聚成大數據

① 聚類分析（Cluster Analysis）

聚類，將相似的事物聚集在一起，將不相似的事物劃分到不同的類別的過程。是將復雜數據簡化為少數類別的一種手段。

設有m個樣本單位，每個樣本測的n項指標（變數），原始資料矩陣：

指標的選擇非常重要：
必要性要求：和聚類分析的目的密切相關，並不是越多越好
代表性要求：反映要分類變數的特徵
區分度要求：在不同研究對象類別上的值有明顯的差異
獨立性要求：變數之間不能高度相關（兒童生長身高和體重非常相關）
散布性要求：最好在值域范圍內分布不太集中

在各種標准量度值scale差異過大時，或數據不符合正態分布時，可能需要進行數據標准化。
（1） 總和標准化 。 分別求出各聚類指標所對應的數據的總和， 以各指標的數據除以該指標的數據的總和。

根據聚類對象的不同，分為Q型聚類，R型聚類

（1）常見距離統計量 - 閔可夫斯基距離系列（線性距離）

p=2，時為歐氏距離（n維空間中的幾何距離）
p=∞，時為切比雪夫距離（棋盤格距離）

（2）常見距離統計量 - 馬氏距離（協方差距離）
均值為μ，協方差矩陣為∑的向量x=(1,2,...n)
相比於歐式距離，馬氏距離考慮到各種指標之間的聯系（如身高和體重並不獨立，）且馬氏距離具有尺度無關性（scale-invariant），因此可不必做標准化。
如果協方差矩陣為單位矩陣（各指標之間完全相互獨立），則馬氏距離化為歐幾里得距離。
如果協方差矩陣為對角矩陣，則馬氏距離化為正規化的歐幾里得距離（normalized Euclidean distance）

（3）常見距離統計量 - 文本距離
文本距離通常用來度量文本之間的相似度，在生物研究中常見於序列比對分析。

常見相似系數統計量
相似系數= 1，表明完全相似
相似系數= -1 表明完全相反
相似系數 = 0 表明完全獨立
相關系數：

類與類之間 距離的度量方法：
系統聚類法不僅需要度量個體與個體之間的距離，還要度量類與類之間的距離。類間距離被度量出來之後，距離最小的兩個小類將首先被合並成為一類。 由類間距離定義的不同產生了不同的系統聚類法。

目前有1000多種聚類演算法：沒有一種聚類演算法可以包打天下，聚類演算法中的各種參數也必須依據具體問題而調節
常見聚類演算法的分類：
1，層次聚類（Hierarchical clustering）
2，劃分聚類（Partitioning clustering）
3，密度聚類（Density-based）
4，期望最大化聚類（Expectation Maximization）
5，網格聚類（Grid-based）
6，模型聚類（Model-based）

1. 層次聚類的方法
基本思想：
在聚類分析的開始，每個樣本（或變數）自成一類； 然後，按照某種方法度量所有樣本（或變數）之間的親疏程度，並把最相似的樣本（或變數）首先聚成一小類； 接下來，度量剩餘的樣本（或變數）和小類間的親疏程度，並將當前最接近的樣本（或變數）與小類聚成一類；如此反復，知道所有樣本聚成一類為止。
舉例：
有一組數據D={a,b,c,d,e} 給了它們之間的距離矩陣。
首先，每一個例子都是一個類：

2. 劃分聚類的方法
劃分聚類演算法：
給定一個包含n個樣本的數據集，基於劃分的方法（Partitioning Method）就是將n個樣本按照特定的度量劃分為k個簇（k≤n），使得每個簇至少包含一個對象，並且每個對象屬於且僅屬於一個簇，而且簇之間不存在層次關系。

基於劃分的方法大多數是基於距離來劃分的，首先對樣本進行初始化分，然後計算樣本間的距離，重新對數據集中的樣本進行劃分，將樣本劃分到距離更近的簇中，得到一個新的樣本劃分，迭代計算直到聚類結果滿足用戶指定的要求。

要想得到最優的聚類結果，演算法需要窮舉數據集所有可能的劃分情況，但是在實際應用中數據量都比較大，利用窮舉方法聚類顯然是不現實的，因此大部分基於劃分的聚類方法採用貪心策略，即在每一次劃分過程中尋求最優解，然後基於最優解進行迭代計算，逐步提高聚類結果的質量。雖然這種方式有可能得到局部最優結果，但是結合效率方面考慮，也是可以接受的。

演算法：

舉例：
有一個二維空間的一些點，我們要將它們分成3個類，即K=3。

我們首先隨機選擇3個初始質心，每一個質心為一類：

然後我們計算每一個不是質心的點到這三個質心的距離：

將這些點歸類於距離最近的那個質心的一類：

重新計算這三個分類的質心：

不斷重復上述兩步，更新三個類：

當穩定以後，迭代停止，這時候的三個類就是我們得到的最後的三個：

最著名的是k-means聚類演算法和K-medoids演算法（中心點聚類）

處理「大海中的若干孤島」，以密度來區分島

大部分基於密度的方法（Density-based Method）採用距離度量來對數據集進行劃分，在球狀的數據集中能夠正確劃分，但是在非球狀的數據集中則無法對樣本進行正確聚類，並且受到數據集中的雜訊數據影響較大。基於密度的方法可以克服這兩個弱點。

基於密度的方法提出「密度」的思想，即給定鄰域中樣本點的數量，當鄰域中密度達到或超過密度閾值時，將鄰域內的樣本包含到當前的簇中。若鄰域的密度不滿足閾值要求，則當前的簇劃分完成，對下一個簇進行劃分。基於密度的方法可以對數據集中的離群點進行檢測和過濾。

演算法 ：

基於網格的方法（Grid-based Method）將數據集空間劃分為有限個網格單元，形成一個網路結構，在後續的聚類過程中，以網格單元為基本單位進行聚類，而不是以樣本為單位。由於演算法處理時間與樣本數量無關，只與網格單元數量有關，因此這種方法在處理大數據集時效率很高。基於網格的方法可以在網格單元劃分的基礎上，與基於密度的方法、基於層次的方法等結合使用。

基於模型的方法（Model-based Method）假定數據集滿足一定的分布模型，找到這樣的分布模型，就可以對數據集進行聚類。基於模型的方法主要包括基於統計和基於神經網路兩大類，前者以高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMM）為代表，後者以自組織映射網路（Self Organizing Map，SOM）為代表。目前以基於統計模型的方法為主。

以下內容後續補充：

數據示例：

數據示例：

為了有效利用聚類演算法， 首先需要度量觀測值見的距離，在R中常通過stats包里的dist函數來實現：
dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2)
dist 函數計算對象（矩陣或數據框）中兩兩間的距離，返回的是距離矩陣（dist類對象）。dist函數的參數描述如下。

另一個計算點之間的距離的方法是cluster包裡面的daisy函數：

daisy函數計算數據集中每對觀測值的不相似度。daisy函數的參數描述如下：

k-means聚類是最簡單的聚類演算法之一。R中可以通過stats包裡面的kmeans函數實現k-means聚類：
kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm = c("Hartigan-Wong", "Lloyd", "Forgy", "MacQueen"), trace=FALSE)
kmeans函數的參數描述如下：

② 生命進化的啟示 天之道（簡約版）

天是怎樣造出生命的呢？神秘的對我們有什麼啟示呢？

1.從「大數據「和「概率「開始

有一天，你在大樹下休息，打開了一瓶礦泉水瓶，忽然一陣風刮來，細小的落葉紛飛，忽然聽到「噗「的一聲，你低頭一看，居然有一片葉子飄盪著准確地落入瓶口。但是你若爬到樹上，刻意拿小樹葉，在刮著小風時，使勁往瓶口投10次，卻無法投進瓶口。但是當次數達到1000次時，你最終還是投了1片進去。這就是「大數據「下的「概率「現象。

根據科學家的研究，45億年前，地球與小行星發生碰撞，獲得了碳，水。在原始的海洋中，由於雨水的沖刷，來自岩石和大氣中的的各種元素和化合物，最終匯集到海洋里。海水成了一個各種元素的大數據集合體。在太陽能量條件下，無機化合物和碳發生作用，由此又產生多種簡單有機化合物。在太陽光和熱的作用下，一步復雜化。由簡單的有機物發展出各種生物小分子，如氨基酸、糖分、有機鹼基、嘌呤、嘧啶等。由有機小分子發展成多種生物大分子，如蛋白質、核酸、脂質等。生物大分子又發展成多分子體系，有一定結構的隔離系統在水中出現，這隔離系統的逐漸完善化就出現了原始生命——原核細胞微生物。

它們在漫長的進化過程中，反作用於環境，環境改變後，又發展成新環境下的新微生物。它們繼續互相聚集，互相吞並，長大。簡單來說，就是在能量作用下，海水變質，感染了微生物。有點類似機加工行業切削液變質的過程。但對生命進化卻是件大好事！

啟示：大數據中能找到真理，大數據才接近正態分布，可以找到中心值和代表函數；一切從人民中來，到人民中去是最好地實踐。

2.自組織現象

所以，在本質上，生命進化是化合物和有機物不斷作用，先聚成小鏈，小鏈聚成長鏈的過程，經過漫長的碰撞和吸引，表面又形成油膜狀包膜，我們知道一杯水上有油的時候，由於被油封住，水不容易蒸發。所以脂類分子也是形成生命的關鍵要素。胖人的身體因為油脂多，能鎖住更多的水分，瘦人一喝多水就很快要尿尿，把人體看作海綿，就看誰的油脂多。

生命現象正是大量的元素聚成小鏈，小鏈聚成長鏈的過程。這就是「自組織」現象。

生命進化，從無序到有序，是基於原則的偶然，也是大數據下的必然。大量的無序，在力的作用下，由於「概率「和「自組織「現象，在能量周期作用下，產生運動，不斷合並，不斷走向有序。

啟示：充分發揮自組織現象，順應天理和規律；只要提供好適宜的環境和框架、原則和支持，其他的就留給自組織吧；做醪糟時，不用勞心去干涉每一個酵母，你只要提供盆子，大米，水，酵母，保溫的環境，小心呵護，讓酵母自主去發酵；這就是無為而治。

3.共振與耦合 使生物動起來

隨著不斷合並，它們最終聚集成一塊塊滑滑的，半透明的果凍狀物體，跟潮濕沙子里長出的太歲是一類生物，可以吸收並長大。有一些生物發生變異，大量的細胞因生物電現象，產生了輕微地運動，最終發生共振，可以有規律地收縮律動，能更好地吸收養分，這就是以水母為化表的腔腸狀生物。另一類沒有動起來，則朝著植物的方向進化。

隨著環境的改變，和自然的選擇，類水母生物又逐漸進化成長條形生物，再進化成魚，在環境又發展到乾旱時，為了適應陸地，進化成有腿的爬行動物。…最終變成了人類。

啟示：心臟起搏是共振，內燃機啟動是共振，耳朵能聽到聲音，是耳膜與聲源發生共振，收音機天線利用「諧波振盪「耦合接收信息，光波干涉條紋。本質上都是共振，原理是當波的頻率一致時，強強聯合，使振幅加強。

人與人之間，同悲同喜，就會有共識和共鳴。他痛苦時你高興，是不可能有共鳴和共識的。世界各國之間，避免戰爭根本在於讓文化和意識達成共識。

共振共識的前提是頻率一致，琴瑟和諧，同喜同悲，會使能量加強；頻率不一致，會消耗能量。在世界范圍內凝聚共識，是人類社會和諧共生的根本方向。

③ 國內比較好的企業培訓機構有哪些

「夢航國際」是由企業培訓導師郝銘智所創辦的一家專注於幫助中小企業完善經營、公眾演說、口才訓練、家庭教育的培訓公司。

集團目前由雲南夢航企業管理有限公司、貴州智慧夢想文化傳播有限公司、四川啟光文化傳播有限公司，以及數十家代理公司共同構成。集團以打造獨具中國特色、科學高效的商學院教學模式，幫助個人升華、企業興旺和社會繁榮，助力世界和諧發展為目標。

企業自2015年正式創辦以來，已經在全國各地累計舉辦演講數千場，受益的個人或群體達到數十萬人。除了在慈善事業方面做出了有目共睹的貢獻，更是幫助數千家企業實現轉型升級、盈利創收，深受各行業企業家的好評，在行業內獲得了良好的口碑。

有愛同心，有志同行，竭誠歡迎各界才俊加入夢航國際。

攜手夢航，共創輝煌!!!

④ 聚成系統是合法的嗎

是。聚成系統（深圳）有限公司成立於2017年12月5日，注冊地位於深圳市前海深港合作區前灣一路，是一家以從事研究和試驗發展為主的企業。通過天眼查大數據分析, 聚成系統（深圳）有限公司擁有行政許可2條，是合法的公司。經營范圍包括一般經營項目是計算機軟硬體及外設產品、通信設備、地理信息系統（GIS）、電子設備、網路設備、電力電氣設備（不含特種設備）、儀器儀表、專用集成電器等，企業注冊資本500萬人民幣。

⑤ 如何在移動大數據中做到精準營銷

互聯網時代數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。

⑥ 國內咨詢公司的排名

其實管理咨詢這個行業，大大小小的公司太多。又不能單一從營收或者項目滿意度等等去單一評價一個公司。選擇管理咨詢公司不僅要看專業實力、收費標准，還得看咨詢公司的服務理念以及具體項目的團隊配置，畢竟一個項目啟動，則意味著企業在資金、人力等方面有大量投入。

這兩天《互聯網周刊》發布了最新的2017年管理咨詢公司排名，算是還比較齊全公正的一個榜單，供你參考。不過不管怎麼說，對一個榜單，一定要不偏信，不全信。