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引入

AI的表现依赖大数据。曾经一段时间，对于图像识别的准确率只能达到60%~70%，这其中有机器学习算法和计算机硬件性能的局限，但是重要的时缺少数据。2009年斯坦福大学教授李飞飞、普林斯顿大学教授李凯建立一个项目收集5000万张高清图片，标注8万多个单词，并举办ImageNet图像识别竞赛，促进计算机视觉的发展。随后一个课题组给出基于大数据的深度学习模型，进一步促进了图像识别的准确率。

大数据不仅可用来描绘客户行为和商业规律，也是训练AI模型的基本原料。但是，AI对数据有着严苛要求，不是所有数据都行，数据必须是完整的、大量的、有业务含义的、有特征标签的。有的数据需要加工和处理、分析和挖掘。

一、大数据概述

“大数据”的概念早在20世纪被提出，麦肯锡公司定义它为“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。今天大数据含义在不同语境下含义不同，既指复杂且大量的数据集合、也指一系列海量数据处理技术，还能代表一种由数据驱动的商业模式。

大数据的“大”是相对的，没有确切的界定，大数据并不单指数据容量的大小，还要看对这些数据按照特定需求进行处理的难度。大数据不仅指大量数据，还要看数据类型丰富度、处理速度快、价值密度低等特点。“大”也带来一些问题——大数据中真正有价值的数据少，这种现象称价值洼地。数据的体量越大，挖掘有效数据难度越大，数据中的错误可能越多，面临的技术难度越大。

二、数据处理的流程&方法

数据使用的两种基本方式：①数据面向“结果”：直接对数据进行分析和处理，找到数据关联关系，挖掘有价值的信息。②数据面向“过程”：通过机器学习的方式处理数据或构建AI模型，此时数据不再是直接分析的对象而是模型训练的输入。实际情况两种可混合使用。

下面主要介绍的是第①种方式，第②种会在后续章节机器学习算法中谈及：

1、数据收集——“从无到有”

本步骤最难也最重要，很多人误以为AI的关键是算法，其实不是，AI的大部分算法已经发展的较为成熟，很多研究工作是放在算法改进和优化上，底层逻辑与十几年前并无本质区别，但是数据收集则不同，这是前提和关键。——“数据决定了机器学习的上限，算法只是尽可能逼近这个上限！”

数据收集渠道：①一手数据：直接调查的原始数据，是数据源头，最新也最有价值；②二手数据：别人调查的数据，或将原始数据建工和汇总后公布的数据，可能掺杂错误。

不仅对科学研究，数据收集对AI的发展也至关重要。很多领域，研究人员回公开自己的算法但很少公开自己的数据，如谷歌首席科学家诺维格这样评价谷歌产品：“我们没有更好的算法，有的只是更多的数据。”

2、数据加工——“从有到能用”

a、ETL

数据加工分为3步骤：抽取、转换、加载，简称ETL。目的是将很多分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为分析决策提供数据支撑。

数据抽取：难点在于数据源多样，数据保存在不同地方，可能涉及不同的数据库软件产品、不同的数据类型格式，因此需要挑选不同的抽取方法。

数据转换：数据按特定需求进行聚合、统计、汇总。数据加工环节中花费时间最长的，总工作量的6~7成，工作量很多，比如将字符型变量变成数字型变量，或处理缺失值、处理异常数据、剔除重复数据、检查数据一致性等。该过程之所以复杂，是因为数据质量、种类、保存类型各不相同，现实中多数数据存在口径不一致、不完整、格式混乱等问题——都是“脏数据”，需要清洗一下，例如男病人的病例记录中出现了卵巢癌！！

数据加载：一旦数据转换完成，数据就会经过加载最终写入数据仓库，将数据集中存储。集中存储数据有很多途径，如可以把各种类型的数据关联起来分析，也可对它们执行批量查询和计算。

不同场景对数据处理的需求不同，有离线、实时等方法。离线处理：实时性要求低，处理总量大（总数据量），需更多存储资源。实时处理：实时性要求高，处理速度快（单位时间数据量），需要更多计算资源。

数据加工过程是让数据发挥价值的基础工作，市面很多ETL工具，，只看一个数据加工任务这些工具很好用，但是企业一般这样的任务成百上千，保证所有任务都不出错仍有巨大挑战！

b、独热编码和特征工程

例如有ABC三个人，A：32岁，男，程序员；B：28岁，女，老师；C：38岁，男，医生。
用计算机可识别的语言数字描述，年龄就是数字不用变；性别女0或男1；职业类型用向量表示，
比如世界上有30000种职业，编号程序员1，老师2，医生3，用30000维的向量表示为[1,0,0,0...,0]、
[0,1,0,0...,0]、[0,0,1,0...,0]。ABC三个人可用一个30002维的向量表示：
[32,1,1,0,0,0...,0]、[28,0,0,1,0,0...,0]、[38,1,0,0,1,0...,0]，有点类似前面的老鼠试毒的例子。

但是实际数据类别很多，机器学习要处理海量数据的海量维度，这需要大量存储和计算资源。“维度灾难”也是我们必须在选择算法和模型阶段要考虑的因素——简单说，有些特征需要转换编码，有些特征需要进一步做降维处理，还有些特征可能不必要（可剔除和整合）。

使用机器学习算法之前需要数据预处理，一个重要步骤是——特征工程。特征工程就是把实体对象特征化，它是把原始数据转变为模型训练数据的过程，对原始数据进行去除重复、填充空缺、修正异常值等，要找到具有代表性的数据维度，刻画解决问题的关键特点。如描绘一辆车，“形状”更有代表性，“颜色”则不行。

特征选择是一个复杂的组合优化问题，特征太多会带来“维度灾难”，特征太少会让模型表现差。特征工程的目的是获取好数据，本步骤做的好，简单的算法就可取得不错效果。

3、数据分析

数据分析、数据科学、数据挖掘、知识发现等术语有时会混用，无明确界定。数据分析的目的是帮助决策，常见的分析场景有：①问题已知，答案未知。如当月销售额多少？哪个卖的最好？；②问题和答案都未知。如超市人员不知道货架商品有无更好的摆放方式，只能通过用户购物数据尝试性寻找规律，这种情况并不确定一定能找出答案，甚至不清楚要哪些数据。①是用数据给出解释，②是对数据进行探索！

下面简单介绍一些数据分析的常见算法：

a：关联分析算法

很多APP会以“最佳组合”的形式推荐商品，让消费者看到自己感兴趣的商品，有一种高效的算法可以处理此类问题——Apriori算法（先验算法）。它是一种经典的关联规则挖掘算法，用于找出经常一起出现的集合——频繁项集。

Apriori算法提出两个概念：支持度和置信度。支持度代表了某个商品或商品的集合在整个数据集中出现的比例，如100次购买记录中，人们购买A商品30次，30%就是支持度。置信度代表了在购买某种商品后，同时购买其他商品的概率，假设所有买A商品的30人中，有15人同时购买了B商品，则15/30=50%是商品B对A的置信度。

支持度和置信度都是重要的度量指标。以门店运营，通过支持度先滤掉一部分购买量本省就很少的商品；置信度表示两种商品的关联规则，置信度等同于条件概率，越高关联性越强，借此可找到关联性很强的商品组合。

Apriori算法在计算关联规则时，有一个先验原则：如果某个集合是频繁的（经常出现），那么它的所有子集也是频繁的。这个原则很直观，但如果反过来看会发现另一层含义：如果某个集合不是频繁的，那么它的所有超集也不是频繁的。即如果{A}不是频繁的，那么所有包括A的集合如{A，B}也是非频繁的。这个结论会大大简化计算过程：

举例，假设我们拥有一批顾客购买商品的清单，Apriori算法计算过程如下：
第1步：设定支持度、置信度的阈值。
第2步：计算每个商品的支持度、去除小于支持度阈值的商品。
第3步：将商品（或项集）两两组合，计算支持度，去除小于支持度阈值的商品（或项集）组合。
第4步：重复上述步骤，直到把所有非频繁集合都去掉，剩下的频繁项集，就是经常出现的商品组合。
第5步：建立频繁项集的所有关联规则，计算置信度。
第6步：去掉所有小于置信度阈值的规则，得到强关联规则。对应的集合就是我们要找的具有
高关联关系的商品集合。
第7步：针对得到的商品集合，从业务角度分析实际意义。

由上可看出，Apriori算法的本质是“数数”，它循环检验哪些组合频繁地一起出现，并把它们找出来。Apriori算法通过支持度和置信度两个阈值，对原始数据集合做出层层筛选，每次筛选都淘汰一些不合条件的组合，直到找到最佳组合。

b：用户画像和商品推荐

除了关联分析，数据分析的另一种常见的应用场景是构建用户画像。用户画像是企业通过数据抽象出的关于用户的商业全貌，刻画了消费者的社会属性、消费习惯、消费行为，为产品设计、广告推送提供依据。如抖音通过点赞收藏等数据刻画用户，推送他们感兴趣的内容。

c：广告心理学和AB测试

当你拿着商家给你的优惠券尝试各种凑单、拼单等得到一定的优惠，但是因此你花出了更多的钱，买了很多非必要的物品。这背后就是商家在运用大数据分析、广告心理学、行为经济等手段，引导用户做出某些决策和行为。

心理学锚定现象：当人估算未知价格时，最初的数值（锚点）会在人的心里起到标杆和起点的作用。如订机票时，在推荐航班列表时，也不是所有航班都是最实惠的，很有可能明显高于其他推荐航班，它起的作用就是不被选而衬托出其他票价的实惠；再如在名表商店门口放一块价值100万的表，你不选择买它，但是它已在你的心中定下锚点，你的期望消费会变得比没看到之前高（低于100万范围内）。

虚拟商店的算法会不断试错，尝试找到最佳的推荐方案。“不断试错”经常在互联网产品开发中使用，如当产品面临多个选择方案时，可采用A/B测试的方法做出选择：即让一部分用户使用方案A，另一部分用户使用方案B。但是实际上，公司使用A/B测试不会仅仅两个版本，如设计广告标题，它的字体、粗细、大小、颜色、背景、语气、句式、布局等有着无数变化。

拓展：人是视觉动物，对图像信息最为敏感，视觉反应区占了大脑皮层的40%。数据可视化设计要平衡好信息量和可读性之间的关系，做到——信（真实）、达（清晰）、雅（简洁美观）。

三、大数据改变了什么

它改变了人们的生活习惯，所有的经验、时间、记忆在大数据时代将被重新定义！

大数据正在改变着人类发现问题、解决问题的方式。以前对于海量数据只能采用抽样的方法，但大数据时代可以直接分析全量数据，得到某些传统方法得不到的规律和结论。

人们思考问题从专家经验驱动到数据驱动，AlphaGo需要上亿棋局数据，智能汽车需要大量行驶过程中的实景路况数据，人脸识别也需要大量的人脸图像！

“知道数据在哪里，比知道数据本身更有价值！”

例如比起记忆圆周率，知道如何查到圆周率结果的资料显然更有用！用理解取代记忆，这是大数据给我们的另一个改变！

结语：海量丰富、高质量的数据是AI的基础，它帮助AI不断自我学习，改进性能！可以说——大数据赋予了AI“智能”，而让机器实现“智能”学习的过程，必须依赖强大的机器学习算法！请继续关注后续章节…

 往期精彩：

【AI底层逻辑】——篇章3（下）：信息交换&信息加密解密&信息中的噪声

【AI底层逻辑】——篇章3（上）：数据、信息与知识&香农信息论&信息熵

【机器学习】——续上：卷积神经网络（CNN）与参数训练

【AI底层逻辑】——篇章1&2：统计学与概率论&数据“陷阱”