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大數據時代與最優化

      進入2012年,大數據(big data)一詞越來越多地被提及,人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數大數據時代來臨據,并命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面,進入美國白宮官網的新聞,現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中,甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。
      數據正在迅速膨脹并變大,它決定著企業的未來發展,雖然現在企業可能并沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患,但是隨著時間的推移,人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰,也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱,“大數據”時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基于數據和分析而作出,而并非基于經驗和直覺。
      哈佛大學社會學教授加里·金說:“這是一場革命,龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程,無論學術界、商界還是政府,所有領域都將開始這種進程。”

      最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫,麥肯錫稱:“數據,已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。” “大數據”在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日,卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注.
      隨著云時代的來臨,大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。著云臺的分析師團隊認為,大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據,這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起,因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
     “大數據”在互聯網行業指的是這樣一種現象:互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據。這些數據的規模是如此龐大,以至于不能用G或T來衡量,大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。
      大數據到底有多大?一組名為“互聯網上一天”的數據告訴我們,一天之中,互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD;發出的郵件有2940億封之多(相當于美國兩年的紙質信件數量);發出的社區帖子達200萬個(相當于《時代》雜志770年的文字量);賣出的手機為37.8萬臺,高于全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……
       截止到2012年,數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司(IDC)的研究結果表明,2008年全球產生的數據量為0.49ZB,2009年的數據量為0.8ZB,2010年增長為1.2ZB,2011年的數量更是高達1.82ZB,相當于全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止,人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB,全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱,整個人類文明所獲得的全部數據中,有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年,全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。

      最優化(Optimization),是應用數學的一個分支,主要研究以下形式的問題:
      給定一個函數,尋找一個元素滿足A中的,取得最小化;或者最大化。
      這類定式有時還稱為“數學規劃”(譬如,線性規劃)。許多現實和理論問題都可以建模成這樣的一般性框架。
      最優化是一門應用相當廣泛的學科,它討論決策問題的最佳選擇之特性,構造尋求最佳解的計算方法,研究這些計算方法的理論性質及實際計算表現。伴隨著計算機的高速發展和優化計算方法的進步,規模越來越大的優化問題得到解決。因為最優化問題廣泛見于經濟計劃、工程設計、生產管理、交通運輸、國防等重要領域,它已受到政府部門、科研機構和產業部門的高度重視。

線性規劃

 當目標函數f是線性函數而且集合A是由線性等式函數和線性不等式函數來確定的, 我們稱這一類問題為線性規劃

整數規劃

當線性規劃問題的部分或所有的變量局限于整數值時, 我們稱這一類問題位整數規劃問題


二次規劃

 目標函數是二次函數,而且集合A必須是由線性等式函數和線性不等式函數來確定的。


非線性規劃

非線性規劃研究的是目標函數或限制函數中含有非線性函數的問題。


隨機規劃

研究的是某些變量是隨機變量的問題。


動態規劃

動態規劃研究的是最優策略基于將問題分解成若干個較小的子問題的優化問題。


組合最優化

研究的是可行解是離散或是可轉化為離散的問題。


無限維最優化

研究的是可行解的集合是無限維空間的子集的問題,一個無限維空間的例子是函數空間。

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