工具化、度量化的方式給出了解決方式的時(shí)候，對于那些對初始條件和中間條件變化敏感的問題（也稱為模糊問題）成為了人們視野中的關(guān)注點(diǎn)，這也就是為什么統(tǒng)計(jì)預(yù)測、數(shù)據(jù)分析等行業(yè)開始活力迸發(fā)的重要因素。

那么我們現(xiàn)在的技術(shù)是否已經(jīng)支持對這些模糊問題的解決呢？我想這要分成兩個(gè)方面，一方面是理論，一方面是工程技術(shù)。

首先，在理論方面，對于模糊問題的研究從1965年就已經(jīng)開始了，但是模糊問題也不是突然之間就蹦出來的，就像倪工研究的圖模型，它是圖論的一個(gè)模型化產(chǎn)物，而圖論僅僅是組合數(shù)學(xué)中的一個(gè)部分。在人類對這種基于立體和多邊映射的問題進(jìn)行研究的時(shí)候會發(fā)現(xiàn)很多不確定的情況，比如說，一個(gè)圖，可以分成完全圖和不完全圖，而且還要加上方向、權(quán)重的因子，這就已經(jīng)比較復(fù)雜了，關(guān)鍵的一點(diǎn)是基于不同情況下還沒有統(tǒng)一的一種理論對這種現(xiàn)象進(jìn)行規(guī)范，一方面，數(shù)學(xué)家在研究這些問題的時(shí)候會給出很多的條件限制、不考慮外界因素影響等等，所以很多時(shí)候我們看到的數(shù)學(xué)理論都是建立在假設(shè)的基礎(chǔ)上的，現(xiàn)實(shí)是有很多模糊問題貫穿其中，影響結(jié)果的走向。其實(shí)，在工程技術(shù)方面，如何將理論轉(zhuǎn)化為工程語言（方式）解決生產(chǎn)問題，比如各種算法的提出。

在這種環(huán)境背景下，人們開始選擇對這種模糊問題進(jìn)行研究，我們知道離散數(shù)學(xué)和工程問題就是絕配，他客觀的反映了事物的本質(zhì)，畢竟物質(zhì)的組成也是粒子性的。從離散數(shù)學(xué)出發(fā)，我們首先要改造的就是對集合論的擴(kuò)展，于是有了模糊集合的提出，就像Hadoop分布式的節(jié)點(diǎn)，為了探究這些節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行互動(dòng)的規(guī)律就有了模糊邏輯的概念。基于模糊集合和模糊邏輯的模糊數(shù)學(xué)就發(fā)展起來了。

目前模糊數(shù)學(xué)在某些應(yīng)用方面已經(jīng)有了較大的發(fā)展。由于模糊性概念已經(jīng)找到了模糊集的描述方式，人們運(yùn)用概念進(jìn)行判斷、評價(jià)、推理、決策和控制的過程也可以用模糊性數(shù)學(xué)的方法來描述。例如：模糊聚類分析、模糊模式識別、模糊綜合評判、模糊決策與模糊預(yù)測、模糊控制、模糊信息處理等。

 

 

二、什么問題是模糊問題？如何用模糊問題進(jìn)行解決？

舉個(gè)簡單的例子，30歲屬于青年還是中年，通?，F(xiàn)在的計(jì)算機(jī)在判斷時(shí)會根據(jù)青年和中年的界限來判斷，比如說40歲是個(gè)界限，那么計(jì)算機(jī)會認(rèn)為39歲的人是青年，40歲就是中年?，F(xiàn)實(shí)生活中，我們憑借自己的感覺也好，主流認(rèn)知也好，其實(shí)對青年和中年并沒有一個(gè)很清晰的界限，我們是根據(jù)多方面來進(jìn)行判斷的，比如心態(tài)、面貌、身體狀況等等。

那么我們用模糊數(shù)學(xué)的方法來看待時(shí)會怎么做呢？首先，我們可能需要知道判斷一個(gè)人屬于哪類年齡階段所需考慮的幾個(gè)指標(biāo)，并給相應(yīng)的指標(biāo)以權(quán)重（當(dāng)然這個(gè)權(quán)重也會受其他因素影響），總和之后再?zèng)Q定它的年齡階段。這里用一個(gè)不是很恰當(dāng)，但是便于理解的例子來說明一下。

 

三、大數(shù)據(jù)

針對大數(shù)據(jù)，我真的沒有發(fā)言權(quán)，這里簡單說一下我的認(rèn)識，或許能有幫助。

首先，我認(rèn)為現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)還處在大的階段，數(shù)據(jù)是要大，就像礦山一樣，礦石大點(diǎn)里面的礦物質(zhì)必然也不會太少，但是礦山還分富礦和貧礦。針對不同類型的大數(shù)據(jù)，用不同的算法（采礦方式）是非常重要的。我這一段時(shí)間看了Hadoop的相關(guān)書籍，對目前的大數(shù)據(jù)有了一點(diǎn)點(diǎn)了解，其實(shí)無論現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理過程中使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也好、層次分析也好、統(tǒng)計(jì)概率也好，我們在解決大數(shù)據(jù)這種模糊問題的方式還是大部分基于精確數(shù)學(xué)的思路開展的（當(dāng)然也不是絕對的，精確和模糊的概念同樣是一個(gè)相對的概念，只是站的角度不同，理解就會有差別）。

管工，你說心理學(xué)、生物學(xué)方面的人一起討論會有一些新的東西，我是很認(rèn)同的，但是如果是單純的心理學(xué)和生物學(xué)其實(shí)用處也不是很大，我感覺現(xiàn)在這個(gè)社會教育把人和專業(yè)捆得太緊了，當(dāng)需要?jiǎng)?chuàng)新的時(shí)候，一定是需要跨領(lǐng)域跨專業(yè)的。

說到這里，我就想說一下關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的我的理解，可能現(xiàn)在的人會說現(xiàn)在的數(shù)據(jù)很多，用了多少硬盤什么的，這些數(shù)據(jù)都是寶藏啊什么的，是的，這些數(shù)據(jù)是寶藏，但是如果守著這些數(shù)據(jù)是完全沒有意義的，比如說有個(gè)人有個(gè)蘋果電腦，但是他不會iso編程，其實(shí)他就浪費(fèi)了很多資源。

如果把控“大數(shù)據(jù)”是很關(guān)鍵的，一方面我們要從數(shù)據(jù)中挖出知識和規(guī)律，另一方面我們要總結(jié)人類發(fā)展以來的各相關(guān)領(lǐng)域的各種核心本質(zhì)、真理。這就像是兩條線，一條是根據(jù)現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)得出發(fā)展趨勢，另一種是利用核心本質(zhì)、真理預(yù)測發(fā)展趨勢，將這兩條線進(jìn)行調(diào)和和取舍，就可以更好的做出預(yù)測。

 

四、算法

這兩天在家稍微仔細(xì)的看了一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是的，正如您所說，他其實(shí)可以歸到層次分析的那類中的，現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被炒得很火，同時(shí)我也查了一下，其實(shí)很多大型的IT公司都已經(jīng)成立了組合數(shù)學(xué)等相關(guān)的研究機(jī)構(gòu)，模糊數(shù)學(xué)的理論也在逐漸完善，相關(guān)的算法也已經(jīng)有所發(fā)展，我感覺，如果想要做一些與眾不同的事，一方面要深刻理解現(xiàn)在的主流，更要把控未來發(fā)展的趨勢。

本文標(biāo)題：關(guān)于數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)
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