為何有人說數(shù)據(jù)將成為無價之寶？

首先要知道數(shù)據(jù)從何而來，才能知道數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生價值。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)是指所能收集到的所有信息統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的生成包含方方面面，比如人類活動可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)，大自然春夏秋冬變化也能產(chǎn)生數(shù)據(jù)，甚至一顆樹木的生長過程也能產(chǎn)生數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)本身如果不能應(yīng)用，就沒有價值，如果吧數(shù)據(jù)應(yīng)用起來，就能產(chǎn)生無限的價值。同類數(shù)據(jù)量越大，通過數(shù)據(jù)分析也就能產(chǎn)生更大的價值。這些價值也可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，涵蓋我們的衣食住行。數(shù)據(jù)能創(chuàng)造無限可能那就是當(dāng)之無愧的無價之寶。

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大家好，我是 科技 1加1！感覺這個問題很有意思！是啊，當(dāng)前什么最值錢，要我說就是數(shù)據(jù)！

這個問題分兩方面來回答

1.什么是數(shù)據(jù)

定義:

數(shù)據(jù)是指對客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。

它不僅指狹義上的數(shù)字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數(shù)字符號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數(shù)量、位置及其相互關(guān)系的抽象表示。例如，“0、1、2...`”、“陰、雨、下降、氣溫”“學(xué)生的檔案記錄、貨物的運輸情況”等都是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)過加工后就成為信息。

在計算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)是指所有能輸入到計算機(jī)并被計算機(jī)程序處理的符號的介質(zhì)的總稱，是用于輸入電子計算機(jī)進(jìn)行處理，具有一定意義的數(shù)字、字母、符號和模擬量等的通稱?，F(xiàn)在計算機(jī)存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數(shù)據(jù)也隨之變得越來越復(fù)雜。

信息

信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系，又有區(qū)別。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號、文字、數(shù)字、語音、圖像、視頻等。而信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，信息是加載于數(shù)據(jù)之上，對數(shù)據(jù)作具有含義的解釋。數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動具體表達(dá)出信息。數(shù)據(jù)是符號，是物理性的，信息是對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理之后所得到的并對決策產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)，是邏輯性和觀念性的；數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。數(shù)據(jù)是信息的表達(dá)、載體，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，是形與質(zhì)的關(guān)系。數(shù)據(jù)本身沒有意義，數(shù)據(jù)只有對實體行為產(chǎn)生影響時才成為信息。

數(shù)據(jù)的語義

數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式還不能完全表達(dá)其內(nèi)容，需要經(jīng)過解釋，數(shù)據(jù)和關(guān)于數(shù)據(jù)的解釋是不可分的。例如，93是一個數(shù)據(jù)，可以是一個同學(xué)某門課的成績，也可以使某個人的體重，還可以是計算機(jī)系2013級的學(xué)生人數(shù)。數(shù)據(jù)的解釋是指對數(shù)據(jù)含義的說明，數(shù)據(jù)的含義稱為數(shù)據(jù)的語義，數(shù)據(jù)與其語義是不可分的。

分類

按性質(zhì)分為

①定位的，如各種坐標(biāo)數(shù)據(jù)；

②定性的，如表示事物屬性的數(shù)據(jù)（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物數(shù)量特征的數(shù)據(jù)，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；

④定時的，反映事物時間特性的數(shù)據(jù)，如年、月、日、時、分、秒等。

按表現(xiàn)形式分為

①數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，如各種統(tǒng)計或量測數(shù)據(jù)。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)在某個區(qū)間內(nèi)是離散的值[3] ；

②模擬數(shù)據(jù)，由連續(xù)函數(shù)組成，是指在某個區(qū)間連續(xù)變化的物理量，又可以分為圖形數(shù)據(jù)（如點、線、面）、符號數(shù)據(jù)、文字?jǐn)?shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)等，如聲音的大小和溫度的變化等。

2.數(shù)據(jù)的重要性

如今，大數(shù)據(jù)早已經(jīng)不是一個陌生的名詞，很多的行業(yè)在使用大數(shù)據(jù)之后都得到了非常好的效果，大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)相輔相承，互聯(lián)依賴，并且不斷的在快速發(fā)展。

互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年增長40%，每兩年便將翻一番左右，而目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。據(jù)IDC預(yù)測，到明年全球?qū)⒖偣矒碛?5ZB的數(shù)據(jù)量，互聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的前哨陣地，隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展，人們似乎都習(xí)慣了將自己的生活通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)化，方便分享以及記錄并回憶。

大數(shù)據(jù)圍繞在我們生活的很多方面

大數(shù)據(jù)圍繞在我們生活的方方面面，最直觀的反映在我們每天都會使用的社交工具上面。例如騰訊擁有用戶關(guān)系數(shù)據(jù)和基于此產(chǎn)生的社交數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠分析人們的生活和行為，從里面挖掘出政治、 社會 、文化、商業(yè)、 健康 等領(lǐng)域的信息，甚至預(yù)測未來。說簡單一點，就是我們每天都在通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動態(tài)、朋友圈等，這些都將構(gòu)成一種數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)就是可以通過你更新的這些大量的信息，推測出你的愛好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等這些信息。

互聯(lián)網(wǎng)時代大數(shù)據(jù)有多厲害

互聯(lián)網(wǎng)時代大數(shù)據(jù)到底有多厲害？大數(shù)據(jù)就像蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣，和這個相像，大數(shù)據(jù)并不在于“大”，而在于“有用”，價值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。大數(shù)據(jù)應(yīng)用工程師專業(yè)主要學(xué)習(xí)WEB技術(shù)、JAVA、JSP、大型數(shù)據(jù)庫Oracle、LINUX集群、非關(guān)系數(shù)據(jù)庫NoSql、Hadoop等技術(shù)，通過這些課程的學(xué)習(xí)，讓學(xué)生具有JAVAEE開發(fā)能力的同時能夠進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析和挖掘能，學(xué)生在就業(yè)的過程中即可以進(jìn)入傳統(tǒng)的軟件公司，進(jìn)行OA和ERP等傳統(tǒng)軟件項目開發(fā)，同時也能進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析和大數(shù)據(jù)深度挖掘以及對服務(wù)器集群的組建等。

大數(shù)據(jù)時代，我們要合理利用大數(shù)據(jù)，才可以創(chuàng)造更高的工作效率，才可以創(chuàng)造更多的財富。

所以說數(shù)據(jù)就是金錢！掌握了大數(shù)據(jù)就是掌握了財富！

感謝大家的閱讀！

數(shù)據(jù)自身是沒有價值或者說微乎其微的，價值是被賦予的，就像黃金一樣，黃金的價值是他的應(yīng)用前景或場景。

數(shù)據(jù)的價值就是數(shù)據(jù)能力體現(xiàn)出的收益，或者說投資回報率。

今天我們就來聊聊數(shù)據(jù)能力和價值。 說到大數(shù)據(jù)就不得不提數(shù)據(jù)倉庫，企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫演化至最終階段或許會變?yōu)榇竽X中樞神經(jīng)，如果要支撐起整個復(fù)雜的大腦和神經(jīng)系統(tǒng)，需要一系列的復(fù)雜機(jī)制配合。

一、抽象的數(shù)據(jù)能力架構(gòu)

我把數(shù)據(jù)能力抽象概括為四個方向：傳輸能力、計算能力、算法能力和數(shù)據(jù)資產(chǎn)量級，后面會講述在這四個能力之上泛化出的數(shù)據(jù)應(yīng)用和價值。

1. 數(shù)據(jù)傳輸能力

數(shù)據(jù)大部分的使用場景必然會涉及到數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)傳輸性能決定了部分應(yīng)用場景的實現(xiàn)，數(shù)據(jù)實時的調(diào)用、加工、算法推薦和預(yù)測等；而傳輸抽象出來的支撐體系是底層的數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)（當(dāng)然非同機(jī)房的傳輸還要考慮到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等。單純的小數(shù)據(jù)量調(diào)用等一般不會涉及到這些，但數(shù)據(jù)量級大、高并發(fā)且對SLA要求非常嚴(yán)格的時候，就是對數(shù)據(jù)傳輸能力的考驗）。

從產(chǎn)品的角度我把數(shù)據(jù)傳輸能力分解為： 底層數(shù)據(jù)傳輸效率 和 應(yīng)用層數(shù)據(jù)傳輸效率 。

底層的數(shù)據(jù)傳輸效率是指數(shù)據(jù)源進(jìn)入后的預(yù)處理階段的傳輸效率，即加工為產(chǎn)品所需的數(shù)據(jù)交付物之前階段。

Ps:數(shù)據(jù)在可為產(chǎn)品所用之前需要很長的一段加工過程，應(yīng)用層數(shù)據(jù)產(chǎn)品基本不涵蓋底層數(shù)據(jù)加工環(huán)節(jié)，而數(shù)據(jù)產(chǎn)品會用到規(guī)定好的數(shù)據(jù)交付物（即已約定好的結(jié)構(gòu)化或標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)），而利用此數(shù)據(jù)交付物再經(jīng)過產(chǎn)品對實際應(yīng)用場景的匹配和加工來提供數(shù)據(jù)服務(wù)。即使涉及底層數(shù)據(jù)管理的相關(guān)產(chǎn)品也是對Meta元數(shù)據(jù)、使用日志或?qū)懞玫膕hell等的調(diào)用。

底層數(shù)據(jù)加工計算所涉及到的傳輸效率，直接決定了支撐數(shù)據(jù)產(chǎn)品高性能、高可靠的自身需求；而應(yīng)用層的傳輸影響了用戶體驗和場景實現(xiàn)。傳輸機(jī)制和體系就像毛細(xì)血管一樣遍布全身錯綜復(fù)雜，但是流通速率直接決定了大腦供氧是否充足。

2. 數(shù)據(jù)計算能力

數(shù)據(jù)計算能力就像造血系統(tǒng)一樣，根據(jù)多種來源的養(yǎng)分原料進(jìn)行生產(chǎn)加工最終產(chǎn)出血液。而源數(shù)據(jù)通過高性能的底層多存儲的分布式技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行ETL(抽取、轉(zhuǎn)換、裝載)清洗后產(chǎn)出的是數(shù)據(jù)中間層通用化的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)交付物。計算速度就像造血速度一樣，決定了供應(yīng)量。而計算速度直接決定了數(shù)據(jù)應(yīng)用的時效性和應(yīng)用場景。

目前最多最普遍的就是離線數(shù)倉，離線數(shù)倉大部分擔(dān)任著事后諸葛亮的角色，即沒辦法保證數(shù)據(jù)的及時性而延后了數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用的產(chǎn)出，導(dǎo)致更多的是沉淀經(jīng)驗而難以做到實時決策。而實時數(shù)倉，甚至說對Data Lake（數(shù)據(jù)湖）的實時處理已經(jīng)逐步開放應(yīng)用多種場景。我們先不考慮越來越強烈的實時性要求帶來的巨大成本是否真的可以創(chuàng)造等值的收益。

強實時可以更接近一個“未來”的狀態(tài)，即此時此刻。這遠(yuǎn)比算法對未來的預(yù)測更有價值，因為把握眼前比構(gòu)造多變的未來對一個企業(yè)更有價值。甚至說當(dāng)數(shù)據(jù)過程快過神經(jīng)元的傳遞，那么從獲取到你腦電波的那一刻起，數(shù)據(jù)處理的驅(qū)動結(jié)果遠(yuǎn)比神經(jīng)元傳遞至驅(qū)動四肢要快。

是不是與兵馬未動，糧草先行的場景相似？當(dāng)然這是以數(shù)據(jù)計算能力的角度來看待這個問題。跳出來以我個人的觀點來說，整體數(shù)據(jù)能力強大到一定階段后，會從主觀改變個人的意愿，即通過引導(dǎo)你的大腦從而來控制或決定個人行為且不會讓你感知，所以可以理解為從主觀改變個人意愿。從人的角度來說，你并不知道或者直觀意愿去憑空決定下一步要做什么，因為大腦是邏輯處理器，當(dāng)然這又涉及到心理學(xué)，這些觀點就不在此贅述了，等往后另起一個篇幅來說數(shù)據(jù)應(yīng)用未來前景和假想。

3. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)能力

都在說“大”數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)量級越大越好嗎？并不是，從某種角度來說大量無價值或者未 探索 出價值的數(shù)據(jù)是個負(fù)擔(dān)，巨大的資源損耗還不敢輕易抹滅。

隨著數(shù)據(jù)量級的急劇放大，帶來的是數(shù)據(jù)孤島：數(shù)據(jù)的不可知、不可聯(lián)、不可控、不可取；那么散亂的數(shù)據(jù)只有轉(zhuǎn)換成資產(chǎn)才可以更好的發(fā)揮價值。

什么是數(shù)據(jù)資產(chǎn)，我覺得可以廣泛的定義為可直接使用的交付數(shù)據(jù)即可劃為資產(chǎn)，當(dāng)然可直接使用的數(shù)據(jù)有很多種形式，比如meta元數(shù)據(jù)、特征、指標(biāo)、標(biāo)簽和ETL的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。

目前也在拓展Data Lake的使用場景，直接實時的使用和處理Data Lake數(shù)據(jù)的趨勢是一種擴(kuò)大企業(yè)自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)范圍和資產(chǎn)使用率的方式。這有利于突破數(shù)倉模型對數(shù)據(jù)的框架限定，改變數(shù)據(jù)使用方式會有更大的想象空間。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值可以分兩部分來考慮：一部分是數(shù)據(jù)資產(chǎn)直接變現(xiàn)的價值；另一部分是通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為資源加工后提供數(shù)據(jù)服務(wù)的業(yè)務(wù)價值。

第一部分比較好理解，就是數(shù)據(jù)集的輸出變現(xiàn)值，如標(biāo)簽、樣本和訓(xùn)練集等的直接輸出按數(shù)據(jù)量來評估價值；第二部分價值比如通過自身數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化后的算法應(yīng)用而提升業(yè)務(wù)收益的價值或依于數(shù)據(jù)的廣告投放的營銷變現(xiàn)等，甚至說沉淀出的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力作為知識的無形資產(chǎn)對外服務(wù)的價值。這些間接的數(shù)據(jù)應(yīng)用和服務(wù)的變現(xiàn)方式也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的體現(xiàn)并可以精細(xì)的量化。

4. 數(shù)據(jù)算法能力

其實無論是傳輸能力還是計算能力，都是相對偏數(shù)據(jù)底層的實現(xiàn)，而離業(yè)務(wù)場景最近的就是算法能力所提供的算法服務(wù)，這是最直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景且更容易被用戶感知的數(shù)據(jù)能力，因為對于傳輸和計算來說用戶感知的是速度快慢，從用戶視角快是應(yīng)該的，因此用戶并不知道何時何地計算或傳輸。

而算法對業(yè)務(wù)應(yīng)用場景是一個從0到1，從無到有的過程。并且算法是基于數(shù)據(jù)傳輸、計算和資產(chǎn)能力之上泛化出的應(yīng)用能力，或者換句話說是三個基礎(chǔ)能力的封裝進(jìn)化。

而算法能力是把多元的數(shù)據(jù)集或者說獲取到盡可能多的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個決策判斷結(jié)果來應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景。算法能力的強弱反映了三個數(shù)據(jù)能力是否高效配合，是否存在木桶效應(yīng)，更甚者木桶也沒有。當(dāng)然單純的算法也可以單獨作為無形資產(chǎn)的知識沉淀來提供服務(wù)。

對于數(shù)據(jù)能力架構(gòu)中的四大能力，傳輸、計算和資產(chǎn)是基礎(chǔ)能力，而算法是高級的泛化能力。而能力的輸出和應(yīng)用才能體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，數(shù)據(jù)能力的最大化輸出考驗著整個數(shù)據(jù)產(chǎn)品架構(gòu)體系的通用性和靈活性。因為需要面對的是各種業(yè)務(wù)演化出的多種多樣場景，對數(shù)據(jù)能力的需求參差不齊：可能是片面化的，也可能是多種能力匹配協(xié)調(diào)的。這對產(chǎn)品的通用性就是一個巨大的挑戰(zhàn)，想更好的應(yīng)對這個問題，可能就需要整個數(shù)據(jù)平臺的產(chǎn)品矩陣來支撐和賦能。

二、數(shù)據(jù)能力對應(yīng)數(shù)據(jù)價值的呈現(xiàn)

從數(shù)據(jù)應(yīng)用的角度，每個能力都可以獨立開放也可以組合疊加。如果把能力具象出來就會衍生到產(chǎn)品形態(tài)的問題，產(chǎn)品形態(tài)是對能力適配后發(fā)揮作用的交付物。說到產(chǎn)品形態(tài)我們可以想象一下應(yīng)用場景。

首先最基礎(chǔ)的應(yīng)用場景就是數(shù)據(jù)直接調(diào)用，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的使用基本會基于特征、指標(biāo)、標(biāo)簽或者知識等交付形態(tài)。而對于使用方來說這些數(shù)據(jù)會作為半成品原料或依據(jù)來進(jìn)行二次加工應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景中，如數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法的訓(xùn)練與驗證、知識圖譜、個性推薦、精準(zhǔn)投放（觸達(dá)）和風(fēng)控等。數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以統(tǒng)歸為在數(shù)據(jù)市場中通過構(gòu)建的一些OpenAPI進(jìn)行賦能。

而對于一個工廠來說，僅僅進(jìn)行原材料的加工（ETL）輸出即除了自身原材料（數(shù)據(jù)資產(chǎn)）的壁壘外核心競爭力很小，需要包裝一些上層的基礎(chǔ)服務(wù)來提升競爭力，那么數(shù)據(jù)計算的能力融合進(jìn)來對原材料進(jìn)行二次加工（聚合統(tǒng)計）。

計算的聚合統(tǒng)計能力加入進(jìn)來后可以滿足大部分的數(shù)據(jù)分析場景的支持，就不單單是原材料毫無技術(shù)含量的輸出，并可以以半成品的形態(tài)規(guī)避數(shù)據(jù)敏感。因為對于統(tǒng)計值來說，這是一個分析結(jié)果或結(jié)論，并不會涉及到自身敏感數(shù)據(jù)的輸出，因此你的核心資產(chǎn)不會泄露，而輸出的僅僅是資產(chǎn)的附加值。換句話說知識產(chǎn)權(quán)專利依然在你手中，通過控制專利泛化出的能力進(jìn)行投資回報。

融入計算能力后的一些分析場景如：人群的畫像分析、多維度的交叉分析、業(yè)務(wù)的策略分析和監(jiān)控分析等多種場景。

隨著時代的發(fā)展和業(yè)務(wù)場景的增多，這時工廠繼續(xù)需要產(chǎn)業(yè)變革，要深耕服務(wù)業(yè)逐步拋棄制造業(yè)形態(tài)，全面提升更高級的數(shù)據(jù)服務(wù)。這時算法能力的加入來更好的完善服務(wù)矩陣。

算法通過封裝了傳輸、計算和資產(chǎn)能力而進(jìn)行統(tǒng)一的更好理解的業(yè)務(wù)場景目標(biāo)預(yù)測和識別等。這樣對于企業(yè)來說可以更容易接受和低成本使用數(shù)據(jù)服務(wù)而不需要再涉及到數(shù)據(jù)加工鏈路中，而僅僅需要一個目標(biāo)結(jié)果，通過算法的決策作為參考來指導(dǎo)業(yè)務(wù)方向。像算法對一些業(yè)務(wù)場景的預(yù)測分析，甚至說一些人工智能場景的識別或?qū)W習(xí)思考，都可以通過算法賦能來實現(xiàn)。對于企業(yè)來說就是從無到有的突破，企業(yè)發(fā)展進(jìn)程甚至可能提升好幾年。

而貫穿以上能力應(yīng)用場景都是對數(shù)據(jù)傳輸能力的考驗。

“數(shù)據(jù)”的重要性可以有以下幾點。

1、數(shù)據(jù)能夠為企業(yè)高層提供決策支持。將企業(yè)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析挖掘后，能夠讓高層制定合理的措施。

2、數(shù)據(jù)能整合企業(yè)龐雜業(yè)務(wù)。每個企事業(yè)都有很復(fù)雜的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，借助數(shù)據(jù)及對應(yīng)平臺可以將其龐雜的業(yè)務(wù)進(jìn)行整合。

3、數(shù)據(jù)能反應(yīng)事件本質(zhì)與趨勢。真實數(shù)據(jù)能夠更好地去了解事件的本質(zhì)問題，預(yù)判事態(tài)發(fā)展。

4、數(shù)據(jù)能夠讓人們更加了解自己。未來你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用個人的數(shù)據(jù)進(jìn)行畫像，充分了解個人。

5、數(shù)據(jù)能反應(yīng) 歷史 ，展望未來。通過 歷史 數(shù)據(jù)查詢過往，也能夠使用以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行感知未來。

總之，在大數(shù)據(jù)和5G技術(shù)逐漸成為趨勢的時代背景下，“ 數(shù)據(jù) ”是越來越常見，如社交網(wǎng)絡(luò)、消費信息、 旅游 記錄……企業(yè)層面的銷售數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、活動數(shù)據(jù)……

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python中有哪些簡單的算法？

首先謝謝邀請，

python中有的算法還是比較多的？

python之所以火是因為人工智能的發(fā)展，人工智能的發(fā)展離不開算法！

感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質(zhì)的。

這本書對于算法從基本的入門到實現(xiàn)，循序漸進(jìn)的介紹，比如里面就涵蓋了數(shù)學(xué)建模的常用算法。

第 1章　從數(shù)學(xué)建模到人工智能

1.1　數(shù)學(xué)建模1.1.1　數(shù)學(xué)建模與人工智能1.1.2　數(shù)學(xué)建模中的常見問題1.2　人工智能下的數(shù)學(xué)1.2.1　統(tǒng)計量1.2.2　矩陣概念及運算1.2.3　概率論與數(shù)理統(tǒng)計1.2.4　高等數(shù)學(xué)——導(dǎo)數(shù)、微分、不定積分、定積分

第2章 Python快速入門

2.1　安裝Python2.1.1　Python安裝步驟2.1.2　IDE的選擇2.2　Python基本操作2.2.1　第 一個小程序2.2.2　注釋與格式化輸出2.2.3　列表、元組、字典2.2.4　條件語句與循環(huán)語句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高級操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter

第3章　Python科學(xué)計算庫NumPy

3.1　NumPy簡介與安裝3.1.1　NumPy簡介3.1.2　NumPy安裝3.2　基本操作3.2.1　初識NumPy3.2.2　NumPy數(shù)組類型3.2.3　NumPy創(chuàng)建數(shù)組3.2.4　索引與切片3.2.5　矩陣合并與分割3.2.6　矩陣運算與線性代數(shù)3.2.7　NumPy的廣播機(jī)制3.2.8　NumPy統(tǒng)計函數(shù)3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy數(shù)據(jù)的保存

第4章　常用科學(xué)計算模塊快速入門

4.1　Pandas科學(xué)計算庫4.1.1　初識Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可視化圖庫4.2.1　初識Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib繪圖案例4.3　SciPy科學(xué)計算庫4.3.1　初識SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy圖像處理案例第5章　Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲5.1　爬蟲基礎(chǔ)5.1.1　初識爬蟲5.1.2　網(wǎng)絡(luò)爬蟲的算法5.2　爬蟲入門實戰(zhàn)5.2.1　調(diào)用API5.2.2　爬蟲實戰(zhàn)5.3　爬蟲進(jìn)階—高效率爬蟲5.3.1　多進(jìn)程5.3.2　多線程5.3.3　協(xié)程5.3.4　小結(jié)

第6章　Python數(shù)據(jù)存儲

6.1　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL6.1.1　初識MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初識NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小結(jié)6.3.1　數(shù)據(jù)庫基本理論6.3.2　數(shù)據(jù)庫結(jié)合6.3.3　結(jié)束語

第7章　Python數(shù)據(jù)分析

7.1　數(shù)據(jù)獲取7.1.1　從鍵盤獲取數(shù)據(jù)7.1.2　文件的讀取與寫入7.1.3　Pandas讀寫操作7.2　數(shù)據(jù)分析案例7.2.1　普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析案例7.2.2　小結(jié)

第8章　自然語言處理

8.1　Jieba分詞基礎(chǔ)8.1.1　Jieba中文分詞8.1.2　Jieba分詞的3種模式8.1.3　標(biāo)注詞性與添加定義詞8.2　關(guān)鍵詞提取8.2.1　TF-IDF關(guān)鍵詞提取8.2.2　TextRank關(guān)鍵詞提取8.3　word2vec介紹8.3.1　word2vec基礎(chǔ)原理簡介8.3.2　word2vec訓(xùn)練模型8.3.3　基于gensim的word2vec實戰(zhàn)

第9章　從回歸分析到算法基礎(chǔ)

9.1　回歸分析簡介9.1.1　“回歸”一詞的來源9.1.2　回歸與相關(guān)9.1.3　回歸模型的劃分與應(yīng)用9.2　線性回歸分析實戰(zhàn)9.2.1　線性回歸的建立與求解9.2.2　Python求解回歸模型案例9.2.3　檢驗、預(yù)測與控制

第10章 從K-Means聚類看算法調(diào)參

10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means簡介10.1.2　目標(biāo)函數(shù)10.1.3　算法流程10.1.4　算法優(yōu)缺點分析10.2　K-Means實戰(zhàn)

第11章 從決策樹看算法升級

11.1　決策樹基本簡介11.2　經(jīng)典算法介紹11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼系數(shù)11.2.5　小結(jié)11.3　決策樹實戰(zhàn)11.3.1　決策樹回歸11.3.2　決策樹的分類

第12章 從樸素貝葉斯看算法多變　193

12.1　樸素貝葉斯簡介12.1.1　認(rèn)識樸素貝葉斯12.1.2　樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3　樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點12.2　3種樸素貝葉斯實戰(zhàn)

第13章 從推薦系統(tǒng)看算法場景

13.1　推薦系統(tǒng)簡介13.1.1　推薦系統(tǒng)的發(fā)展13.1.2　協(xié)同過濾13.2　基于文本的推薦13.2.1　標(biāo)簽與知識圖譜推薦案例13.2.2　小結(jié)

第14章 從TensorFlow開啟深度學(xué)習(xí)之旅

14.1　初識TensorFlow14.1.1　什么是TensorFlow14.1.2　安裝TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念與原理14.2　TensorFlow數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)14.2.1　階14.2.2　形狀14.2.3　數(shù)據(jù)類型14.3　生成數(shù)據(jù)十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成隨機(jī)數(shù)14.4　TensorFlow實戰(zhàn)

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python需要學(xué)習(xí)什么內(nèi)容?

Python的學(xué)習(xí)內(nèi)容還是比較多的，我們將學(xué)習(xí)的過程劃分為4個階段，每個階段學(xué)習(xí)對應(yīng)的內(nèi)容，具體的學(xué)習(xí)順序如下：

Python學(xué)習(xí)順序：

①Python軟件開發(fā)基礎(chǔ)

掌握計算機(jī)的構(gòu)成和工作原理

會使用Linux常用工具

熟練使用Docker的基本命令

建立Python開發(fā)環(huán)境，并使用print輸出

使用Python完成字符串的各種操作

使用Python re模塊進(jìn)行程序設(shè)計

使用Python創(chuàng)建文件、訪問、刪除文件

掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟件開發(fā)進(jìn)階

能夠使用Python面向?qū)ο蠓椒ㄩ_發(fā)軟件

能夠自己建立數(shù)據(jù)庫，表，并進(jìn)行基本數(shù)據(jù)庫操作

掌握非關(guān)系數(shù)據(jù)庫MongoDB的使用，掌握Redis開發(fā)

能夠獨立完成TCP/UDP服務(wù)端客戶端軟件開發(fā)，能夠?qū)崿F(xiàn)ftp、http服務(wù)器，開發(fā)郵件軟件

能開發(fā)多進(jìn)程、多線程軟件

③Python全棧式WEB工程師

能夠獨立完成后端軟件開發(fā)，深入理解Python開發(fā)后端的精髓

能夠獨立完成前端軟件開發(fā)，并和后端結(jié)合，熟練掌握使用Python進(jìn)行全站W(wǎng)eb開發(fā)的技巧

④Python多領(lǐng)域開發(fā)

能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件

能夠熟練使用Python庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

招聘網(wǎng)站Python招聘職位數(shù)據(jù)爬取分析

掌握使用Python開源人工智能框架進(jìn)行人工智能軟件開發(fā)、語音識別、人臉識別

掌握基本設(shè)計模式、常用算法

掌握軟件工程、項目管理、項目文檔、軟件測試調(diào)優(yōu)的基本方法

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)目前還是最熱門的行業(yè)之一，學(xué)習(xí)IT技能之后足夠優(yōu)秀是有機(jī)會進(jìn)入騰訊、阿里、網(wǎng)易等互聯(lián)網(wǎng)大廠高薪就業(yè)的，發(fā)展前景非常好，普通人也可以學(xué)習(xí)。

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祝你學(xué)有所成，望采納。

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