本篇教程介绍了大数据分析之算法和统计学完美的结合，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

<

    从理论上来说有这样终极的目标：给定一个可以推理的目标，同时确定固定的计算时间，提供由算法和分析支撑的保证，按小时、分钟、秒进行计算，推论的质量将会随着数据的精确性而单调递增，并且是没有边界的无线增长。随着数据无边界的增长，遇到很大的麻烦，我们每一代人都需要面对。我们想一次解决，有什么样的办法可以推理积累的大量数据？需要花时间解决，这可能需要几十年才能解决。

    我们看一下目前的进展。其中一个就是自下而上的办法，将算法原理和统计学的推论完美地结合在一起。这些算法原则上来讲，可以放在一个环境当中，我们选一些分治的方法来解决。这些难题，我们聚合起来，聚合的越多，这些错就越少，更好做一些。然后分开相互之间相互矛盾的数据，包括统计数字，还有计算机科学的数字，可以避免带来很大的麻烦。然后再回到我们理论上的问题，如何进行权衡，提高我们计算的效率。

    1.大数据引导程序（The bootstrap）

    首先第一个问题，我们叫做大数据的引导程序，我们在伯克利几年前做过这样的工作。这个引导程序能够解决一些非常重要的问题--评价推论的质量。很多有学识的研究者并不太关注推论的质量。输入数据到一个盒子里面，然后得到一个答案，是9.5.但是多数的决策并不能满足要求，要知道9.5里面的差错率多大？如果这个数字超过10的话，就要把肝切掉了，如果是9.5的话还可以。所以，这是真正的9.5吗？还存在很大的误差吗？或者是没有超过10吗？如果真正做出真实的决策时，是没有误差这个栏的考虑，但是计算机科学家们需要对这个有很深的了解。所以我们要进行工作，能够在数据库的社区里面建立一些数据库，能够输入，然后再输出，同时有一个非常清楚明白的误差栏。

    现在让我们进入到另外一个领域，进入到统计学里面怎么样呢？很有意思的一点就是在非常简单的事情上，我们抽样，根据有相关的公式，可以通过这样的途径进行了解。比如说我们根据抽样里面的差异性，加上知道差错率，如果不讲差错率，有一个中等的情况，比如说10.2,那这个误差是多少呢？并没有这样的公式在里面。我们怎么知道一般情况中存在的差异性？我们有一个通常叫做的程序框架，能够应对快速扩展的大数据，并且计算误差率。

    到底推断的质量如何？我们观察的数据包括机器的误差率和基于数据进行参数的预测。我们叫做形成一种参数的预估值。就像一条程序、一个黑匣子，到底有多少的误差在里面，这是我们所关注的。通过对程序进行计算，了解数据指标情况，如果想做一个理想的统计学家的话，还要对它进行科学的定义。

    所谓的频率主义者，每一个数据都会要计算中间的情况，还有一些预估估算，不同的数据级进行浮动，你看浮动的范围就带来这种所谓的误差率。从这个定义来说，这个误差率是什么，误差率就是指你还需要更多的时间分析这些数据。如果你没有大量的数据，你不能够对这些数据进行一次又一次的检验，并同时看他们之间的浮动。如果没有一个数据集的话，就可以一次性去做，看看生成的情况，我们只有一个数据集。

    我们设想一下，如何分析这些问题，解决这些问题，即使只有一个数据集。这些数据来自什么地方，有这样的一些群体，比如说在我们这里生成一些数据，有一个曲线可以反映出相关的群体。如果是一个一般不存在的东西，上面有一个幻灯片，可以形成一个数据集，两个数据集，对每个数据集进行计算，你所在意的都是一些数据的预测，然后得到一个公式。可以做计算机的并击处理，生成一个数据的处理，每一个计算机可以进入一个预估值，然后可以在估算当中产生一些误差。然后这个里面我们没有多个数据级，我们不能这样去做。我们观察有一个数据来自这样的群体，然后这些数据不是列出来的数据，这些数据的分布图是分布式，可以生成越来越多的数据。这种分布尽管不可以换，但是你可以从中抽样。我们叫做近似值，基本上是真实的。
    所以说，这是非常微妙、深层的理念，拿过一个数据级生成多个数据级，这个叫做引导程序。1979年的时候拿到的一个大奖，这里其实是非常简单的理念。尽管1979年还没有云的语言等，也是可以这样做。你可以用于任何的查询上，为什么不把所有的数据库从云上取样，听起来是非常好的理念。但是，这可以在我们计算机科学里面有更加好的应用。我们的一些数据在服务器上已经分布了，如果重新抽样，数据级拿过来，从里面进行抽样，得先返回去，再回到这个地方。意味着什么呢？从这个上面进行取样，讲的更清楚一些，就是基于终端的数据，这是一个分布式的，可以从任何一侧进行取样。比如说从一天当中这个数据发生的时间当中取样，同样一个大的数据级可以做一次，然后反复的做，这又意味着什么？如果这样取样的话，从其中一个点上分布，可以得到其中一个点，然后按比例的高度划分，我得到这一点，再次做一下，可以获得同样的点。做N次，在某些点上可以得到很多次。这跟我们取样和替代一样，把一个样品拿过来然后再返回去，反复地做。

    我们经常描述，把最初的数据拿过来重新取样，然后做很多次，就是所谓的引导程序。数据点上有替代，可以做数学计算，0.632次，如果有这个取样的话，就有632个。不能做这么大，这是我们主要的程序，在随意的预估上，可以达到引导程序，已经超越一些小数据了，这是可能会带来的一些问题。

    2.二次抽样（Subsampling）

    还有另外一个方面，就是统计学家们做的。他们需要有竞争力，出现另外一个程序的话，它也可以来解决，叫做二次取样。二次取样跟以前一样，进行一个取样，在这个里面可能太大了，我们用一个子抽样，或者再次的抽样，进行一个划分。我们很快的到预估值上，在这个B点上得到9.5的数字，我可以再次去做，把B点从N点里面取出来，可以做很多次。我们可以有多少的估算值，还有这样的浮动，听起来很好，一个数据级，我得到各种估算值，问题就是是否正确。因为B点，预算值大小取决于N点的数量，这个取样是来了解这些误差。我们可以有这样的浮动，规模不一样的，尺寸大小不一样，错就错了。所以不能进行二次抽样估算得到答案，这个答案是错误的。

    这里关键问题产生了，这个比例是错了，这个值太大了，因为这个数据级太小了。我们重新设定他们的尺寸，这样一个比例怎么进行设置？一般不知道怎么做。对于像一个黑匣子一样，在数据库里面放一些东西，用户定义的功能，就不知道它的尺寸多大，然后还有一定数量的数据点等，这也是一个问题，你必须要从理论上针对每一个黑匣子去做。更加严重的问题是，如果在现实中使用的话，如果是工程上的默认，这里有一个例子，50000个合成数字，我们还有一些计算，我们用合成的方法做，知道真正的Airbas是什么，这是我们做的结果。再强调一点，这里并没有任何二次的抽样，只需要1.5次的工作，就可以进行取样。

    这里误差有一个核算，我们有合成的数据。X轴上看到的时间，运行的是二次取样，不同的取向，还有y轴上，你可以看到0.5在这个上面，这个误差是很坏的，这个蓝色的点是一个蓝色的程序，这是Bootstrap的对象，可以很快的稳定走下来。我们可以来把这个误差变成0,然后我们可以进行平均，在这个上面，并不是要达到Bootstrap,在合理的范围内，我们达到6,这个还是有问题的，然后在7、6.8,然后在绿色的线下面，他们更有效的使用我们的引导程序，引导程序的效率是很高的。它也是有一个N的融合。这个B是一个最中心的限制，我们感到很惊讶，就是在80年代论证的时候。

    对于这些我可以看到非常好的结果，现在的0.9是这个浅绿色又出现问题了，它还重复出现，但是这个值我们还不知道，我们知道这是真实的地方，正确的价值，但是现实当中我们是无法知道的。工程师的一些方法有的时候是做不到的。
    3.新流程的小“自助包”（Bag of little bootstraps）

    我们还有另外一个理念“小自助包”,我将会讨论新的步骤结合引导程序和二次抽样，并且运用他们最好的部分。同小部分的数据一起，比如说二次抽样和同样适合分布式计算平台。但是，与引导程序相同，它并不需要分析的部分，所以想到一些理念，我们的Bootstraps运行40多年了，统计学家不会有任何的程序上的担心。

    再回到这个图片，我们还有真实性，还有数据级，还有一个Size B,进行重新的取样。现在我们注意到这个Size B的数据是来自于周围的一个步骤，他们还是间接的来自下面一个真实的情况。我们继续看我们的子集，图片看上去不太好，现在的N不是10,想一下预估值和估算值也是非常好的近似值。然后不要考虑这是否是真实的，你现在面临这样的世界，你是一个大家伙，这是你真实的情况。你可以进行抽样，基于我们的B点，它是一种分布，你可以来去抽样，按你所需要的次数，多少次都可以，只要能想到的。你把这个对象拿过来，然后你可以及时的进行抽样，现在在正确的比例值上，有合适的数据级是需要的。其中很多点会重复很多次。

    然后我们多次的对它进行取样，在某些点可能完全不做，然后我们有B点，觉得它非常小，我们觉得它是分布式的。我们有一个非常好的叫做B取样的分子级，我不想去分析它，尽管这是一个本地的网络，但是也不会把它分散。所以每一个B点会多少次被二次取样，这些数据在什么地方，我们可以把这个放在原来的基础上，我们可以做多次的事情，再做引导程序，这样的话，我们把子取样进行引导，有一张图作为我的总结。

    这个流程比较复杂，你把B取样的一个子样，然后放在一个数据级上，然后又替代一段时间内，你获得的值，因此上面是一个处理器，它有一个引导程序，我们为什么不用一个框进行解决问题呢？他是一个比较小的取样，它是正确的，但是有很多的噪音，我们必须要平均。所以必须需要多个框，可能需要200个处理器都执行同样的一个计算的流程。那么，他们可能都会有一个平均的错误率。

    这是有效的，首先回到一个TB的问题，N=N的6次方，比如说我们子样数据级的大小是4GB,而再次取样的数据级别也是4GB,那么这张图和刚才那张图是一样的。就是在一个数据集上，加大计算机的利用率。如果在真正的分布式的计算环境里面做，我想应该是0.5TB,会在一个大的数据库里会发生什么呢？我们看一下引导程序，不可能进行并行化，我们使用并行计算，通过机器学习，做第一个再取样，再做一次，然后再并行计算的计算机上进行Bootstraps计算，大概15000秒的时间获得一个合理的答案，对于应用来说稍微有一点慢了。所以我们现在怎么做？我们有一个算法。对于0.5TB的数据，放到所有本地的200个处理器上，也就是说这个红点的位置，然后再取样，再做引导程序。我以前在机器学习方面，我不可能有这样的图做出来，只是20%、30%的完善。这却改变了并行计算的方式，我们可以进行非常大型的一种引导程序，我们现在可以在数据库中做，我们正在开发关系型的数据库当中。
   

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标大数据云计算大数据分析频道！