大数据产业概述
数据生命周期中的环节
什么是数据
数据是承载一定的信息的符号。
什么是信息？[1]
信息是用来消除随机不定性的东西。
数学基础：统计与分布
加和值
\(\sum_{i=0}^n Xi\)平均值
\(\overline X=\frac{ \sum_{i=0}^n Xi } {n}\)标准差
\(σ=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=0}^n (Xi-\overline X)^2}\)加权平均
\(\overline X=\frac{ \sum_{i=0}^n Xi*f(Xi) } {\sum_{i=0}^n f(Xi)}\)欧式距离
\(d=\sqrt{\sum_{i=0}^n (Xi1-Xi2)^2}\)曼哈顿距离
\(d=\sum_{i=0}^n \vert Xi1-Xi2\vert\)同比和环比
同比：相邻大周期的相同小周期的比较。
环比：相邻小周期的比较。
抽样
抽样（Sampling）是一种非常好的了解大量样本空间分布情况的方法，样本越大则抽样带来的成本减少的收益就越明显。
抽样对象要更加具有代表性和分散性，这样才会体现出与整个样本空间更为相近的分布特点。
高斯分布
概率函数：\(f(x)=\frac{1}{\sqrt{2π}σ}exp(-\frac{(x-μ)^2}{2σ^2})\)
- X的分布：
- (μ-σ , μ+σ): 68.2%
- (μ-2σ , μ+2σ): 95.4%
- (μ-3σ , μ+3σ): 99.6%
泊松分布
概率密度函数：\(P(X=k)=\frac{λ^k}{k!}e^{-λ}\)
参数λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生率。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。
- 泊松分布适用的事件需要满足以下3个条件：
- 这个事件是一个小概率事件。
- 事件的每次发生是独立的不会相互影响。
- 事件的概率是稳定的。
例子：
已知有一个书店，售卖许多图书，其中工具书销售一直较稳定且数量较少（概率较小的事件），新华字典平均每周卖出4套。作为书店老板，新华字典应该备多少本为宜？
每周卖出的新华字典数量k满足λ为4的泊松分布：
- 表1：不同k值对应的累计概率
[mdx_table header=”true”]
k值
概率
累积概率
—–
1
7.33%
733%
—–
2
14.7%
22.03%
—–
3
19.5%
41.53%
—–
4
19.5%
61.03%
—–
5
15.6%
76.63%
—–
6
10.4%
87.03%
—–
7
5.95%
92.98%
—–
8
2.98%
95.96%
—–
9
1.32%
92.78%
[/mdx_table]
- 图1：不同k值对应的概率散点图
在泊松分布的例子里，可以看到一个现象：就是k每增加1，在k小于λ的时候，累积函数的增加是很快的，而且每次增加的量比上一次增加的要多；而在k越过λ之后，虽然还在增加，但是每次增加的量比上一次增加的要少，然后越来越少。
伯努利分布
概率函数：\(P(X=k)=C_n^k ·p^k(1-p)^{n-k}\)
指标
指标就是制定的标准，就是为了描述一些对象的状态而制定出来的标准。
- 指标的选择：
- 数字化
- 易衡量
- 意义清晰
- 周期适当
- 尽量客观
信息论
信息的定义
首先引用最被大家广泛认可的一种科学性的信息定义——“信息是被消除的不确定性。”[2]
例子：
抛一枚硬币。假设不会出现硬币立在地面上的情况。
结果A说：“硬币落地后正面朝上。”
然后B说：“硬币落地后朝上的面不是反面。”
在我们不知道硬币落地的结果之前，正面朝上的反面朝上的可能性都是存在的，当A告诉我准确的信息之后，那么硬币反面朝上的结果就不存在了，这里“硬币落地后正面朝上”就是信息；而当随机不确定性被消除之后，再被告知的这些信息里就没有消除随机不确定性的因素了，如B说的“硬币落地后朝上的面不是反面”就不是信息。
但如果C说：“这枚硬币最后落在了桌子上”，那么它又是信息，因为它消除了其他的不确定性。
信息量
在信息论中，对信息量是有确定解释并且可以量化计算的，这里的信息量就是一种信息数量化度量的规则。
一段文字有多少信息的想法最早还是在1928年由哈特莱（R.V.L.Hartley）首先提出，他将信息数的对数定义为信息量。
若信源有m种信息，且每个信息是以相等可能产生的，则该信源的信息量可表示如下：
\(I=log_2m\)如上面提到的抛硬币的例子，因为硬币落地有正面和反面两种可能性，所以m=2，信息量\(I=log_22=1\)。极端情况是，只有一个可能值的时候信息量为0，也就是无须告知也知道结果，即便告知了结果，信息量也为0，如一般情况下硬币抛出后必然会落地，所以“硬币落地”这句话的信息量就是0。
在概率不等的情况下，事件出现的概率越小，信息量越大。Xi表示一个发生的事件，Pi表示这个事件发生的先验概率，则这个事件的信息量为：
\(H(X_i)=-log_2P_i\)还是上面提到的抛硬币的例子，假设硬币被动过手脚，正面朝上的概率为\(\frac{1}{8}\)，反面朝上的概率为\(\frac{7}{8}\)，则抛一次硬币之后，正面朝上的信息量为：
\(H(X_i)=-log_2\frac{1}{8}=3\)反面朝上的信息量为：
\(H(X_i)=-log_2\frac{7}{8}=0.193\)信息熵
信息熵是信息的杂乱程度的量化描述，公式如下：
\(H(x)=-\sum_{i=1}^np(x_i)log_2P(x_i)\)信息越确定，越单一，信息熵越小；信息越不确定，越混乱，信息熵越大。
如上面抛硬币的例子中，
- 硬币还没有被动过手脚，两面朝上的概率都是\(\frac{1}{2}\)：
信息熵为\(\frac{1}{2}·-log_2\frac{1}{2}+\frac{1}{2}·-log_2\frac{1}{2}=1\) - 硬币已经被动过手脚，正面朝上的概率为\(\frac{1}{8}\)，反面朝上的概率为\(\frac{7}{8}\)：
信息熵为\(\frac{1}{8}·-log_2\frac{1}{8}+\frac{7}{8}·-log_2\frac{7}{8}=0.544\)
即知道第一种情况的信息比第二种情况的信息更有价值。
注：信息量和信息熵的单位都是比特（bit）。
注：在计算信息量或信息熵时，取10的对数lg，或自然常数e的对数ln都是可以的，但是在一次应用过程中，所有的信息量或信息熵都必须采用同一个底。
多维向量空间
一般来说，向量的每个维度之间是不相关的。应尽可能保证维度设置的“正交性”。
例如向量定义：
(姓名，姓，名，出生日期，年龄)
在本例中，“姓名”这个维度可以由“姓”和“名”这两个维度推出，“年龄”也可以由“出生日期”推出。所以说，这种记录方式存在冗余信息，其中一个字段发生变化时，与其相关的其他字段也需要做出变化，这对于保持数据一致性来说，维护成本显然会提高。
在具体场景中，冗余字段也有优点。
例如向量定义：
(用户ID，第一季度销费额，第二季度销费额，第三季度销费额，第四季度销费额， 全年消费总额）
在这种情况下，如果没有“全年消费总额”这一字段，在统计所有用户一年的消费总额时需要将所有的值加起来，在业务反馈时增加了额外的计算量。
[1] 取自《通信的数学理论》，香农，1948。 ↩
[2] 哈特莱（R.V.L.Hartley），1928。 ↩
想了解更多关于大数据和机器学习：
