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數(shù)學(xué)建模和數(shù)據(jù)分析范文第1篇

在現(xiàn)代社會(huì)，人們不可避免地會(huì)遇到各種統(tǒng)計(jì)現(xiàn)象和概率問題。什么是統(tǒng)計(jì)與概率呢？簡言之，統(tǒng)計(jì)就是收集和分析數(shù)據(jù)；概率就是隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小。統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的就是如何收集、整理、分析反映事物總體信息的數(shù)字資料，并以此為依據(jù)，對總體特征進(jìn)行推斷的原理和方法，與傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)有一定的差異。與統(tǒng)計(jì)不同，概率雖然也研究隨機(jī)現(xiàn)象，但其研究的基礎(chǔ)還是定義和假設(shè)，這與傳統(tǒng)數(shù)學(xué)很類似。在中小學(xué)數(shù)學(xué)課程中的統(tǒng)計(jì)內(nèi)容涉及的是一些基礎(chǔ)知識(shí)，概率內(nèi)容側(cè)重于描述一些日常生活中的簡單隨機(jī)現(xiàn)象。

二、數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)建模

數(shù)學(xué)模型是運(yùn)有學(xué)語言和方法，通過抽象、簡化建立能近似刻畫并“解決”實(shí)際問題的一種強(qiáng)有力的數(shù)學(xué)工具和方法。比如，加法交換律可以用“a+b=b+a”來表示，這就是一個(gè)數(shù)學(xué)模型。從本質(zhì)上說，數(shù)學(xué)模型是一個(gè)以“系統(tǒng)”概念為基礎(chǔ)的，應(yīng)用數(shù)學(xué)語言對現(xiàn)象世界的事物實(shí)體抽象的“映像”。小學(xué)數(shù)學(xué)模型一般是實(shí)際事物的一種數(shù)學(xué)簡化。

建立數(shù)學(xué)模型包括模型準(zhǔn)備、模型假設(shè)、模型建立、模型求解和分析等一般步驟。小學(xué)數(shù)學(xué)建模教學(xué)必須從學(xué)生已有的生活經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，充分考慮數(shù)學(xué)自身的特點(diǎn)和學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的心理規(guī)律，讓學(xué)生親身經(jīng)歷、體驗(yàn)和感受從實(shí)際生活背景中抽象出數(shù)學(xué)問題、尋求解決方法、構(gòu)建數(shù)學(xué)模型、最后解決問題的數(shù)學(xué)建模全過程。

三、如何在小學(xué)統(tǒng)計(jì)與概率教學(xué)中滲透數(shù)學(xué)建模思想

小學(xué)統(tǒng)計(jì)與概率教學(xué)不要求學(xué)生用高深的數(shù)學(xué)建模知識(shí)去為解決一些統(tǒng)計(jì)和概率問題。而是要通過收集、整理、分析數(shù)據(jù)等基本統(tǒng)計(jì)活動(dòng)和簡單隨機(jī)現(xiàn)象可能性的探究，逐步從實(shí)踐的“操作”發(fā)展到理論的“構(gòu)建”，雖然沒能使學(xué)生系統(tǒng)地掌握建模的方法，但使學(xué)生經(jīng)歷了數(shù)學(xué)建模過程，潛移默化地滲透了數(shù)學(xué)建模思想。下面以概率教學(xué)為例，探討如何在小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)中滲透數(shù)學(xué)建模思想。

（一）知識(shí)梳理，為學(xué)習(xí)做鋪墊

教師指導(dǎo)學(xué)生用“一定”、“經(jīng)?！薄ⅰ芭紶枴?、“不可能”等詞語來描述生活中一些簡單隨機(jī)事件發(fā)生的可能性。教師引導(dǎo)學(xué)生回顧平均數(shù)的意義和計(jì)算方法，討論“擲一枚均勻硬幣正面向上的可能性”，然后組織學(xué)生分組實(shí)驗(yàn)，并將測得的數(shù)據(jù)記錄下來，進(jìn)行組內(nèi)交流。

（二）深入探究，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型

1.創(chuàng)設(shè)情境，澄清問題。教師呈現(xiàn)系列問題：“擲一枚均勻的硬幣正面向上的可能性有多大”、“在數(shù)學(xué)上如何表示這種可能性”、“這個(gè)數(shù)值是怎么得出來的？”

2.引導(dǎo)實(shí)驗(yàn)，探究交流。學(xué)生分組探究實(shí)驗(yàn)。教師提醒學(xué)生：做好實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的記錄和整理，各組實(shí)驗(yàn)完成后，全班討論交流。主要從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集整理、數(shù)據(jù)分析等方面進(jìn)行交流，使學(xué)生認(rèn)識(shí)各組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)存在差異的原因，感受實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)背后的隨機(jī)事件發(fā)生可能性的實(shí)質(zhì)。

3.理論分析，詮釋模式。引導(dǎo)學(xué)生思考如何去表示隨機(jī)事件的可能性大小，分析數(shù)學(xué)上是如何表示隨機(jī)事件的可能性的，理解在數(shù)學(xué)上如何用概率（一個(gè)大于零小于1的數(shù)值）來表示隨機(jī)事件發(fā)生的可能性。

4.橫向類比，縱向突破。教師在指導(dǎo)學(xué)生完成應(yīng)用度統(tǒng)計(jì)的方法產(chǎn)生概率的過程之后，呈現(xiàn)給學(xué)生一類概率計(jì)算問題：如果這個(gè)硬幣是均勻的，你如何去計(jì)算擲一枚硬幣正面向上的概率？并用擲骰子等問題做類比，結(jié)合生活經(jīng)驗(yàn)對其概率作出簡單的判斷和預(yù)測，并進(jìn)行交流。教師組織學(xué)生交流計(jì)算方法，比較得出結(jié)論后，著重交流研究方法。

5.抽象概括，形成模型。組織學(xué)生通過探索交流，抽象出古典概率模型。如果隨機(jī)事件發(fā)生有N個(gè)可能結(jié)合（N為有限個(gè)，即N

（三）總結(jié)反思，知識(shí)拓展

在學(xué)生對數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過程有所體驗(yàn)，經(jīng)歷了簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過程，建立了古典概率模型后，可組織學(xué)生討論游戲規(guī)則的公平性（游戲雙方獲勝的概率相等），研究如何去設(shè)計(jì)一個(gè)符合指定要求的游戲方案等問題，以應(yīng)用所學(xué)模型、拓展概率知識(shí)，進(jìn)一步學(xué)習(xí)如何用數(shù)據(jù)分析結(jié)果去判斷與預(yù)測隨機(jī)現(xiàn)象。在教學(xué)中，要借助日常生活的實(shí)例，引導(dǎo)學(xué)生利用統(tǒng)計(jì)與概率知識(shí)去解決實(shí)際問題，有意識(shí)地增強(qiáng)學(xué)生對所學(xué)內(nèi)容與現(xiàn)實(shí)生活密切聯(lián)系的直觀感受。

數(shù)學(xué)建模和數(shù)據(jù)分析范文第2篇

有這樣一種人，他們既具備統(tǒng)計(jì)建模的能力，又對某一業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識(shí)十分熟悉；

有這樣一種人，他們在數(shù)據(jù)分析型項(xiàng)目中必不可少……

這就是大數(shù)據(jù)時(shí)代稀缺的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

被《哈佛商業(yè)評論》喻為21世紀(jì)最性感職業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家背后到底有哪些不為人知的故事呢？

讓我們一起走近數(shù)據(jù)科學(xué)家。

有人給予了大數(shù)據(jù)專家許多美好的稱號(hào)，比如“數(shù)據(jù)開采者”、“數(shù)據(jù)建筑師”等，但其中最時(shí)髦的當(dāng)屬“數(shù)據(jù)科學(xué)家”。當(dāng)記者在互聯(lián)網(wǎng)上搜索“數(shù)據(jù)科學(xué)家”這個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，看到的都是“21世紀(jì)最性感的職業(yè)”、“大數(shù)據(jù)行業(yè)最時(shí)髦的職業(yè)”等溢美之詞。埃森哲大中華區(qū)技術(shù)咨詢董事總經(jīng)理何悠毅（Jouni Hakanen）表示，目前對數(shù)據(jù)科學(xué)家需求極大。

“性感”的數(shù)據(jù)科學(xué)家

記者采訪人人游戲高級數(shù)據(jù)科學(xué)家陳弢時(shí)，他提到了當(dāng)年在香港科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系讀博士的時(shí)候曾聽教授這樣調(diào)侃：“只有那些不能嚴(yán)格被算為科學(xué)而又想擠進(jìn)科學(xué)的學(xué)科，才會(huì)在命名的時(shí)候加上‘科學(xué)’二字作為后綴，比如計(jì)算機(jī)科學(xué)?！比绻@樣類比，數(shù)據(jù)科學(xué)家就是一群很難算得上是科學(xué)家的人。那么事實(shí)到底是不是這樣呢？

在《大數(shù)據(jù)研究的科學(xué)價(jià)值》一文中，中國工程院李國杰院士相信數(shù)據(jù)界存在普適的共性問題，比如電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的算法也可應(yīng)用于供水和交通管理上。李國杰給出的結(jié)論是肯定的：數(shù)據(jù)科學(xué)就是關(guān)于數(shù)據(jù)的科學(xué)。

“數(shù)據(jù)科學(xué)家”這個(gè)新稱謂近兩年才被叫響。大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)家有著千絲萬縷的聯(lián)系，因此容易讓人產(chǎn)生一種錯(cuò)覺，數(shù)據(jù)科學(xué)家是大數(shù)據(jù)時(shí)代特有的一類專才。但其實(shí)在傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理過程中，數(shù)據(jù)科學(xué)家的身影就已經(jīng)出現(xiàn)。記者最近采訪了一些中國的大數(shù)據(jù)企業(yè)，其中很多企業(yè)并沒有設(shè)立數(shù)據(jù)科學(xué)家這一職位，但數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師等都在做著數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作。

《哈佛商業(yè)評論》曾指出，數(shù)據(jù)科學(xué)家是21世紀(jì)最性感的職業(yè)。所謂性感，既說明數(shù)據(jù)科學(xué)家這一新職業(yè)頗具誘惑力，但同時(shí)也說明大家對此工作的內(nèi)涵還不了解。陳弢認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)目前還處在“白盒研究”的階段，也就是說數(shù)據(jù)科學(xué)家至少在未來5～10年內(nèi)還需要先協(xié)助其他領(lǐng)域的學(xué)者解決大數(shù)據(jù)帶來的技術(shù)挑戰(zhàn)問題，等到知識(shí)的積累達(dá)到一定程度，才可能在數(shù)據(jù)界抽象出通用性較強(qiáng)的“黑盒模型”和普適規(guī)律。不過在現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作也是很務(wù)實(shí)的。LinkedIn首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Manu Sharma曾表示，數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作主要包括采集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)和建立正確的數(shù)學(xué)模型、測試模型，他們還需要具有一定的編程能力。數(shù)據(jù)科學(xué)家加工處理的數(shù)據(jù)不僅有助于數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)，而且可以有助于發(fā)現(xiàn)新的商機(jī)，推動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展。

隨著數(shù)據(jù)量的迅猛增長，今天企業(yè)搜集的數(shù)據(jù)比以往任何時(shí)候都要多，不僅在企業(yè)內(nèi)部，在外部的組織網(wǎng)絡(luò)和更廣泛的消費(fèi)領(lǐng)域亦是如此。企業(yè)文化的轉(zhuǎn)變對組織運(yùn)營產(chǎn)生了巨大影響。

在新數(shù)字化企業(yè)及其周圍的環(huán)境里，數(shù)據(jù)成為了組織的基石。從創(chuàng)新到所有決策，數(shù)據(jù)推動(dòng)著企業(yè)的發(fā)展，并使得各級組織的運(yùn)營更為高效?？梢赃@樣說，數(shù)據(jù)將成為每個(gè)企業(yè)獲取下一個(gè)核心競爭力的要素。

何悠毅認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)家的核心作用在于發(fā)掘數(shù)據(jù)的最佳商業(yè)價(jià)值，而并非簡單地使大數(shù)據(jù)項(xiàng)目落地。盡管大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)施在沒有數(shù)據(jù)科學(xué)家的情況下也能夠成功地完成，但有鑒于數(shù)據(jù)科學(xué)家將成為大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的工具、系統(tǒng)和輸出的最終用戶，數(shù)據(jù)科學(xué)家在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的計(jì)劃階段至關(guān)重要。

重“實(shí)”不重“名”

關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)家的內(nèi)涵，不同的企業(yè)或從業(yè)者也有不同的理解。

陳弢認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)家有廣義和狹義兩種：從廣義的角度說，以數(shù)據(jù)為處理對象的從業(yè)者都可稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家，比如原來的數(shù)據(jù)庫管理人員、數(shù)據(jù)庫工程師和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析師都可以被稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家；從狹義的角度說，只有那些能夠利用數(shù)據(jù)作為資源，推動(dòng)公司業(yè)務(wù)增長、創(chuàng)造附加價(jià)值的才是真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

百度大數(shù)據(jù)首席架構(gòu)師林仕鼎也認(rèn)為：如果從廣義的角度講，從事數(shù)據(jù)處理、加工、分析等工作的數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)架構(gòu)師和數(shù)據(jù)工程師都可以籠統(tǒng)地稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家；而從狹義的角度講，那些具有數(shù)據(jù)分析能力，精通各類算法，直接處理數(shù)據(jù)的人員才可以稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家。

記者采訪到的大多數(shù)人都認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作比較純粹，就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和分析，因此數(shù)據(jù)科學(xué)家只要具備數(shù)據(jù)建模和分析能力即可，不一定要具有編程能力。而品友互動(dòng)CTO沈?qū)W華則表示：“如果數(shù)據(jù)科學(xué)家沒有一定的編程能力，很難在我們公司立足?！?/p>

記者曾經(jīng)看到過一幅描述數(shù)據(jù)科學(xué)家基本技能的圖，那里面提及的數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)具備的技能達(dá)上百種。數(shù)據(jù)科學(xué)家到底應(yīng)該具備哪些基本素質(zhì)和技能呢？在Cloud Connect大會(huì)上，VMware公司全球高級副總裁范承工接受記者采訪時(shí)表示，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常應(yīng)具備三種能力：數(shù)據(jù)分析的能力（數(shù)學(xué)方面的知識(shí)）、計(jì)算機(jī)方面的能力，以及對某行業(yè)的應(yīng)用深入理解的能力，前兩種能力是必需的，而第三種能力是可選的。

“數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)新興職位。在高等教育上不存在這一專門學(xué)科。目前，在北美地區(qū)有多種針對數(shù)據(jù)科學(xué)家的認(rèn)證?！敝袠蛘{(diào)研咨詢首席分析師王叢（Kim Wang）告訴記者，“數(shù)據(jù)科學(xué)家不僅要懂IT，能夠深入了解數(shù)據(jù)的構(gòu)成，進(jìn)行分析建模，實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，而且要遵守?cái)?shù)據(jù)隱私權(quán)的規(guī)定，同時(shí)還要懂得如何將數(shù)據(jù)變成商業(yè)價(jià)值。現(xiàn)有的IT架構(gòu)很可能成為數(shù)據(jù)分析的障礙。未來IT可能提供更強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)分析能力?！?/p>

談到數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)具備的能力，何悠毅表示，數(shù)據(jù)科學(xué)家所需的基本技能和能力與其他發(fā)揮信息數(shù)據(jù)最大用途的工作相同，即深度分析的能力、扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘技能以及對統(tǒng)計(jì)分析方法和工具的了解。同時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家還需引導(dǎo)有價(jià)值和有意義的見解，這要求其能夠深刻理解行業(yè)動(dòng)態(tài)和發(fā)展趨勢、客戶的需求與行為以及企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程等。數(shù)據(jù)科學(xué)家必須掌握所有形式的數(shù)據(jù)，并不斷地利用這些資源推動(dòng)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新與突破。

何悠毅特別指出：“最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家還需具備企業(yè)家的心態(tài)以及關(guān)乎創(chuàng)造力的好奇心。畢竟，最高價(jià)值的發(fā)現(xiàn)往往源自于對某些非常重大的和創(chuàng)新性的事物的探索，而這些正是其他人不能做到的?！?/p>

“數(shù)據(jù)科學(xué)家可以被看作是傳統(tǒng)意義上的項(xiàng)目管理者與應(yīng)用開發(fā)者的結(jié)合體。他們一方面在涉眾管理層面發(fā)揮作用，另一方面，在業(yè)務(wù)應(yīng)用的開發(fā)和數(shù)據(jù)服務(wù)交付方面也能提供指導(dǎo)。”Forrester Research首席分析師及企業(yè)架構(gòu)專家Charlie Dai表示，“其實(shí)具體的職務(wù)并不重要，真正重要的是以前瞻務(wù)實(shí)的眼光看待數(shù)據(jù)管理的架構(gòu)實(shí)踐，幫助企業(yè)業(yè)務(wù)務(wù)實(shí)發(fā)展?！?/p>

Kaggle總裁兼首席科學(xué)家Jeremy Howard認(rèn)為，一個(gè)偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)具備創(chuàng)新、堅(jiān)韌、好奇、技術(shù)功底深厚這四項(xiàng)素質(zhì)。如果從字面意思來理解，一方面數(shù)據(jù)科學(xué)家要具有科學(xué)家的基本素質(zhì)，比如客觀、誠實(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)；另一方面，數(shù)據(jù)科學(xué)家主要是用數(shù)據(jù)說話，應(yīng)具備數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)改寫、可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)編程等能力，并能使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策并主導(dǎo)產(chǎn)品的開發(fā)。

其實(shí)在企業(yè)中，數(shù)據(jù)科學(xué)家并不是孤立的個(gè)體，而應(yīng)該是一個(gè)團(tuán)隊(duì)。數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的交流與協(xié)作是必需的，這樣才更有利于數(shù)據(jù)處理工作的開展和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)。文思海輝金融事業(yè)群商業(yè)智能事業(yè)部解決方案高級經(jīng)理馬寧認(rèn)為，一個(gè)人難以精通與數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)相關(guān)的方方面面的問題，因此企業(yè)應(yīng)該成立一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)中的每個(gè)人都可以專注于自身擅長的領(lǐng)域。

最需要?jiǎng)幽X筋的人

范承工表示，數(shù)據(jù)科學(xué)家在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中扮演著非常重要的角色。他將大數(shù)據(jù)架構(gòu)分為四層：最下面一層是基礎(chǔ)架構(gòu)，其上是大數(shù)據(jù)管理層（包括數(shù)據(jù)庫、Hadoop等），再上面是數(shù)據(jù)分析層（也就是數(shù)據(jù)科學(xué)家的主要工作范圍），最上層則是應(yīng)用場景的實(shí)現(xiàn)（即大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)）。數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作需要業(yè)務(wù)端的配合，也需要底層基礎(chǔ)架構(gòu)為其提供必要的支撐。數(shù)據(jù)科學(xué)家處于基礎(chǔ)架構(gòu)和業(yè)務(wù)層之間，必須精通數(shù)學(xué)模型與算法。范承工認(rèn)為：“數(shù)據(jù)科學(xué)家是最需要?jiǎng)幽X筋的人?！痹诂F(xiàn)有的高等教育體系中，還沒有數(shù)據(jù)科學(xué)家產(chǎn)生的土壤，因?yàn)樗麄冃枰谡鎸?shí)的大數(shù)據(jù)環(huán)境中實(shí)踐和磨煉。那么，現(xiàn)在企業(yè)中的數(shù)據(jù)科學(xué)家是從哪里來的？數(shù)據(jù)科學(xué)家與傳統(tǒng)的從事數(shù)據(jù)處理工作的數(shù)據(jù)庫分析師、數(shù)據(jù)分析師有何區(qū)別呢？

“數(shù)據(jù)庫工程師有很多種，有些人的工作與數(shù)據(jù)科學(xué)家相關(guān)?！?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)家’雖然是一個(gè)新名詞，但是從事數(shù)據(jù)分析工作的人一直存在。過去，數(shù)據(jù)挖掘主要是在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上完成的，而現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的重要性更高，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相結(jié)合進(jìn)行處理是必需的?！狈冻泄け硎?，“雖然數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)變了，數(shù)據(jù)模型改變了，數(shù)據(jù)處理的要求提高了，但數(shù)據(jù)科學(xué)家的本質(zhì)和工作的最終目標(biāo)并沒改變，那就是提取智能信息，使企業(yè)具有更強(qiáng)的競爭力?！?/p>

企業(yè)級的數(shù)據(jù)庫工程師，處理的往往是以表結(jié)構(gòu)為主的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)。但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)科學(xué)家面對的是像Hadoop、MapReduce這類的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)。王叢認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要承擔(dān)起數(shù)據(jù)分析各個(gè)環(huán)節(jié)的不同責(zé)任，而數(shù)據(jù)庫工程師或數(shù)據(jù)分析師只須承擔(dān)數(shù)據(jù)科學(xué)家部分的責(zé)任，而不是全部。

何悠毅分析說，數(shù)據(jù)科學(xué)家更側(cè)重于數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略方面，即引導(dǎo)、捕捉、發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新方式，并利用數(shù)據(jù)提高商業(yè)價(jià)值。數(shù)據(jù)科學(xué)家往往與企業(yè)密切合作，能夠協(xié)助實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的創(chuàng)新與服務(wù)的創(chuàng)新。而數(shù)據(jù)庫工程師則更專注于維護(hù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，包括硬件和軟件的一些技能。數(shù)據(jù)分析師則更專注于運(yùn)營方面，他們可以利用現(xiàn)有的系統(tǒng)、工具和方法，每天對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析。

馬寧認(rèn)為，在實(shí)際工作中，數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)分析師的界限其實(shí)并不清晰。在某些語境里，數(shù)據(jù)分析師指僅從事統(tǒng)計(jì)建模的人員，他們只負(fù)責(zé)構(gòu)建精確的數(shù)學(xué)模型，不需要掌握業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識(shí)，而數(shù)據(jù)科學(xué)家則需要對數(shù)學(xué)模型進(jìn)行業(yè)務(wù)解釋，并利用該模型指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化，輔助企業(yè)決策。但在某些語境中，數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)科學(xué)家是指同一類人。

數(shù)據(jù)科學(xué)家階層正在崛起

McKinsey預(yù)測在未來6年，僅美國本土就可能缺少14萬～19萬具備深入分析數(shù)據(jù)能力的專業(yè)人才，能夠通過分析大數(shù)據(jù)支撐企業(yè)做出有效決策的數(shù)據(jù)管理人員和分析師也有150萬人的缺口。從這個(gè)角度說，數(shù)據(jù)科學(xué)家是大數(shù)據(jù)時(shí)代最緊缺的人才并不為過。

但是目前還沒有專門針對數(shù)據(jù)科學(xué)家的教育。高水平的數(shù)據(jù)科學(xué)家最有可能來自于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域具有長期經(jīng)驗(yàn)和過硬本領(lǐng)的人。何悠毅告訴記者：“想要成為一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家，就必須對業(yè)務(wù)有極大的激情，再加上擁有好奇心、可視化的技能和創(chuàng)新的力量?！?/p>

中橋調(diào)研咨詢曾經(jīng)在2013年7月針對中國市場做過一次調(diào)研，結(jié)果顯示：中國目前實(shí)現(xiàn)近實(shí)時(shí)和實(shí)時(shí)分析的企業(yè)不到5%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于歐美市場53%的比例；在大數(shù)據(jù)處理中，中國用戶目前還主要局限在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面，其大數(shù)據(jù)工作的主要目標(biāo)是通過批量分析控制成本，提高資金回流和原材料的周轉(zhuǎn)效率，而尚未進(jìn)入通過對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，捕捉新的市場空間的階段；中國的大多數(shù)企業(yè)正在評估如何部署大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

數(shù)學(xué)建模和數(shù)據(jù)分析范文第3篇

數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)培養(yǎng)要求

本專業(yè)學(xué)生主要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)的基本理論、基本方法并接受數(shù)學(xué)建模、計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)軟件方面的基本訓(xùn)練，在數(shù)學(xué)理論和應(yīng)用兩方面都受到良好的教育，具有較高的科學(xué)素養(yǎng)和較強(qiáng)的創(chuàng)新意識(shí)，具備科學(xué)研究、教學(xué)、解決實(shí)際問題及軟件開發(fā)等方面的基本能力和較強(qiáng)的更新知識(shí)的能力。

本專業(yè)畢業(yè)生應(yīng)獲得以下幾方面的知識(shí)和能力：

①具有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，受到比較嚴(yán)格的數(shù)學(xué)思維訓(xùn)練，初步掌握數(shù)學(xué)科學(xué)的思想方法;

②具有應(yīng)用數(shù)學(xué)知識(shí)建立數(shù)學(xué)模型去解決實(shí)際問題的初步能力和進(jìn)行數(shù)學(xué)教學(xué)的能力;

③了解數(shù)學(xué)科學(xué)發(fā)展的歷史概況以及當(dāng)代數(shù)學(xué)的某些新發(fā)展和應(yīng)用前景;

④能熟練使用計(jì)算機(jī)(包括常用語言、工具軟件以及一些數(shù)學(xué)軟件)，具有編寫簡單程序的能力;

⑤具有較強(qiáng)的語言表達(dá)能力，掌握資料查詢、文獻(xiàn)檢索以及運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)獲取相關(guān)信息的基本方法，具有一定的科學(xué)研究能力;

⑥ 師范類畢業(yè)生還應(yīng)具有良好的教師職業(yè)素養(yǎng)，了解教育法規(guī)，掌握并能初步運(yùn)用教育學(xué)，心理學(xué)以及數(shù)學(xué)教育學(xué)的基本理論，具有一定的組織管理能力。

數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)就業(yè)前景

應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)屬于基礎(chǔ)專業(yè)，是其他相關(guān)專業(yè)的“母專業(yè)”。無論是進(jìn)行科研數(shù)據(jù)分析、軟件開發(fā)、三維動(dòng)畫制作還是從事金融保險(xiǎn)，國際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易、工商管理、化工制藥、通訊工程、建筑設(shè)計(jì)等，都離不開相關(guān)的數(shù)學(xué)專業(yè)知識(shí)，數(shù)學(xué)專業(yè)與其他相關(guān)專業(yè)的聯(lián)系將會(huì)更加緊密，數(shù)學(xué)專業(yè)知識(shí)將會(huì)得到更廣泛的應(yīng)用。

由于數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)與其他相關(guān)專業(yè)聯(lián)系緊密，以它為依托的相近專業(yè)可供選擇的比較多，因而報(bào)考該專業(yè)較之其他專業(yè)回旋余地大，重新?lián)駱I(yè)改行也容易得多，有利于將來更好的就業(yè)。

本專業(yè)學(xué)生畢業(yè)后可從事科學(xué)研究、教學(xué)、軟件開發(fā)等方面的工作。

從事行業(yè)：

畢業(yè)后主要在新能源、互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)軟件等行業(yè)工作，大致如下：

1、新能源;

2、互聯(lián)網(wǎng)/電子商務(wù);

3、計(jì)算機(jī)軟件;

4、金融/投資/證券;

5、電子技術(shù)/半導(dǎo)體/集成電路;

6、其他行業(yè);

7、教育/培訓(xùn)/院校;

8、計(jì)算機(jī)服務(wù)(系統(tǒng)、數(shù)據(jù)服務(wù)、維修)。

從事崗位：

畢業(yè)后主要從事算法工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等工作，大致如下：

1、算法工程師;

2、數(shù)據(jù)分析師;

3、數(shù)據(jù)挖掘工程師;

4、圖像算法工程師;

5、高級數(shù)據(jù)分析師;

6、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理;

7、高級算法工程師;

數(shù)學(xué)建模和數(shù)據(jù)分析范文第4篇

數(shù)學(xué)模型是一種常見的解決應(yīng)用問題的思考方法，其實(shí)質(zhì)是打開語言的外殼，從實(shí)際問題中提取關(guān)鍵性的基本量，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題來表達(dá)，并進(jìn)行推理，計(jì)算，論證等，最后得出結(jié)論。它將現(xiàn)實(shí)問題歸結(jié)為相應(yīng)的數(shù)學(xué)問題，并在此基礎(chǔ)上利用數(shù)學(xué)的概念、方法和理論進(jìn)行深入的分析和研究，從而從定性或定量的角度來刻畫實(shí)際問題，并為解決現(xiàn)實(shí)問題提供精確的數(shù)據(jù)或可靠的指導(dǎo)。

《新課標(biāo)》規(guī)定在數(shù)學(xué)課程中，應(yīng)當(dāng)注重發(fā)展學(xué)生的數(shù)感、符號(hào)意識(shí)、空間觀念、幾何直觀、數(shù)據(jù)分析觀念、運(yùn)算能力、推理能力和模型思想。模型思想的建立是學(xué)生體會(huì)和理解數(shù)學(xué)與外部世界聯(lián)系的基本途徑。建立和求解模型的過程包括：從現(xiàn)實(shí)生活或具體情境中抽象出數(shù)學(xué)問題，用數(shù)學(xué)符號(hào)建立方程、不等式、函數(shù)等表示數(shù)學(xué)問題中的數(shù)量關(guān)系和變化規(guī)律，求出結(jié)果、并討論結(jié)果的意義。這些內(nèi)容的學(xué)習(xí)有助于學(xué)生初步形成模型思想，提高學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的興趣和應(yīng)用意識(shí)。

利用建模方法來解決實(shí)際應(yīng)用問題，能培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用數(shù)學(xué)的意識(shí)，使其創(chuàng)新精神在數(shù)學(xué)活動(dòng)中得到體現(xiàn)和落實(shí)，進(jìn)一步減少學(xué)生在解應(yīng)用問題的思維障礙。如何培養(yǎng)學(xué)生的建模思想呢？教師應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：

1教師必須提高自己的建模意識(shí)、積累自己的建模知識(shí)

我們在教學(xué)內(nèi)容和要求上的變化，更意味著教育思想和教學(xué)觀念的更新。數(shù)學(xué)建模源于生活，用于生活。初中數(shù)學(xué)教師除需要了解數(shù)學(xué)科學(xué)的發(fā)展歷史和發(fā)展動(dòng)態(tài)之外，還需要不斷地學(xué)習(xí)一些新的數(shù)學(xué)建模理論，并且努力鉆研如何把初中數(shù)學(xué)知識(shí)應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活。作為初中數(shù)學(xué)教師，在日常生活上必須做數(shù)學(xué)的有心人，不斷積累與數(shù)學(xué)相關(guān)的實(shí)際問題。

2在數(shù)學(xué)建?；顒?dòng)中要充分重視學(xué)生的主體性

提高學(xué)生的主體意識(shí)是新課程改革的基本要求。在課堂教學(xué)中真正落實(shí)學(xué)生的主體地位，讓學(xué)生真正成為數(shù)學(xué)課堂的主人，促進(jìn)學(xué)生自主地發(fā)展，是現(xiàn)代數(shù)學(xué)課堂的重要標(biāo)志，初中數(shù)學(xué)建?；顒?dòng)旨在培養(yǎng)學(xué)生的探究能力和獨(dú)立解決問題的能力，學(xué)生是建模的主體，學(xué)生在進(jìn)行建?；顒?dòng)過程中表現(xiàn)出的主體性表現(xiàn)為自主完成建模任務(wù)和在建?；顒?dòng)中的互相協(xié)作性。中學(xué)生具有好奇、好問、好動(dòng)、好勝、好玩的心理特點(diǎn)，思維開始從經(jīng)驗(yàn)型走向理論型，出現(xiàn)了思維的獨(dú)立性和批判性，表現(xiàn)為喜歡獨(dú)立思考、尋根究底和質(zhì)疑爭辯。因此，教師在課堂上應(yīng)該讓學(xué)生充分進(jìn)行自主體驗(yàn)，在數(shù)學(xué)建模的實(shí)踐中運(yùn)用這些數(shù)學(xué)知識(shí)，感受和體驗(yàn)數(shù)學(xué)的應(yīng)用價(jià)值。

3數(shù)學(xué)建模教學(xué)以問題為主線、以培養(yǎng)其能力為目標(biāo)來組織教學(xué)工作

教師利用一些事先設(shè)計(jì)和問題啟發(fā)，引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)查閱文獻(xiàn)資料和學(xué)習(xí)新知識(shí)，鼓勵(lì)學(xué)生積極展開討論，培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)探索，努力進(jìn)取的學(xué)風(fēng)，培養(yǎng)學(xué)生初步研究的能力。作為一個(gè)數(shù)學(xué)教師，就要充分開發(fā)初中數(shù)學(xué)建模的教學(xué)資源，設(shè)計(jì)“數(shù)學(xué)建?！钡暮脝栴}，去誘導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)的欲望、培養(yǎng)他們的自學(xué)能力，增強(qiáng)他們的數(shù)學(xué)素質(zhì)和創(chuàng)新知識(shí)的能力高他們數(shù)學(xué)素質(zhì)。

在教學(xué)實(shí)踐中，教師設(shè)計(jì)問題應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：

3.1從課本中的數(shù)學(xué)出發(fā)，重視課本知識(shí)的功能。 數(shù)學(xué)建模應(yīng)結(jié)合正常的教學(xué)內(nèi)容切入。把培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用意識(shí)落實(shí)到平時(shí)的數(shù)學(xué)過程中。從課本的內(nèi)容出發(fā)，聯(lián)系實(shí)際，以教材為載體，擬編與教材有關(guān)的建模問題或把課本的例題、習(xí)題改編成應(yīng)用性問題，逐步提高學(xué)生的建模能力。

如八年級第二學(xué)期一次函數(shù)內(nèi)容可以構(gòu)造一實(shí)際模型：

下表列出兩套符合條件的課座椅的高度：

椅子的高40㎝45㎝課桌的高76㎝85.5㎝現(xiàn)有一把高42.0㎝的椅子和一張高78.2㎝的課桌，它們是否配套，通過計(jì)算說明理由。

3.2精選問題，創(chuàng)設(shè)情境，激發(fā)建模的興趣。 數(shù)學(xué)模型都是具有現(xiàn)實(shí)的生活背景的，日常生活是應(yīng)用問題的源泉之一，現(xiàn)實(shí)生活中有許多問題可通過建立中學(xué)教學(xué)模型加以解決，如合理負(fù)擔(dān)出租車資、家庭日用電量的計(jì)算、紅綠燈管制的設(shè)計(jì)、房屋建設(shè)、投擲問題等，都可用基礎(chǔ)教學(xué)知識(shí)、建立初等教學(xué)模型，加以解決。例如：王大爺想建設(shè)一棟新房，在建設(shè)中要求建設(shè)的地基是長12米，寬為10米的的長方形，請你用所學(xué)過的知識(shí)，幫王大爺設(shè)計(jì)一下，如何才能使它為長方形？只要結(jié)合數(shù)學(xué)課程內(nèi)容，適時(shí)引導(dǎo)學(xué)生考慮生活中的數(shù)學(xué)，恰當(dāng)?shù)貙⑵淙谌胝n堂教學(xué)活動(dòng)中，會(huì)增強(qiáng)數(shù)學(xué)應(yīng)用的信心，獲得必要的應(yīng)用技能。

3.3巧用數(shù)學(xué)的思想方法，把握建模關(guān)鍵。思想方法是數(shù)學(xué)概念建立、數(shù)學(xué)規(guī)律發(fā)現(xiàn)、數(shù)學(xué)問題解決的核心，是數(shù)學(xué)模型的靈魂。

例如：在ABC中，已知AB=AC時(shí)，點(diǎn)D在AC上，且BD=BC=AD.求∠A的度數(shù)？

在求解的過程中利用數(shù)學(xué)中的轉(zhuǎn)換思想引導(dǎo)

學(xué)生思考問題將幾何問題轉(zhuǎn)換為代數(shù)問題，為問題的解決架橋鋪路，建立一元一次方程模型來求解。

數(shù)學(xué)建模和數(shù)據(jù)分析范文第5篇

【關(guān)鍵詞】數(shù)學(xué)建模；因子分析；選拔

【中圖分類號(hào)】G642

【基金項(xiàng)目】武漢市市屬高校產(chǎn)學(xué)研及教學(xué)研究項(xiàng)目“基于數(shù)學(xué)建模的應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式研究”（項(xiàng)目編號(hào)2014216）

一、引言

全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽已在各個(gè)高校中展開，并成為影響最大、參賽人數(shù)最多的大學(xué)生課外科技活動(dòng).[1]在以往的數(shù)學(xué)建模隊(duì)員選拔中，多采用根據(jù)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程和數(shù)學(xué)建模培訓(xùn)課程分?jǐn)?shù)由高到低，兼顧院系差別，以及男女生比例等條件進(jìn)行選拔組隊(duì)參賽.平時(shí)的數(shù)學(xué)成績對數(shù)學(xué)建模競賽成績的影響不是最重要的.[2]雖然加入了其他遴選條件，但在后續(xù)組隊(duì)參加建模比賽過程中，依然暴露出許多問題，突出表現(xiàn)是模型建立、求解、編程、論文寫作、查閱文獻(xiàn)等能力不均衡；造成部分參賽隊(duì)伍完成比賽十分艱難，競賽成績自然也不理想.如何選拔優(yōu)秀的學(xué)生參加比賽，更加科學(xué)合理地組建比賽團(tuán)隊(duì)在數(shù)學(xué)建模競賽組織工作中顯得尤為重要.

二、研究方法

因子分析（Factor Analysis）是由英國心理學(xué)家Spearman在1904年提出來的[3]，其數(shù)學(xué)模型為：設(shè)有p個(gè)變量xi（i=1，2，…，p）可表示為：

其矩陣形式為：X=AF+ε，式中F稱為因子，A為因子載荷矩陣，ε稱為特殊因子，表示原有變量不能被因子解釋的部分.因子分析是通過研究原始變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，用少數(shù)幾個(gè)因子來反映原來眾多變量的主要信息，希望能夠發(fā)現(xiàn)更加通俗易懂的解釋.如難以得出合理解釋時(shí)，需要進(jìn)一步做因子旋轉(zhuǎn).所以因子分析非常適合研究影響數(shù)學(xué)建模隊(duì)員選拔的因素.

在數(shù)學(xué)建模能力培養(yǎng)過程中，通過課堂講授與課下練習(xí)促進(jìn)學(xué)生能力的提高是必不可少的手段.但每個(gè)學(xué)校培訓(xùn)方式、課程選取或能力培養(yǎng)側(cè)重點(diǎn)不盡相同.某高校開展數(shù)?；A(chǔ)、統(tǒng)計(jì)模型、預(yù)測與綜合評價(jià)模型、數(shù)學(xué)軟件Matlab、運(yùn)籌學(xué)與Lingo軟件、小論文共6門課程培訓(xùn)，將20名數(shù)學(xué)建模預(yù)選隊(duì)員姓名按序號(hào)1，2，3，…進(jìn)行編號(hào)，在培訓(xùn)期間的各門課程成績整理成數(shù)據(jù)表（略）.

通過SPSS220軟件導(dǎo)入上述數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，可以得出：KMO檢驗(yàn)為0.642，Bartlett檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值為38921，相應(yīng)的概率P值為0001.說明各門課程成績變量之間獨(dú)立性假設(shè)不成立，可以用因子分析做降維處理尋找潛在因子.

當(dāng)提取四個(gè)因子時(shí)方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了91.393%，因子分析效果較為理想.為使因子含義更加清晰，采用極大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表1所示.可以發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)模型、預(yù)測與綜合評價(jià)模型在第一因子F1上有著較高的載荷，可表示為建立模型能力；數(shù)模基礎(chǔ)課程在第二因子F2上有著較高的載荷，可命名為數(shù)學(xué)建模潛力；數(shù)學(xué)軟件Matlab、運(yùn)籌學(xué)與Lingo軟件在第三因子F3上有較高載荷，說明是編程能力；小論文訓(xùn)練課程在第四個(gè)因子F4上有較高載荷，可命名為論文寫作能力.

可分為能力均衡隊(duì)員、特色鮮明隊(duì)員、一般隊(duì)員、能力較差隊(duì)員四類.其中編號(hào)1，2，3，4，5，8六位隊(duì)員各項(xiàng)因子得分至少是三項(xiàng)以上是正分?jǐn)?shù)，說明四種能力至少具備三種，能力較為均衡，可作為領(lǐng)隊(duì)隊(duì)員培養(yǎng)，例如編號(hào)為2的隊(duì)員在第一、二、三因子上得分很高，說明有很強(qiáng)的建立模型能力、數(shù)學(xué)建模潛力以及編程能力.而編號(hào)為6，7，9，10，13，14六位隊(duì)員四項(xiàng)因子得分中有兩項(xiàng)為正，兩項(xiàng)為負(fù)數(shù)，說明某兩個(gè)能力高于平均水平，而又存在兩個(gè)短板.類似于偏科現(xiàn)象，這類隊(duì)員要合理搭配，發(fā)揮其最大作用.例如編號(hào)7的隊(duì)員有較強(qiáng)的建立模型能力和建模潛力，但是編程能力和寫作能力卻非常糟糕.編號(hào)為11，16，17，18，19號(hào)五位隊(duì)員為能力一般隊(duì)員可作為每個(gè)比賽隊(duì)伍中的第三位隊(duì)員.雖然僅有一項(xiàng)因子得分高于平均水平，有三項(xiàng)短板，但組隊(duì)得當(dāng)依然可以發(fā)揮最大能效.例如16號(hào)隊(duì)員有著很強(qiáng)的寫作能力，可以和其他領(lǐng)隊(duì)隊(duì)員以及特色鮮明隊(duì)員的能力形成互補(bǔ).編號(hào)為12，15，20三位隊(duì)員的四項(xiàng)因子得分均為負(fù)數(shù)，各項(xiàng)能力都低于平均水平，但這些隊(duì)員要慎重對待，需要進(jìn)行專門的談話以及摸底工作.

四、總結(jié)

1.本模型通過對隊(duì)員培訓(xùn)成績分析得出建立模型能力、數(shù)學(xué)建模潛力、編程能力以及寫作能力四種因子，這也是在數(shù)學(xué)建模比賽中非常重要的能力，與以往的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)十分吻合.

2.在組隊(duì)過程中，每支隊(duì)伍3人一組，仍需要分析法和定性的挑選方式共同確定最終組隊(duì)情況.

3.因?yàn)闃颖救萘枯^小以及僅以一次培訓(xùn)成績作分析，在后續(xù)的工作中可結(jié)合比賽最終成績和多次培訓(xùn)成績，模型會(huì)更加完善.

【參考文獻(xiàn)】

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