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  • 1. 什么是感知机? ​ 感知机(perceptron)二类分类的...感知机学习算法具有简答而易于实现的优点,分为原始形式和对偶形式,下文会一一给出。感知机预测通过对训练数据的学习对新输入的实例进行分类。 定义1.1

    1. 什么是感知机?

    ​ 感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值。感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,为此,导入基于误差的损失函数,利用梯度下降法对损失函数进行极小化,求得感知机模型。感知机学习算法具有简答而易于实现的优点,分为原始形式和对偶形式,下文会一一给出。感知机预测是通过对训练数据的学习对新输入的实例进行分类。

    定义1.1(感知机)

    ​ 假设输入空间(特征空间)是image-20200818232900902 ,输出空间是Y = {+1,-1}。输入image-20200818232931979表示实例的特征向量。对应于输入空间(特征空间)的点;输出image-20200818232956638表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数:

    ​ f(x) = sign(w*x+b)

    称为感知机。其中,w和b为感知机模型参数,image-20200818233047557叫作权值向量(weight vector), image-20200818233113572叫作偏置(bias),w·x表示w和x的内积。sign是符号函数,即

    image-20200818233158221

    感知机是一种线性分类模型,属于判别模型。感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型(linear classification model)或线性分类器(linear classifier),即函数集合 { f |f(x) = w·x+b }。

    感知机有如下几何解释:线性方程

    ​ w · x + b = 0

    对于于特征空间image-20200818233229372中的一个超平面S,其中w是超平面的法向量,b是超平面的截距。这个超平面将特征空间划分为两个部分。位于两部的点(特征向量)分别分为正,负;两类。因此超平面S称为分离超平面(separating hyperplane),如图所示

    image-20200818233341785

    ​ 感知机学习,由训练数据集(实例的特征向量及类别)

    image-20200818233406483

    其中,image-20200818233439280,求得感知机模型,即求得模型参数w,b。感知机预测,通过学习得到的感知机模型,对于新的输入实例给出其对应的类别。那么感知机如何学习?确定w,b? 不要着急下文慢慢道来。

    2. 感知机的学习策略

    ​ 假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将训练集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面。为了找出这样的超平面,即确定感知机模型参数w,b,需要确定一个学习策略,即定义(经验)损失函数并将损失函数极小化。

    ​ 损失函数的一个自然选择是误分类点的总数。但是,这样的损失函数不是参数w, b 的连续可导函数,不易优化。损失函数的另一个选择是误分类点到超平面S的总距离,这是感知机所采用的。为此首先写出输入空间image-20200818233626136中任一点image-20200818233649884到超平面S的距离:

    image-20200818233709922

    这里,||w||是 w 的 L2 范数。

    ​ 其次,对于误分类的数据image-20200818233733790来说,

    image-20200818233756551

    成立。因为当[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wIvb8tuj-1597766733096)(…/…/Library/Application%20Support/typora-user-images/image-20200818233851447.png)]时 ,image-20200818233943287因此,误差分类点image-20200818234034694到超平面S的距离是

    image-20200818234052087

    ​ 这样,假设超平面 S 的误分类点集合为 M ,那么所有误分类点到超平面 S的总距离为

    image-20200818234134956

    不考虑image-20200818234209401,就得到感知机学习的损失函数。

    ​ 给定训练数据集

    image-20200818234230181

    其中,image-20200818234316069。感知机 sign(w · x + b)学习的损失函数定义为

    image-20200818234337042

    其中 M 为误分类点的集合。这个损失函数就是感知机学习的经验风险函数。

    ​ 显然,损失函数L(w,b)是非负的(误分类结果与正确分类符号相反)。

    如果没有误分类点,损失函数值是0.而且,误分类点越少,误分类点离超平面越近,损失函数值就越小。一个特点的样本点的损失函数:在误分类时参数w,b的线性函数,在正确分类时是0。因此,给定训练数据集T,损失函数L(w,b) 是w , b 的连续可导函数。

    2.1 感知机学习算法的原始形式

    感知机学习算法是对以下最优化问题的算法。给定一个训练数据集

    image-20200818234548507

    其中,image-20200818234637211,求参数 w , b 使其为以下损失函数极小化问题的解

    image-20200818234742516

    其中 M 为误分类点的集合。

    ​ 感知机学习算法是误分类驱动的,具体采用随机梯度下降法(stochastic gradient descent) 。首先,任意选取一个超平面image-20200818234809950,然后用梯度 下降法不断地极小化目标函数。极小化过程中不是一次使M中所有误分类点的梯度下降,而是一次随机选取一个误分类点使其梯度下降。

    ​ 假设误分类点集合M是固定的,那么损失函数 L( w, b )的梯度由

    image-20200818234836010

    给出。

    ​ 随机选取一个误分类点image-20200818234909689,对 w, b进行更新:

    image-20200818234932622

    式中image-20200818234952246式步长,在统计学习中又称为学习率(learning rate)。通过迭代可以期待损失函数L( w, b)不断减小,知道为0。综上所诉,得到如下算法:

    2.1.1 (感知机学习算法原始形式)

    输入:训练数据集image-20200818235048930,其中image-20200818235123784

    image-20200818235148811;学习率[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fdGVsjlC-1597766733124)(/Users/jgl/Library/Application Support/typora-user-images/image-20200815111741891.png)]

    输出:w, b; 感知机模型 f(x) = sign(w · x + b)。

    (1)选取初值image-20200818235242491

    (2)在训练数据集中选取数据image-20200818235307970

    (3)如果image-20200818235505461

    image-20200818235523725

    (4)转至(2),直到训练集中没有误分类点。

    这种学习算法直观上有如下解释:当一个实例点被误分类,即位于分离超平面的错误一侧时,则调整 w , b 值,使分离超平面向该误分类点的一侧移动,以减少该误分类点与超平面的距离,直到超平面越过该分类点使其被正确分类。

    2.2 感知机学习算法的对偶形式

    ​ 现在考虑感知机学习算法的对偶形式。

    ​ 对偶形式的基本想法是,将 w 和 b 表示为实例image-20200818235611400和标记image-20200818235631108的线性组合的形式,通过求解其系数而求得 w 和 b。 不失一般性,假设初始值image-20200818235653341均为0。对误分类点image-20200818235715300通过

    image-20200818235729675

    逐步修改 w, b,设修改 n 次,则 w , b 关于image-20200818235757187的增量分别是image-20200818235822653image-20200818235839814这里image-20200818235857508这样,从学习过程不难看出,最后学习到的 w,b 可以表示为

    image-20200818235912681

    这里,image-20200818235957227时,表示第 i 个实例点由于误分而进行更新的次数。实例点更新次数越多,意味着它距离分离超平面越近,也就越难正确分类。换句话说,这样的实例对学习结果影响最大。

    下面对照原始形式来叙述感知机学习算法的对偶形式。

    算法 2.2 (感知机学习算法的对偶形式)

    输入:线性可分的数据集image-20200819000028591,其中image-20200819000052117

    image-20200819000124959

    输出:a, b ;感知机模型image-20200819000158953,其中 a = image-20200819000241127

    (1) a<-0 , b<-0;

    (2) 在训练集中选取数据[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-p6dUHfPj-1597766733153)(/Users/jgl/Library/Application Support/typora-user-images/image-20200815225403319.png)]

    (3) 如果image-20200819000304118

    !image-20200819000318240

    (4) 转至(2)直到没有误分类数据。

    对偶形式中训练实例仅以内积的形式出现。为了方便,可以预先将训练集中实例间的内积计算出来并以矩阵形式存储,这个矩阵就是所谓的Gram矩阵

    image-20200819000337440

    与原始形式一样感知机学习算法的对偶形式迭代是收敛的,存在多个解。

    3. Python3实现

    3.1 感知机原始形式

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    from sklearn.datasets import load_iris
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    # 数据线性可分,二分类数据
    # 此处为一元一次线性方程
    
    class Model:
        def __init__(self):
            self.w = np.ones(len(data[0]) - 1, dtype=np.float32)
            self.b = 0
            self.l_rate = 0.1
        # 感知机模型
        def sign(self, x1, w, b):
    
            return np.dot(x1, w) + b
    
        # 随机梯度下降法进行调整模型参数 w ,b
    
        def fit(self, x_train, y_train):
    
            is_wrong = False
            while not is_wrong:
                wrong_count = 0
                # 寻找误分类点,并更新w,b
                for i in range(len(x_train)):
                    x = x_train[i]
                    y = y_train[i]
                    # 满足y*(x*w+b)<=0则为误分类点
                    if y * self.sign(x, self.w, self.b) <= 0:
                        self.w = self.w + self.l_rate * np.dot(y, x)
                        self.b = self.b + self.l_rate * y
                        wrong_count += 1
                if wrong_count == 0:
                    is_wrong = True
            return 'ok'
    
    if __name__ == '__main__':
        # 本例子训练数据采用sklearn提供的自带的数据集-莺尾花数据集
        # 对数据进行简单的处理,主要是运用pandas一些特性,可以参考我的另一篇博文
        iris = load_iris()
        df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
        df['label'] = iris.target
        df.columns = [
            'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label'
        ]
        data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])
        x, y = data[:, :-1], data[:, -1]
        # 对y值进行处理,因为感知机中y值只有-1,1
        y = np.array([1 if i == 1 else -1 for i in y])
        perceptron = Model()
        perceptron.fit(x, y)
        # 构造4-7范围内十个等差数列
        x_points = np.linspace(4, 7, 10)
        #print((perceptron.w[0] * x_points + perceptron.b))
        # 求点到感知机平面的距离
        y_ = -(perceptron.w[0] * x_points + perceptron.b) / perceptron.w[1]
        plt.plot(x_points, y_)
    
        plt.plot(data[:50, 0], data[:50, 1], 'bo', color='blue', label='0')
        plt.plot(data[50:100, 0], data[50:100, 1], 'bo', color='red', label='1')
        plt.xlabel('sepal length')
        plt.ylabel('sepal width')
        plt.legend()
        plt.show()
    
    

    3.2感知机对偶形式

    import numpy as np
    
    
    class Model:
        def __init__(self):
            self.a = np.zeros(3, dtype=np.float32)
            self.b = 0
            self.l_rate = 1
    
        def fit(self, x_train, y_train):
            is_wrong = False
            while not is_wrong:
                wrong_count = 0
                for i in range(len(x_train)):
                    sum = 0
                    for j in range(len(x_train)):
                        sum += np.dot(x_train[j] * self.a[j], y_train[j])
                        
                    sum = np.dot(sum, x_train[i]) + self.b
                    
                    if y_train[i] * sum <= 0:
                        self.a[i] = self.a[i] + self.l_rate
                        self.b = self.b + self.l_rate * y_train[i]
                        print(self.a, self.b)
                        print("-----------------")
                        wrong_count += 1
                        
                if wrong_count == 0:
                    is_wrong = True
            return 'ok'
    
    
    if __name__ == '__main__':
        
        # 进行数据测试,查看每次参数的变化
        x_train = np.array([(3, 3), (4, 3), (1, 1)])
        y_train = np.array([1,1,-1])
        per = Model()
        per.fit(x_train,y_train)
    

    4. 总结

    1. 感知机是根据输入实例的特征向 对其进行 类分类的线性分类模型:

      ​ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zu5sWWfe-1597766733158)(/Users/jgl/Library/Application Support/typora-user-images/image-20200818135741608.png)]

      感知机模型对应于输入空间(特征空间)中的分离超平面 w · x+b = 0。

    2. 感知机学习的策略是极小化损失函数:

      [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ml6ztOSs-1597766733160)(/Users/jgl/Library/Application Support/typora-user-images/image-20200818140012575.png)]

      损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离

    3. 感知机学习算法是基于随机梯度下降法的对损失函数的最优化算法,有原始形

      式和对偶形式。算法简单且易于实现 原始形式中,首先任意选取 个超平面,然后

      用梯度下降法不断极小化目标函数。在这个过程中一次随机选取 个误分类点使其梯

      度下降。

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    下期预告:朴素贝叶斯算法

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  • 1. 原始数据预处理概述1.1 数据预处理及其目的为什么要做数据预处理:代谢组学研究使用各种分析平台(主流GC/LC-MS或NMR)从生物样品中提取代谢物数据。这些分析平台产生了大量复杂的数据。从这些数据中提取有用的...

    14510542aaafe7fed844d1ca332d821b.png

    主要内容:

    1. 原始数据预处理概述;

    2. 主要分析软件汇总;

    3. 数据预处理的方法。

    1. 原始数据预处理概述

    1.1 数据预处理及其目的

    • 为什么要做数据预处理:代谢组学研究使用各种分析平台(主流是GC/LC-MS或NMR)从生物样品中提取代谢物数据。这些分析平台产生了大量复杂的数据。从这些数据中提取有用的信息需要一系列的数值处理,以将从仪器中获得的原始数据转换为可用于进一步统计分析的可用形式。
    • 什么是数据预处理:这些通过一系列步骤(如降噪、基线校正、归一化等)转换原始数据的计算过程统称为数据预处理。
    • 预处理的主要目的是:将原始数据中的所有相关信息提取到一个适合于化学计量分析的数据矩阵中。

    1.2 数据预处理的重要性

    • 数据预处理是代谢组学的一个挑战性领域。在某种程度上,预处理依赖于研究目的,不能有一个通用的方法。
    • 正确的预处理是必不可少的,并且可能是决定您是否能够从数据中提取重要信息的因素。
    • 大多数仪器供应商提供的软件工具可以完成一些预处理任务。然而,依赖于供应商的软件有其自身的局限性,通常会辅以其他开源或专有的数据预处理软件工具。

    1.3 数据预处理的简要、一般过程

    e0823db5487e0070cd70781cef1fd539.png
    数据预处理的简要、一般过程

    Note:一些步骤可能与特定的分析平台更为相关。

    2. 主要分析软件汇总

    2.1 软件汇总

    dec56aec50a02f1be8157c931a18cbe4.png
    软件汇总

    3. 数据预处理的方法

    3.1 数据格式的转换

    • 为何进行数据转换:1)不同仪器类型获得的代谢数据不同;2)仪器生产商软件生成的数据不同;3)数据能够被拓展工具进行深入分析。
    • 代谢组学研究的典型数据库包含数十或数百个谱,其中每个谱由数千个数据点组成。在代谢组学研究中,将数据以表格的形式呈现是很方便的,其中每一行对应于分析实验,每一列对应于该实验中的单个测量量,通常是单个谱峰强度。许多软件工具提供了从各种生产商文件格式导入数据的选项。
    • 主要流程:1)在供应商软件中执行基本处理;2)使用第三方工具导入数据或直接从生产商软件导出数据;3)检查导入的数据,以确保源文件中的样本/研究名称、数据点数量和数据值是否与目标匹配。

    3.2 降噪

    • 数据过滤去除了随机噪音。去噪需要取决于分析平台和使用的仪器。例如,LC-MS数据包含化学噪声(来自缓冲液和溶剂)和随机噪声(来自检测器的电子噪声),可以通过分析软件中的各种信号处理技术消除随机噪音。

    3.3 基线校正

    • 基线的扭曲会影响化学计量分析和代谢物的定量。由于信号强度是参照基线计算的,基线校正不足会破坏数据分析。校正基线失真的方法有很多种,大多数算法都会计算一个合适的偏移量,然后从原始数据中减去该偏移量。其中一些是手动的,而另一些是自动的。自动化方法是高通量和客观性的首选方法。
    • 主要方式:1)选择适当的算法/软件进行基线校正。2)目视检查所有处理过的光谱是否有伪影(重要!)。

    aac793756584a6779969058d70d6ed2b.png
    基线校正示意图

    3.4 去除不需要的光谱区域

    • 在MR光谱中,可以有水信号(或其他溶剂)被去除以清除数据。此外,在样品制备过程中使用的化学品可能会产生污染,需要清除这些污染以避免系统性变化。不包含任何代谢数据的光谱区域也被移除以减少数据点的数量。
    • 主要方式:1)目视检查光谱,寻找溶剂信号、污染物和空区。2)记下要删除的区域的列位置。3)从数据集中排除选定的区域。

    3.5 去同位素(针对质谱)

    • 由于自然界中的许多元素以不同的同位素形式存在,一个特定的分子可能产生一种信号模式,其强度和电荷质量比(m/z)反映其同位素分布。去同位素可以将同一化合物对应的同位素峰聚集在一起,并通过去除冗余信息简化数据矩阵。

    3.6 峰值对齐

    • 不同样品中的所有匹配峰或信号被对齐或分组在一起,以便对代谢物(特征)进行适当的比较。原始光谱数据中的匹配峰通常在其荷质比和保留时间上存在差异。
    • 在核磁共振数据中,pH值、温度、仪器因素和盐浓度的变化影响峰位。校正这些峰的变化对于后续的统计分析是至关重要的。此外,正确的光谱比对对于可靠的代谢产物鉴定也是必需的。

    bb77ce098cd83849a2f6864014443ebc.png
    峰值对齐示意图
    • 主要方式:

    1)目视检查光谱并寻找峰值位移。

    2)使用免费(开源)的对齐工具或适合您的数据的专有解决方案。

    3)关注具有一致和可预测行为的峰值或信号,并调整全局峰值偏移。这个过程也被称为参考,通常用核磁共振波谱来完成。

    4)在执行全局校准后,建议进行目视检查,如果校准在整个光谱范围内是完美的,则可以完成该过程。

    5)通常除了全局移位外,局部移位也可以由特殊的对齐算法来处理。

    6)仔细检查对准算法的操作模式。值得注意的是,一些翘曲算法可能会影响峰面积,因此绝对量化可能会受到影响。

    7)许多校准技术需要一个参考光谱,应注意选择代表整个数据集的光谱。尝试使用中位数或平均数,并使用效果最好的一个。参照物也可以选择为与剩余光谱具有最佳相关性(Pearson)的光谱。

    8)校准后,通过绘制校准光谱图,通过目测评估光谱。

    9)另一种评估比对(以及谱间相似性)的简单方法是比较比对前后谱的平均pearson相关系数。

    3.7 分箱(Binning)

    • 即使在峰对齐之后,数据中也可能有轻微的光谱偏移。数据分箱(也称为bucketing)可用于将给定小间隔内的数据值替换为代表值(例如,平均值)。这个过程也有助于减少数据点的数量。
    • 在核磁共振数据中,样品特性(如pH值和盐浓度)的微小变化会导致采集信号的偏移。光谱特性的这种变化可能会导致数据分析中的重大误差。因此,在很难实现核磁共振波谱完全对齐的情况下,使用分箱是明智的。
    • 分箱的主要缺点是丢失了原始谱中包含的信息。另一个可能发生的问题是,当一个信号被放置在箱子的边界时,会导致比原始光谱更多的伪影。有一些“智能”或自适应装箱技术可以减少由简单、固定分箱带来的一些误差。
    • 主要操作方式:

    1)将光谱加载到支持分箱的适当软件中。

    2)设置所需的分箱宽度或分箱数量,以便它将信息从每个峰值收集到自己的分箱中,避免来自不同峰值的信号重叠。

    3)在解释从基于分箱数据的多变量分析的载荷图(loading-plot)时,应注意避免对代谢物的任何错误解释。

    3.8 峰的鉴别与定量

    • 光谱数据中代谢物的识别或注释是代谢组学中的一个重要过程。这个过程包括确定m/z或time(MS)或ppm标度(NMR)上对应于特定代谢物的位置。对于MS数据,有几个软件工具和数据库来帮助鉴定代谢物。类似的数据库和工具也可用于核磁共振谱。
    • 峰定量是根据信号的面积或高度计算代谢物(绝对/相对)量的基本过程。
    • 主要方法:

    a)有几款软件工具和数据库来帮助峰值识别和量化。根据使用的平台和要分析的样本类型选择最适合的分析工具。

    b)确保参考信号(例如,在核磁共振谱中将DSS或TSP信号设置为零)并正确校正基线。

    c)使用校准样品(已知代谢物浓度的样品)评估量化算法/软件的性能。

    3.9 标准化(归一化)

    • 样品之间的系统变化通过标准化去除。将规范化应用于每个样本的数据,以使它们彼此具有可比性。
    • 其中一种常见的情况是样本权重或样本稀释度的差异对采集数据的影响,通过标准化可以最小化这种影响。
    • 标准化技术的选择应该考虑样本的生物背景。
    • 代谢组学数据有不同的标准化方法。最流行的技术之一是全积分标准化,即总光谱强度保持不变(面积标准化)。虽然这是一种很好的标准化技术,但当一些强信号在样本之间发生显著变化时,这可能是不准确的,其中概率商均一化可以提供更稳健的结果。
    • 其他技术是对内部参考化合物的标准化,如肌酐和样品特定的标准化因子,如样品重量或样品体积。

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    归一化示意图
    • 主要方法:

    a)将数据导入适当的软件包进行预处理。确保数据的格式正确。检查软件文档,确保数据的方向正确,因为归一化算法必须对每个样本进行计算。(通常宏代谢组数据矩阵的排列方式是每一行代表一个样本,因此规范化是一个行操作。)。

    b)绘制均一化前后的数据,并目视检查是否有失真。

    c)如果使用面积归一化,则归一化光谱的积分之和应为常数,这可以在处理的数据上得到验证。

    d)如果使用内部参考物,绘制光谱图并检查所有样本的参考峰强度是否相同。

    3.10 数据缩放(转换,Scaling)

    • 转换操作是对所有样本的每个光谱强度执行的,通常是一个列操作,这使得代谢组数据的列剖面(特征量)更具可比性。
    • 适当的转换有助于减少噪音背景并改善数据的信息内容,而不适当的转换可导致投影与不需要的数据部分致使与生物因素无关,从而可能在进一步的数据分析中导致错误的解释。
    • 数据转换技术的选择需要根据考虑数据的性质。在核磁共振数据上使用自动转换可以提高背景噪声区域,给后续的数据分析带来困难。
    • 一些缩放技术是自动转换、pareto转换、范围转换和log转换。
    • 数据中心化(Center scaling )是从代谢组学数据中减去每个变量(沿着数据列)的平均值的过程。
    • 这导致数据的列平均值为零,通常称为平均居中。这是在主成分分析之前进行的,以便所有主成分都以数据的质心为原点。

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    Center scaling
    • 主要方法:

    a)将数据导入到适当的软件包中进行预处理,就像在归一化的情况下一样。确保数据的格式和方向正确。数据转换是一个列操作。

    b)选择最适合您的数据的转换算法。在某些软件包中,自动转换是默认选项。如果使用自动缩放,请检查您的数据是否适合这种情况。

    c)通过主成分分析检查转换操作前后的得分图,检查转换效果。

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  • 什么是数据

    2019-09-26 13:42:13
    数据是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,用于表示客观事物的未加工的原始素材。 数据是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的,数据是信息的内涵。...

    数据是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,用于表示客观事物的未加工的原始素材。

    数据是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的,数据是信息的内涵。数据本身没有意义,数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

    数据可以时连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据。也可以时离散的,如符号、文字,成为数字数据

     

    在计算机系统中,数据以二进制信息单元01形式表示。

    在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。

    计算机中数据的表现形式?

    1. 数字数据:由阿拉伯数字符号构成的数据。如各种统计或量测数据。
    2. 模拟数据:模拟数据是指在某个区间产生的连续值,如视频、图像、文字、声音等

    要想理解清楚数据,那么我们必须理解认识在计算机系统中,数据以二进制信息单元01的形式表示

    转载于:https://www.cnblogs.com/yingjiyu/p/11247368.html

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  • 01 数据是什么? 1. 功能效用角度 从数据的功能和价值角度来看,数据是客观世界的测量和记录,数据是对人类社会的一种描述、记录和表达。用《信息简史》一书中的一句话来概括:万物皆比特。一切皆可数据化,正如

    对数据的认知深度与人类文明的进化程度是紧密关联的。提到数据,我们还经常会谈及“大数据”、“小数据”、“冷数据”、“温数据”、“热数据”等等,笔者认为这些提法都是“数据”在不同语境下的表现形式,都可以归结到“数据”的范围中来讨论。因此,笔者在这里只对“数据”这一个原始的、最根本的词语进行讨论与分析。

    01 数据是什么?

    1. 功能效用角度

    从数据的功能和价值角度来看,数据是客观世界的测量和记录,数据是对人类社会的一种描述、记录和表达。用《信息简史》一书中的一句话来概括:万物皆比特。一切皆可数据化,正如“大数据之父”维克托•迈尔•舍恩伯格所言,世界上的一切事物都看作是由数据构成的,一切皆可“量化”,都可以用编码数据来表示。数据是人类分析和解构世界的基本角度和元素。

    2. 表现形态角度

    数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。它不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。数据可以是连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据,也可以是离散的,如符号、文字,称为数字数据。在计算机系统中,数据以二进制信息单元0,1的形式来表示。

    3. 生产要素角度

    人类社会已经从农业经济、工业经济进入到了数字经济时代,农业经济时代的核心生产要素是土地,工业经济时代的核心生产要素是技术和资本,数字经济的核心生产要素就是数据。随着数据与人工智能、物联网技术的深入融合,数据为人类社会的数字化转型提供了新的动能。数据已成为数字经济时代的新型生产要素。数据资源已经成为“智慧地球”的重要的生产要素。

    2020年4月9日,《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(以下简称《意见》)印发。《意见》明确了要素市场制度建设的方向和重点改革任务,对于推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革具有重要意义。其中,《意见》将数据作为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素,并进一步提出:加快培育数据要素市场,充分挖掘数据要素价值,引发广泛关注。可见,数据可以像土地一样进行定价、确权和买卖了,数据作为国民经济中基础性战略资源的地位日益凸显。

    02 数据到底有什么价值?

    数据的价值归根到底是能帮助人们建立对事物的洞察和形成正确的决策,具体来说是以下四个方面:

    (1)帮助人们获得知识和洞察:用数据可以完成对事物的精准刻画,帮助人们全面了解事物的本真面目。此时,数据发挥的价值在于,减少了信息的不对称,帮助人们建立了获得了新的知识和洞察。以前不知道的事情,现在用数据告知他们了;以前不清楚的,现在用数据能解释明白了。也就是说,在数据的支持下,人们实现了从“不知道”到“知道”,从“不清晰”到“清晰”的转变。

    (2)帮助人们形成正确的决策:数据的作用还在于能让人们发现问题,并形成正确的判断与决策,告诉他们应该做什么、怎么做。只要人们相信数据是在说真话的,数据就像一个充满睿智的顶级谋士,会告诉人们事物的来龙去脉、问题症结,然后把决策权交给人们。相信数据的力量,数据就能创造信任,让人们的形成正确的决策。

    (3)帮助人们做出快速决策:在瞬息万变的市场竞争中,商机稍纵即逝,数据可以快速的判断出商机,帮助人们快速的形成决策,缩短人们做决策的时间耗损,降低决策成本,提高决策效率。特别是在信息爆炸的万物互联时代,数据能帮助人们在纷繁复杂的信息网络中,抽丝剥茧、条分缕析,帮助人们快速找到“确定性”的路径和决策,在市场竞争中赢得“时间差”优势。

    (4)帮助人们少犯错误:数据还可以通过统计与分析,预测即将发生什么,发生的概率是多大,告诉人们不能做什么。通过数据发现异常状况时,实时预警,帮助人们降低决策风险,及时止损,减少试错成本。

    03 数据是如何产生价值的?

    上面提到数据能辅助人们做决策,决策后的价值决定了数据的价值。那么,数据是怎样释放出价值的呢?人们又是通过什么样的方式感知到它的价值的呢?笔者认为,数据是在相应的场景下它与人、计算机的互动中产生价值的,具体表现为以下六种方式

    (1)数据价值由数据的消费者来定义:数据有没有价值,数据有多大的价值,是由数据的消费者或需求者说了算的,而不是数据的提供者来主张和自说自话的,或者说数据的价值是由市场需求决定的。数据的价值还在于数据消费者看到这个数据之后所做出决策所产生的价值,就如同通过数据分析和情报研判发现了一个项目竞标机会,我们通过充分准备赢得了项目,项目标的额的大小就是衡量之前数据价值大小的标尺,项目标的额越大,数据提供的价值就越大。

    (2)数据需要在具体的应用场景下发挥价值:数据需要在适当的场景应用中才能发挥出价值,也就是说数据在A场景下可能是没什么价值的,但是换到B场景下就可能有巨大价值。如果这个有价值的场景可以复制到更多的商业客户,那么数据的价值也就会随之倍增。数据如同人一般,在不同的平台下其身价可能有云壤之别。所以,合适的数据需要找到合适的场景,合适的场景是数据释放出价值的基础和土壤。

    (3)数据需要经过分析和加工才能释放出价值:大多数情况下,数据是比较粗糙的,不能直接产生出价值。数据一般需要加工出指标,经历挖掘建模、对比分析、预测预警等动作后才能释放出价值、散发出“味道”来。所谓“沙里淘金”,数据需要经过必要的、专业化的加工处理后才能让人们看到价值。

    (4)数据价值的传递离不开人际传播和专业解释:实际工作中,数据价值的最终实现是离不开沟通和传递的。通过适当的人、在适当的场合下、用适当的方式去传播和解释,数据的价值才会跨越“最后一公里”直达受众心中。数据价值的传播者可以是企业的CEO,CTO或CDO(首席数据官)等角色,传播的方式可以是一对一或一对多,传播的方式可以是面对面讲课或者在线课程等。比如:天气预报就是一款很不错的数据价值传递方式,天气预报的主持人通过口播解说和手势动作,告诉电视观众各地的天气预测数据,提醒大家防范地质灾害等,将天气预测的数据用形象化的语言解释出来,并告知人们应该做什么、注意什么,天气数据的价值关联到了人们的生产生活场景,天气数据的价值就是在这种沟通方式下传递出去的。

    (5)数据在业务运营中产生价值:我们常说“数据赋能业务”,其实就是用数据化的方法来优化业务决策,提升业务运营效率的。数据可以用于产品设计、产品运营、营销推广和售后服务等环节,通过数据来洞察客户需求,优化产品功能,诊断业务短板,精选目标客群,提升营销精准度等等。相应的,客户数、转化率、客单价等指标的提升就能反映出数据的价值。

    (6)数据在人工智能应用中发挥价值。在人工智能中,机器的学习和训练离不开数据的喂养,数据不不仅仅是机器的养料,更是人工智能发展的基石,数据的厚度和有效性决定了人工智能的效率模型。数据量越大,数据的质量越高,机器学习的效率就会越高。数据能在与机器的互动中发挥出价值,数据的价值就体现在机器的智商提高的幅度上。

    04 数据价值观小结

    综上所述,数据可以从功能效用、表现形态和生产要素三个角度来定义和理解。数据的价值是能帮助人们建立对事物的洞察和形成正确的决策,数据的价值体现在四个方面:帮助人们获得知识和洞察、帮助人们形成正确的决策、帮助人们做出快速决策、帮助人们少犯错误。数据产生价值有六种方式和途径:数据的消费者定义价值、具体的应用场景下发挥价值、经过分析和加工释放价值、人际传播和专业解释传递价值、数据赋能业务运营、数据提升机器智能。

    以上就是我的数据价值观,欢迎各位专家批评指正。

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