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5分钟知识点:小白也能听懂的数据包络分析算法

大数据、人工智能已经进入我们的生活,但大多数人在无感知下享受这一切,却没有意识到。当有一天你听别人讲NLP技术,你会觉得他们在讲什么?这跟我有什么关系!但其实,每天你都在使用这些技术。

今天我们再来普及一种算法,我试着用通俗的语言来描述他,希望让更多的人理解他的价值,理解他的用处,而不是去质疑算法的准确性

大数据算法的预测结果是一种纯数学的结果,很难用传统思维来解释清楚,这就产生了很大的质疑.

先提出这个算法的名词,数据包络分析法(Data Envelopment Analysis),往往一长串的英文都会有个缩写,同样它的缩写是DEA。这并不是个新技术或新方法,只是由于现在数据存储量与计算的处理速度发展迅速,提供了DEA这种算法更适合的环境,DEA早在1978年就被运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper提出以来,用于分析多指标投入和多指标产出间的关系。说到这里,很多人感觉这和我有什么关系。我来举个例子:

假如一所学校,每年在科研经费上投入600万、校园建设上投入300万、人才培养投入400万、……这些就是投入的资源,然后每年学校的招生数量、就业率、挂科率、升学率……这些就是产出。那么为了保证就业率不变,该如何合理的调整资源投入呢?

于是,数据包括算法可以帮助你计算出来,例如:可以降低校园建设投入到150万、增加科研预算100万,最为合理。千万不要问我为什么?这是数学计算的结果,可以支撑你的决策,否则你只能拍脑门决定这些资源如何分配。

于是,我们发现使用这种算法的场景有很多,比如校园中学生各科成绩与日常行为的关系分析,去帮助学生合理的调整行为,而不是盲目的熬夜学习等等。这样校园数据不仅仅可以用来展示,还能真正用来辅助决策。

每天抽出5分钟,了解一个知识点!

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190218G0NLHI00?refer=cp_1026
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