大数据分析与处理的基础理论与核心算法 (3)
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Google Flu: Traps in Big Data Analysis, Science, 2014）
？
P值检验的基础被破坏 （R. Nuzzo, Statistical Errors, Nature, 2014）
根据大数定理和中心极限 定理
以独立同分布为基础
本质原因：对大数据沿用原有的理论框架是不适用的。
数据获取与 数据管理
数据存储与 数据处理
数据分析与 数据理解
结合领域的 大数据应用
数
价
据
值
领域科学问题一 领域科学问题二 领域科学问题三 领域科学问题四
大数据资源管理 大数据存储与处
与公共政策
理的信息技术
大数据分析的 理论与算法
大数据工程（结 合领域的大数据
应用)
根据MIT技术评论（2015年）的观点：“在大数据技术中，分析 与处理是核心”。
3 真伪性更加难以判定：必须发展新的分析理论与方法！
基于大数据的科学发现（所谓的第四范式）仍缺乏有效的方 法论支撑与理论基础；
如何评价其有效性、可靠性？
一、立项依据（大数据分析与处理面临巨大挑战）
一个例子：“谷歌流感趋势预测失败：大数据分析为何出错？”
Google2012年发布了一个基于大数 据的流感趋势预测软件（Google Flue Trend），近期的Science文章 指出这样的预测频频出错：“在 108周的预报中高达100周的预测出 现大的偏差”。 （D. Lazer, et al., The Parable of
因此，大数据具有大价值。主要体现在：可以为我们提供社会科学的新方法论、 科学研究的新范式、高新科技的新领域和社会进步的新引擎。可以说，大数据技 术是解决众多国家重大现实需求问题的共性基础。
5
一、立项依据（大数据分析与处理是核心）
大数据技术是大数据的采集、传输、存储、处理、分析与应用的总称。
大数据技术需要多学科综合研究
Spark：由UC Berkeley AMP Lab于2009年提 出；
参数服务器：由卡耐基梅隆大学教授邢波于 2014年在ICML上提出；
对于Hadoop、Spark架构下大数据算法的可行 性研究（徐宗本团队于2014年提出）
局部有进展（偏重架构、应用与实践方面探索），但缺少对科学问题的系统研 究。核心基础和共性算法均尚未建立起来。国内外处于同一水平。
以Hadoop、Spark、参数服务器 为代表的分布式计算架构
突破点
贝叶斯方法：由Thomas Bayes于1702-1761年提 出，经过近两个世纪的努力才得到了科学界的认可；
Baidu Nhomakorabea 经验级联贝叶斯方法：由Tenenbaum于2011年提 出
正则贝叶斯方法：由清华大学朱军于2013年提出；
Hadoop：由Apache Software Foundation 公司于2005年提出；
一、立项依据（大数据分析与处理面临巨大挑战）
处理对象上：数据特征突变
中小规模 结构化 非时变
单一结构 集中存储 传统数据特征
超大规模 非结构化
流数据 多源异构 分布存储 大数据特征
一、立项依据（大数据分析与处理面临巨大挑战）
认识论上：对传统形成挑战 传统的统计方法
预期的大数据方法
目的
经典 统计 方法
计算基础被破坏（计算复杂性理论不再成立） 逻辑基础不再适用（基于查询、相关等推理的逻辑基础尚未建立）
2 计算模式与算法被改变
单机计算模式到分布式计算模式（数据如何分布？用什么平台？集 群间怎么通信？用什么样的编程语言？）;
适应于分布式计算模式的计算方法还未建立（分布式计算可行吗？ 解什么时候可组装？流数据如何高效处理？)
SCAD：由范剑青于2005年提出； L1/2：由徐宗本于2009年提出；
以卷积神经网络为代表的深度学习 算法
卷积神经网络：由LeCun于1962-1989年提 出;
深度学习：由Hinton于2006年提出；
一、立项依据（国内外研究进展）
代表性进展
以经验级联贝叶斯(EHB)方法为代 表的结构发现与推理方法
一、立项依据（数据与大数据）
2015年8月19日国务院常务会通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》 ，强调通过大数据的发展，提升创业创新活力和社会治理水平。这表明： 发展大数据技术己是国家战略。
4
一、立项依据（数据与大数据）
作为经济社会活动的片断记 录，数据的积累己经大到可 以直接从数据中发现规律、 概括经验、解释本质的程度 （量变→质变），加之计算 能力的突飞猛进，使得这种 大数据分析变得可能。
抽样（独立同分 布）
n→∞（估计分布、 极限定理）
推断
目的
大数 据分 析方 法
大数据（自然产生 ，不满足独立同分 布）
直接分析（数据量 巨大、计算能力超 强）
推断
基础在哪？算法是什么？合理性在哪？
一、立项依据（大数据分析与处理面临巨大挑战）
方法论上：理论和方法失效
1 分析基础被破坏
统计学基础被破坏（独立同分布被破坏、大数定理和中心极限定理 的条件不满足（样本数 >> 维数）、 P值检验的基础被破坏）
一、立项依据（国内外研究进展）
对于上述挑战性问题，近年来科学界与产业界都开展了广泛的探索 与实践，取得一批令人振奋的结果。
代表性进展
突破点
以压缩感知为代表的处理高维数据 的稀疏性理论与方法
压缩感知（L1）：由 E. J. Candes、J. Romberg、 T. Tao 和D. L. Donoho 等科学家于2004 年提出；
重大研究计划立项建议 大数据分析与处理的基础理论与核心算法
引言
问题一
问题二
委务会议已通过管理科学部启动 “大数据驱动的管理与决策研究” 重大计划，为什么还有必要启动 新的大数据重大计划？
为什么要聚焦研究“大数据分 析与处理的基础理论与核心算 法”？
汇报内容
第一部分 第二部分 第三部分
为什么要聚焦大数据分析与处理？ 研究内容、科学问题与科学目标 必要性：为什么还要启动新的大数据重大计划?
一、立项依据（大数据分析与处理是核心）
聚焦大数据分析与处理具有紧迫性
据国际数据联盟（IDC）统计，中国目前拥有的数据量占全球的14%，但数据 利用率不到0.4%，大量的数据“沉睡”在各个角落，未发挥应有作用，其本质原
因是这些数据没有利到深入分析与处理。
公众要的是答案、不是数据！
大数据 大垃圾
大分析 大价值
？
P值检验的基础被破坏 （R. Nuzzo, Statistical Errors, Nature, 2014）
根据大数定理和中心极限 定理
以独立同分布为基础
本质原因：对大数据沿用原有的理论框架是不适用的。
数据获取与 数据管理
数据存储与 数据处理
数据分析与 数据理解
结合领域的 大数据应用
数
价
据
值
领域科学问题一 领域科学问题二 领域科学问题三 领域科学问题四
大数据资源管理 大数据存储与处
与公共政策
理的信息技术
大数据分析的 理论与算法
大数据工程（结 合领域的大数据
应用)
根据MIT技术评论（2015年）的观点：“在大数据技术中，分析 与处理是核心”。
3 真伪性更加难以判定：必须发展新的分析理论与方法！
基于大数据的科学发现（所谓的第四范式）仍缺乏有效的方 法论支撑与理论基础；
如何评价其有效性、可靠性？
一、立项依据（大数据分析与处理面临巨大挑战）
一个例子：“谷歌流感趋势预测失败：大数据分析为何出错？”
Google2012年发布了一个基于大数 据的流感趋势预测软件（Google Flue Trend），近期的Science文章 指出这样的预测频频出错：“在 108周的预报中高达100周的预测出 现大的偏差”。 （D. Lazer, et al., The Parable of
因此，大数据具有大价值。主要体现在：可以为我们提供社会科学的新方法论、 科学研究的新范式、高新科技的新领域和社会进步的新引擎。可以说，大数据技 术是解决众多国家重大现实需求问题的共性基础。
5
一、立项依据（大数据分析与处理是核心）
大数据技术是大数据的采集、传输、存储、处理、分析与应用的总称。
大数据技术需要多学科综合研究
Spark：由UC Berkeley AMP Lab于2009年提 出；
参数服务器：由卡耐基梅隆大学教授邢波于 2014年在ICML上提出；
对于Hadoop、Spark架构下大数据算法的可行 性研究（徐宗本团队于2014年提出）
局部有进展（偏重架构、应用与实践方面探索），但缺少对科学问题的系统研 究。核心基础和共性算法均尚未建立起来。国内外处于同一水平。
以Hadoop、Spark、参数服务器 为代表的分布式计算架构
突破点
贝叶斯方法：由Thomas Bayes于1702-1761年提 出，经过近两个世纪的努力才得到了科学界的认可；
Baidu Nhomakorabea 经验级联贝叶斯方法：由Tenenbaum于2011年提 出
正则贝叶斯方法：由清华大学朱军于2013年提出；
Hadoop：由Apache Software Foundation 公司于2005年提出；
一、立项依据（大数据分析与处理面临巨大挑战）
处理对象上：数据特征突变
中小规模 结构化 非时变
单一结构 集中存储 传统数据特征
超大规模 非结构化
流数据 多源异构 分布存储 大数据特征
一、立项依据（大数据分析与处理面临巨大挑战）
认识论上：对传统形成挑战 传统的统计方法
预期的大数据方法
目的
经典 统计 方法
计算基础被破坏（计算复杂性理论不再成立） 逻辑基础不再适用（基于查询、相关等推理的逻辑基础尚未建立）
2 计算模式与算法被改变
单机计算模式到分布式计算模式（数据如何分布？用什么平台？集 群间怎么通信？用什么样的编程语言？）;
适应于分布式计算模式的计算方法还未建立（分布式计算可行吗？ 解什么时候可组装？流数据如何高效处理？)
SCAD：由范剑青于2005年提出； L1/2：由徐宗本于2009年提出；
以卷积神经网络为代表的深度学习 算法
卷积神经网络：由LeCun于1962-1989年提 出;
深度学习：由Hinton于2006年提出；
一、立项依据（国内外研究进展）
代表性进展
以经验级联贝叶斯(EHB)方法为代 表的结构发现与推理方法
一、立项依据（数据与大数据）
2015年8月19日国务院常务会通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》 ，强调通过大数据的发展，提升创业创新活力和社会治理水平。这表明： 发展大数据技术己是国家战略。
4
一、立项依据（数据与大数据）
作为经济社会活动的片断记 录，数据的积累己经大到可 以直接从数据中发现规律、 概括经验、解释本质的程度 （量变→质变），加之计算 能力的突飞猛进，使得这种 大数据分析变得可能。
抽样（独立同分 布）
n→∞（估计分布、 极限定理）
推断
目的
大数 据分 析方 法
大数据（自然产生 ，不满足独立同分 布）
直接分析（数据量 巨大、计算能力超 强）
推断
基础在哪？算法是什么？合理性在哪？
一、立项依据（大数据分析与处理面临巨大挑战）
方法论上：理论和方法失效
1 分析基础被破坏
统计学基础被破坏（独立同分布被破坏、大数定理和中心极限定理 的条件不满足（样本数 >> 维数）、 P值检验的基础被破坏）
一、立项依据（国内外研究进展）
对于上述挑战性问题，近年来科学界与产业界都开展了广泛的探索 与实践，取得一批令人振奋的结果。
代表性进展
突破点
以压缩感知为代表的处理高维数据 的稀疏性理论与方法
压缩感知（L1）：由 E. J. Candes、J. Romberg、 T. Tao 和D. L. Donoho 等科学家于2004 年提出；
重大研究计划立项建议 大数据分析与处理的基础理论与核心算法
引言
问题一
问题二
委务会议已通过管理科学部启动 “大数据驱动的管理与决策研究” 重大计划，为什么还有必要启动 新的大数据重大计划？
为什么要聚焦研究“大数据分 析与处理的基础理论与核心算 法”？
汇报内容
第一部分 第二部分 第三部分
为什么要聚焦大数据分析与处理？ 研究内容、科学问题与科学目标 必要性：为什么还要启动新的大数据重大计划?
一、立项依据（大数据分析与处理是核心）
聚焦大数据分析与处理具有紧迫性
据国际数据联盟（IDC）统计，中国目前拥有的数据量占全球的14%，但数据 利用率不到0.4%，大量的数据“沉睡”在各个角落，未发挥应有作用，其本质原
因是这些数据没有利到深入分析与处理。
公众要的是答案、不是数据！
大数据 大垃圾
大分析 大价值