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什么是商业智能

到目前为止，业界普遍比较认可的方式就是基于大量的数据所做的规律性分析。因而，市面上成熟的商业智能软件大多都是基于数据仓库做数据建模和分析，以及数据挖掘和报表的。

标准差

标准差大则说明学生之间的考试成绩水平相差比较大。

泊松分布

泊松分布适用的事件需要满足以下 3个条件。

• （1）这个事件是一个小概率事件。
• （2）事件的每次发生是独立的不会相互影响。
• （3）事件的概率是稳定的。

这里需要用到“累积概率”，其实“累积概率”的用法在前面高斯分布的研究中已经用过了，就是指自变量取值在一个区间内的所有概率的加和，在高斯分布的例子里从 μ-σ到 μ + σ之间的自变量取值会涵盖 68. 2%的样本空间

信息量的理解

因此，事件出现的概率越小，信息量越大，即信息量的多少是与事件发生频繁程度， 程度大小（即概率大小）恰好相反的，这里不能称作成反比，因为它们不是倒数关系。

Xi表示一个发生的事件， P表示这个事件发生的先验概率。所谓先验概率，就是这个事件按照常理，按照一般性规律发生的概率。

聚类

在没有人特意教授不同小种群的称谓与特性之前，人类自然具备这种主观的认知能力，以特征形态的相同或近似将它们划在一个概念下，以特征形态的不同划在不同的概念下，这本身就是聚类的思维方式。

孤立点

在聚类的过程中，会常常碰到一些离主群或者离每个群都非常远的点，这种点就叫作孤立点，也叫离群点。孤立点在很多数据研究材料中是专门作为一类研究方法来研究的。

例如，在银行的信用卡诈骗识别中，研究孤立点就是很好的办法，通过对大量的信用卡用户信息和消费行为进行向量化建模和聚类，发现在聚类中远离大量样本的点显得非常可疑——因为他们和一般性的信用卡用户特性不同，他们的消费行为和一般性的信用卡消费行为也相去甚远。还有医学领域和刑侦领域的大数据研究中都大量应用了孤立点的研究技术。在某些大型网络商城里，为了防止一些商家恶意刷单，也采用了与刑侦手段相似的措施，对店铺的销售行为以及买家的购买行为进行聚类，看看有哪些对象是与一般性的店铺销售行为或者买家购买行为差异巨大的，从而做出规则上的预防。

层次聚类

可以通过对生物解剖学的特征进行向量建模，也可以根据 DNA的特征进行向量建模然后挖掘。此外，层次聚类的思路也可以用于对人们社会活动中的一些现象进行总结，如一个做歌曲发布的网站，如果希望做推荐算法，可以考虑对一个人爱听的歌曲进行层次化的聚类。对每首爱听的歌曲进行向量建模，如对一首歌的各个信息维度进行建模，例如： （’音域’，’调式’，’节拍’，’速度’，’配乐乐器’，’国家元素’，’滑音’，’长音’，’语言’，’歌手年龄’，’歌手性别’…）对上述信息进行量化。那么可以尝试挖掘这个用户喜欢歌曲的大类别，以及其下的小类别。或者研究歌曲流行风格进化细化的趋势等。

朴素贝叶斯

贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，基本思想如下：

• （1）已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。
• （2）利用贝叶斯公式转换成后验概率。
• （3）根据后验概率大小进行决策分类。

贝叶斯分类器通常是基于这样一个假定：“给定目标值时属性之间相互条件独立”。基于这种“朴素”的假定，贝叶斯公式一般简写为上式也称为朴素贝叶斯公式（算法、定理、分类模型）——Naive Bayesian。在有的资料上，会看到如下说法。 P（ A）叫做 A事件的先验概率，就是一般情况下，认为 A发生的概率。 P（ B | A）叫做似然度，是 A假设条件成立的情况下发生 B的概率。 P（ A | B）叫做后验概率，在 B发生的情况下发生 A的概率，也就是要计算的概率。 P（ B）叫做标准化常量，和 A的先验概率定义类似，就是一般情况下， B的发生概率。朴素贝叶斯分类器是在机器学习中应用最广泛的一种分类器。与其说这是一个公式，不如说这是一种思想或者思维方式，在人们生产生活中使用朴素贝叶斯分类器的思维解决问题比直接套用公式的机会多得多。

连续型变量

最后归纳总结一下构造整棵树时的思路，应该是遵循下面这样的方式：第一步，找到信息增益最大的字段 A和信息增益最大的切分点 v（不管是连续类型还是枚举类型）。第二步，决定根节点的字段 A和切分点 v。第三步，把字段 A从所有待选的字段列表中拿走，再从第一步开始找。注意这时相当于决策已经走了一步了，如果在根节点上已经分裂成两个分支，那么每一个分支各自又形成一个完整的决策树的选择过程，注意不同点。不同的是：可选的字段不一样了，因为 A字段被去掉了；此外，在这个分支上的样本也比原来少了，因为两个分支分割了整个样本，使得一个部分分支只拥有样本的一部分。

关联分析与相关性分析

Apriori能够过滤出关联度较高的模式，但是还不能对相关性做出解释。

提升度（ Lift）是一种简单的关联度度量，也是一种比较容易实现的统计方法。上式与朴素贝叶斯公式类似。等号左边是 A和 B的相关性定义，右边分子是发生 A的情况下发生 B的概率，分母是发生 B的概率。

当相关性是 1时， P（ B | A）与 P（ B）相等，也就是说在全样本空间内， B发生的概率和在发生 A的情况下发生B的概率是一样的，那么它们就是毫无关系。

用户画像-非结构化标签

这种广告的展示和点击收费是不一样的，点击的收费要比单纯展示的收费高很多。很多免费软件其实一直在绞尽脑汁试图根据用户的终端使用习惯做一个画像——尽管这个用户画像画的可能不是用户的个人而是用户的计算机。

用户画像-到底“像不像”

有很多比较成功的用户画像系统，能够把转化率提高 0. 3%左右，或者也能到 0. 1%——大概就是这种感觉：原来没有用用户画像系统时，广告推荐系统转化率大概是 1%，使用了用户画像系统后，转化率变成了 1. 1%。听起来这个数字好像挺让人失望的——废了这么大力气才提高这么一点点。

推荐算法-利用搜索记录

前者称为 User-based CF（ User-based Collaborative Filtering），或者叫基于用户的协同过滤；后者称为 Item-based CF（ Item-based Collaborative Filtering），或者叫基于商品的协同过滤。

User-based CF

其中的某个小格子里的数字是这个用户对该商品“兴趣程度”的一个量化值， 0为没兴趣， 10为非常有兴趣。量化的方法有很多种，而且没有所谓最正确的算法。得到某个用户对某类别产品的兴趣可以从他给产品的反馈打分上去看，也可以从他购买的频繁程度上去看，也可以从他浏览的频繁程度上去看。

以用户 00001为研究对象，要找到和他兴趣最接近的人，怎么做比较好呢？这里需要引入一个概念，叫做余弦相似性。之后设置一个相似的阈值，如 0. 8、 0. 85……或者其他任何一个值，看看相似度超过这个阈值的用户都有什么购物喜好，把他们喜好购买的东西推荐给 00001用户作为推荐方案即可。

Item-based CF

计算完中间矩阵 C之后，当要对一个一个用户做推荐时，先把这个用户的历史购买记录都列出来，假设有 n个购买记录。然后对这个列表里每一个产品都用查表的方法查一次相似度，这样会得到 n个列表，每个列表里都是一个产品和其对应的相似度的关系。把这 n个列表做一个排序，相似度高的在前，相似度低的在后。如果要推荐 3个商品就取前 3个，如果要推荐 5个商品就取前 5个。

文本挖掘-文本分类

而随着计算机技术的发展与进步，包括软件和硬件方面的进步，更为科学和智能的分词方式也逐步开发出来，即基于统计语言模型（ Statistical Language Model， SLM）的方式。其中比较有影响力的是中国科学院计算所开发的汉语词法分析系统 NLPIR汉语分词系统，也叫做 ICTCLAS2013，现已公开发布供中文文本分类的研究使用。这是一个开源的软件系统，读者有兴趣可以在网上搜索并下载。据称这款产品的分词精度能够超过 98%，中国人人名的识别召回率也接近 98%。 NLPIR在网上是有开放的在线文章分析平台以及分词系统下载的。

著名的大数据框架

每一个框架中都封装了大量的工具类，它的最大作用就是帮助使用者节省创建工程的时间，把大家共通性的需求和问题做以实现。这样创建工程时，程序员就只需要进行类似搭积木式的工作就能够把需求完成。这就是框架的作用。

大数据也包含很多种类的框架，一般分成两类，即大数据计算框架和大数据存储框架。大数据计算框架又可以按照执行方式分成两类：一类是执行一次就结束的、对计算时间要求不高的离线计算框架，另一种是对处理时间有严格要求的实时计算框架。

Spark框架

GraphX是可以进行集群化的图形计算和图形挖掘组件。这种组件非常适合用于微信、微博等各种社交网络产品的用户关系或者产品关系计算，这比用笛卡儿积的方式去做还是轻量很多。

专注于你的自我

1．在形成当下的决策和规划未来时，良好的自我认知使你能够充分利用能力计量器，并更好地理解自己的局限性。强烈的自我意识给予你目标和方向，帮助你在人际关系、工作以及生活的方方面面中变得更高效。

2．当你缩小了公众自我与真实自我之间的差距，解读其他人对你有怎样的感觉就会变得更容易。你会给人留下敢于分享真实自我的印象，而且更有可能被看成是自信、可靠的人。

3．增加自知能够让成功者获得人际间的透彻性，而理解他人的情感并产生共情需要这种透彻性。

4．自我认知有助于你理解自己的才能和局限，因此它对改进你的能力计量器特别有益。努力加速器中也包含着大量的自我意识，它让你感知到什么在激励着你，你会倾向于选择促使你不断前进的活动。

动机是创造力的关键

为了给动机的神经车轮上点润滑油并让自己能坚持完成任务，你应该注意收听那些看似不重要的事情的细小声音，这些事情包括付账单、回电话以及整理电脑文件等。首先把这些越积越多、枯燥乏味的日常任务列在一张清单上，然后想出做这些事情的理由：及时付账单有助于你密切关注自己的财务状况；回电话是维持人际网络的有效方法，还可以让你接触到新机会；整理电脑文件能够节省你找文件的时间，并缩短你一天的工作时间。

内在动机与外在动机

具有内在视角的人会珍视心理学家所说的内在回报，比如个人的满足感、更好的健康状况或愉快的人际关系，而对外在回报，比如金钱和物质则不会那么重视。为了获得更大的回报，他们通常会选择延迟满足，而不是选择权宜之计。因此与注重外在回报的人相比，他们的目标通常是宏大、富有成效的长期目标。

大量练习有助于控制专注

当一项任务练习到可以自动执行的程度时，控制专注宽窄度的能力就会变大，因为当你不需要浪费注意力资源来思考每一个精细的步骤时，神经资源就更容易空出来。自动化的任务和思维过程能够降低注意力和专注的负担，因为此时大脑依靠的是内隐记忆。这意味着为了完成一项任务，我们不需要有意识地追溯以前经历的步骤。

你能自动执行的任务越多，便有越多的信息转化为内隐记忆，注意系统的负担就会越轻，你对专注力就会有越大的控制权。事实上，这引出了一条重要的成功策略，它可以提升你的专注能力。那就是练习、练习、再练习，直到你能实现自动执行。

情绪平衡，让情绪发挥有利作用

为了培养同理心，你可以问别人“你有什么感受”，而不是通常的“你在想什么”。你还可以更有创意一些，例如阅读其他人的作品，比如异性作者、不同国家的作者或在重要的社会问题上与你持相反观点的人；还可以参加为与你的职业完全不同的人开设的课程。任何能让你感受他人情绪的事情都将扩展你的视角和情绪范围，让你更了解自己的能力，让机会雷达更灵敏。

学会玩概率游戏能增强复原力

从某种程度上说，速配的基本思想是降低你的期望。为了有希望实现一次成功，你甘愿忍受多达19次的失败。对于如何加强从日常生活的失败中恢复过来的能力，这是一个绝佳的类比。想一想，即使是一流的棒球击球员击中的概率也仅为三分之一。吸烟者在真正戒掉吸烟习惯之前，平均尝试过8次。无论是参加速配的人还是放弃戒烟的人，其实最终都是成功的。

内控的人有更强的复原力

如果你是外控点俱乐部的持卡会员，那就可以通过做成一些事情来改变自己的世界观，然后坚信你在决定自己的命运上具有积极主动的作用。这并不容易。罗特给数百名外控者做过咨询，让人们先从一些始终认为自己无法改变的小事着手。但是实际上，人们确实有能力改变这些事情。例如，如果你失业了，你可以坐等电话铃响起，也可以把简历递给所有潜在的雇主。在找工作方面，积极主动的内在方法显然比消极被动的外在方法更有可能取得成果，但外控者往往想不到可以采取这样的步骤。

一旦你在控制小事上获得了信心，便逐渐能够以更负责的态度来应对生活中更大的挑战了。试着把失败想象成蹦床：每次弹回来时，你都积累了更多的动力，下一次回弹可能就会带来成功。

有样学样，找到你的复原力楷模

复原力的楷模们证明了在成功的道路上遇到障碍是多么寻常的一件事。可能不用很费力，你就能想到一些自己身边的复原力楷模。无论是本能还是后天训练的结果，这些人都运用了本章中提出的许多从逆境中获得重生的技术。

暂时转换注意力也能提升复原力

• （1）学会玩概率游戏；
• （2）做内控的人；
• （3）找到错误的根源；
• （4）找到你的复原力楷模；
• （5）跌到7次，要爬起来8次；
• （6）发现困境的价值；
• （7）暂时转换注意力。

认知行为疗法能有效增强可塑性

接下来在你的生活中选择3个重要的积极的人，一个来自过去，一个来自现在，还有一个是你希望在未来遇到的人。想象这3个人，一次想象一个。想象为什么他们每个人都让你感到希望。使用你所有的感觉，让你的大脑充分想象与那个人在一起的体验，看到他们的微笑，听到他们支持性的话语，感受他们鼓励你的温暖。

增强可塑性的两种方法：（1）正念练习；（2）认知行为疗法。

吃有利于大脑健康的食物

脂肪是其中一种重要的原料。把几十年来反对脂肪的观点暂时放在一边，请记住你大脑近60%的构成是脂肪。除了水之外，脂肪是大脑细胞膜以及髓鞘的主要成分。髓鞘包裹在神经元轴突的外面，保护并提高了神经元传输信号的能力。

必需脂肪酸对杰出的脑力非常重要，因为它们涉及许多神经递质的合成与功能，决定了神经元细胞膜的流畅性。

鱼肉不愧是成功者大脑食物的重要来源，除了提供必要的脂肪酸之外，它还富含维生素D。

做做“头脑体操”

提升大脑功能的6个好习惯：

• （1）运动；
• （2）给大脑提供丰富而有意义的体验；
• （3）吃有利于大脑健康的食物；
• （4）获得大量良好的睡眠；
• （5）冥想；
• （6）做做“头脑体操”。

这本书是微博上一位博主推荐的，日本的战后崛起历史的确与国内改革开放后很相似，联想到贸易战已经进行一周年以来国内的境况，结合书中当时日本呈现的景象，我们似乎也在走日本的老路，再联想到人口和养老问题，这难道是东亚儒家文化圈的宿命？