大数据是否能够改造你的行业

发表于 2017-06-01 标签计算广告

本文内容主要来源于该知乎 live，主要介绍了深度学习为什么能在大数据的环境下有效，并描述了大数据的三个特点：行为数据、全量加工和自动化应用。

深度学习为何有效

深度学习属于表示表示学习的一种，将特征提取和模型训练放到一起，消除了领域知识 (特征工程) 的影响

深度学习有效的原因

1）深度学习的表达能力更强，模型能够容纳更多的数据 2）深度学习的模型很早就提出了，但是一直缺乏有效的优化方法（求解方法），无法将桶灌满，直到 GPU 的出现，相当于图中的水管的出现 3）能够获取的数据量变得更大（水源）

能够利用大数据改造的产业必须要有以下三个特点

1）具有行为数据 2）需要进行全量加工 3）能够部署自动化应用

由于两者的特点不同，交易数据和行为数据的加工方式差别很大

问题属性决定采用哪种加工

全量加工是大数据的一个根本特点

CTR 预估是一个全量加工的问题，但是实际中往往要对负样本抽样以解决正负样本不平衡问题

洞察指的是根据大量数据生成报表，然后通过人观察这些报表并作出决策

全自动化指的是数据的产生，加工，交易形成闭环

因此，要将大数据应用到业务中，需要回答这三个问题

1）行为数据从哪里来？ 2）要全量加工的问题是什么？ 3）如何做到自动化

下面是根据大数据的三个特点介绍的三个应用场景，其中广告行业是已经发展的比较成熟的了，而保险行业和医疗行业则是未来有这种发展趋势的

上面提到了在大数据的环境下需要将处理自动化，下面以发展得较为成熟的计算广告为例讲述自动化系统的一般框架

这个系统的分解以及各部分的作用如下所示，更详细的可参考这里

由于开源软件的发展，搭建这样的系统难度不大，开源软件的几个优势和顾虑如下所示

核心业务的迭代应该是非常快而且非常重要的，不能被开源软件的开发进度控制。

最后，在具体的业务中应用到数据时，一定要遵循以下准则：数据高于经验，让数据来决策，不能只是先入为主做假设，有些现象是想不到的