大數據時代背景下結合數學建模提高數據處理能力的研究

◆黃 玉

(南寧學院公共教學部)

一、引言

創(chuàng)新驅動實質上是人才驅動。一支規(guī)模宏大、富有創(chuàng)新精神、敢于承擔風險的創(chuàng)新型人才隊伍，才能夠推動以科技創(chuàng)新為核心的全面創(chuàng)新。因此，加快建設創(chuàng)新型人才隊伍，是國家、民族發(fā)展的當務之急。如何培養(yǎng)更多優(yōu)秀創(chuàng)新型人才，是高等教育的一個重大課題。學科競賽在創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)方面具有十分重要的作用。過硬的數據處理能力，是創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的一個重要環(huán)節(jié)。大數據時代必須對如何提高學生的數據處理能力做出相應的思考。因此，數據分析與數學建模競賽的結合在創(chuàng)新型人才培養(yǎng)方面發(fā)揮著重要的作用。

二、大數據時代背景下的數學建模

數學建模就其實質而言，可以說凡是有數學應用就有數學建模，但是它的發(fā)展依賴于方法和技巧的不斷提升。在計算機信息技術迅速發(fā)展的今天，數學建模也得到了蓬勃的發(fā)展，使得數學不僅僅是一門工具性學科，還是一門技術。當代科技的一個突出特點是數據量化，人們在許多現(xiàn)代化的設計和控制中都需要有具體的數字指標，這就形成了無處不在的大數據。目前要把數學建模滲透到科技發(fā)展的每個角落，如何處理大數據就變成了一個發(fā)展的、開放性的問題。既然大數據涉及到現(xiàn)代化生活的方方面面，那么也就需要數學與各個專業(yè)的方法相互融合，研究大數據的內在機理。

要做好數學建模這件事情，我們需要了解更多的專業(yè)知識，學習更多的專業(yè)技能，更要了解大數據背后的網絡分析。網絡的參數和性質也許能刻畫大數據背后的網絡共性，這是我們在數學建模過程中需要深入探討的問題。在日新月異的當今時代，要做好大數據的統(tǒng)計處理，要有合理的數學模型作為支撐，方法是科技長足發(fā)展的內在動力。由于數學建模的研究對象是實際問題尤其是熱點問題，沒有數學范疇限制，實際問題本身往往錯綜復雜，并不表現(xiàn)為教材中的單一經典問題形式，而是結合了許多綜合確定性和非確定的數學、物理、經濟以及工程問題。從實際問題出發(fā)→數學模型建立→算法設計與計算實現(xiàn)，這一完整和系統(tǒng)的研究過程與計算實現(xiàn)訓練對培養(yǎng)學生在實踐中的數學應用能力和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)有很好的提升作用。

大數據時代的到來不但給數學建模帶來挑戰(zhàn)，更為我們提供了機遇，新的時代環(huán)境為仿真技術的發(fā)展打開了大門，只要打破常規(guī)，放開思路，用于創(chuàng)新，數學建模的革命必將到來。近年來數學建模競賽的規(guī)模越來越大，水平越來越高，賽題呈現(xiàn)出綜合性、實用性和創(chuàng)新性等特點。更重要的是貼近實際的海量數據的融入，加深了題目的復雜性，求解結果也變得不確定。這時候要求數學建模方法要更富有創(chuàng)新性、靈活性和開放性。模型更貼近實際、打破原有的方法、能解決實際問題。這樣才能使比賽變得更有意義。實際教學過程中加深數學建模對大數據的處理，能提高學生的數學能力，處理現(xiàn)實問題的能力，還能對專業(yè)數據做相應處理，更重要的是能夠體現(xiàn)數學提升大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的能力。

三、結合數學建模提高數據處理能力

數學在處理數據方面的作用是巨大的，其所創(chuàng)造的價值更是無法估量。隨著數據量越來越大，也使傳統(tǒng)的數學建模受到嚴重挑戰(zhàn)。

數學在處理數據方面經歷了下面幾個過程，上個世紀80年代，數學熱促使了數學建模的發(fā)展，但經典的數學模型對帶有觀測誤差的數據處理能力有限；90年代出現(xiàn)了信息熱，然而當時的信息處理技術在很多方面難以達到使用的標準；從90年代中期，統(tǒng)計學成為大眾消費數據的熱點，使得統(tǒng)計學家從學術理論走到了現(xiàn)實世界，從而出現(xiàn)了統(tǒng)計建模。然而隨著大數據體量不斷增加、類型復雜，統(tǒng)計建模方法已不能完全勝任。近幾年，數據采集、數據處理、數據建模、數據應用等方法現(xiàn)已成為新熱點。使數據處理方法變得多樣而實用。建立科學合理的數學模型，對預測結果的正確性尤為重要。

大數據研究不同于傳統(tǒng)的邏輯推理研究，而是對數量巨大的數據做統(tǒng)計性的搜索比較、聚類分析、模式識別、主成分分析、判別分析、對應分析、最優(yōu)尺度分析等統(tǒng)計分析歸納，因此繼承了統(tǒng)計科學的一些特點。以此來判斷數據之間的相互關系，以及關聯(lián)程度，即數據的相關性，并進一步發(fā)現(xiàn)多個變量的取值之間存在的某種規(guī)律性，找出數據集里隱藏的相互關系，一般用支持度、可信度等參數反映相關性。數據分析過程中掌握高效快速的處理方法是解決問題的關鍵。在大數據時代，由于數據量的快速膨脹、數據來源復雜、價值潛伏、處理速度快等特點，一些基于精確分析的科研方法越來越趕不上時代的步伐，非精確的計算方法急需出現(xiàn)，研究試圖找到一種模糊解決問題的手段。近來關于大數據的建模分析方法主要包括數據采集，數據存取，基礎架構，分布式文件存儲和云存儲等。

學生可以多學習處理數據的軟件。比如，SPSS統(tǒng)計軟件，數學建模競賽中經常使用此軟件進行數據處理。SPSS軟件是世界上著名的統(tǒng)計分析軟件之一，它在社會科學、自然科學的各個領域都能發(fā)揮巨大作用，并已經應用于經濟學、生物學、教育學、心理學、醫(yī)學、金融等各個領域。SPSS功能強大、應用廣泛、并且易學易用，SPSS 提供用戶圖形界面、窗口環(huán)境，在屏幕上清晰顯示各類分析選項，并具備完整的下拉式菜單及對話框，用戶界面非常友好，其操作具有和其他Window s應用軟件相同的特點。最顯著的特點是使用菜單和對話框操作方式，絕大多數操作過程僅靠鼠標擊鍵即可完成，易于操作，因而成為非統(tǒng)計專業(yè)人員應用最多的統(tǒng)計軟件。

學生在數學理論的綜合應用、大數據問題數學軟件的計算實現(xiàn)、計算方法設計與編程能力得到親身經歷的系統(tǒng)訓練，提高了數據處理能力，創(chuàng)造了師生之間和學生之間活躍的課外互動氛圍，樹立團隊合作的良好意識，使高校輸出人才能夠在社會實踐中發(fā)揮更高的專業(yè)水平，培養(yǎng)創(chuàng)新型的人才。

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