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合肥达内培训数据分析技术实践常见问题都有哪些

发布：合肥达内软件培训
来源：互联网
时间：2022-02-24 10:11

数据分析技术随着互联网的不断发展而越来越受到企业的关注，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据分析技术实践常见问题都有哪些。

合肥达内培训数据分析技术实践常见问题都有哪些

我们研究的数据通常有几个特点：

(1)数据量大。数据量大给计算带来挑战，需要一些随机方法或分布式计算来解决问题;

(2)数据维数高。例如，前面提到的SNP数据是64万维的;

(3)数据类型复杂。网页、报纸、图像、视频等多种类型的数据给数据融合带来困难;

(4)噪音大。数据在生成、采集、传输和处理等流程中，均可能引入噪音，这些噪音的存在给数据清洗和分析带来挑战，需要有一定修正功能的模型来进行降噪处理。

其中，核心的困难是数据维数高。它会导致维数灾难(curseofdimensionality),即模型的复杂度和计算量随着维数的增加而指数增长。那么，如何克服数据维数高带来的困难?通常有两类方法。

一类是将数学模型限制在一个极小的特殊类里，如线性模型;另一类是利用数据可能有的特殊结构，如稀疏性、低维、低秩和光滑性等。这些特性可以通过对模型作适当的正则化实现，也可以通过降维方法实现。

总之，数据分析本质上是一个反问题。处理反问题的许多方法(如正则化)在数据分析中扮演了重要角色，这正是统计学与统计力学的不同之处。统计力学处理的是正问题，统计学处理的是反问题。

与模型相辅相成的是算法以及这些算法在计算机上的实现。在数据量很大的情况下，算法的重要性尤为突出。从算法的角度来看，处理大数据主要有两条思路：

降低算法的复杂度，即计算量。通常要求算法的计算量是线性标度的，即计算量与数据量成线性关系。但很多关键的算法，尤其是优化方法，还达不到这个要求。对于特别大的数据集，如万维网上的数据或社交网络数据，我们希望能有次线性标度的算法，也就是说计算量远小于数据量。这就要求我们采用抽样的方法。

现阶段，算法的研究分散在两个基本不相往来的领域——计算数学和计算机科学。计算数学研究的算法主要针对像函数这样的连续结构，其主要应用对象是微分方程等;计算机科学主要处理离散结构，如网络。而现实数据的特点介于两者之间，即数据本身是离散的，而数据背后有一个连续的模型。因此，要发展针对数据的算法，就必须把计算数学和计算机科学研究的算法有效地结合起来。

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