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博弈论对数据科学家很重要吗?

2015-11-08 09:26 大数据实验室

想象你正在一条拥挤不堪的车道上行驶,你观察到车道上行车缓慢,于是你换到另一条车道,新车道的交通似乎顺畅些。但是,过了一会你又发现你原来行驶的车道行车速度加快了。此时,就是需要你做出战略决策的时候了——你应该继续留在新车道上呢还是换到刚才那条车道?3

博弈论,用于战略情形分析,比如,一个人如何行动,取决于其他人如何做,反之亦然。博弈论的基本原则是就当前情况给出一个最优解。这不只是玩扑克牌、踢足球或者下国际象棋这些仅仅符合博弈论的游戏,还有很多其他重要的需要做出的决策,比如投资、顾客互动、找工作等等。博弈论可应用在各种各样需要做出战略决策的地方,比如:经济、政治、地理学等。

博弈论数据科学


数据科学家可以通过结构化的方式用博弈论来分析竞争态势。大数据分析是当今企业使用的核心技术之一,用于决策分析和战略决策制定。采用大数据分析绝对是一个明智的举措,这将有助于企业预测企业、个人和社会可能出现的结果。


博弈论或许不是一个对于所有数据科学家都重要的概念知识,但是却与算法设计非常相关。对于数据科学家而言,博弈论数据科学是一个额外的概念,数据科学家可以利用它来预测理性的人会如何做出决策,并帮助他们在当前战略形势下做出有效的基于数据驱动的决策。数据科学家可以将博弈论应用到他们需要面对的数据决策制定方面。

有助于分析一个数据驱动的决策问题的主要组成部分包括——

  • 设置选项或选择

  • 基于上述选项的结果集

  • 效果评估


基于上述组成部分实施的数据驱动的决策分析分为以下4种类型——

  • 在不确定条件下决策。 (这些概率是未知的,但该组的结果集是已知的)

  • 在风险因素下决策(每个选择的概率是已知的)

  • 在确定性条件下决策(每个选项的可能结果是已知的)

  • 在互动背景下决策。


从电影《美丽心灵》中截取的一部有趣的片段,很好的解释了博弈论的概念。


影片中有这样一个情节:在美国普林斯顿大学的酒吧里,4个男生正商量着如何去追求一位漂亮女生,当时还正在大学读书的纳什却在朦胧的“博弈论”思维逻辑引导下喃喃自语:“如果他们4个人全部去追求那漂亮女生,那她一定会摆足架子,谁也不睬。然后再去追其他女孩子,别人也不会接受,因为没人愿意当“次品”。但如果他们先追其他女生,那么漂亮女生就会感到被孤立,这时再追她就会容易得多。”在纳什眼里,追求女生就是一场“博弈”,而“博弈”是要遵循一定规则的,是需要“博弈”策略的。


作为一个数据科学家用Python语言学习数据科学是一个超额回报的职业。

数据科学家们在解决交互式的上下文问题时最有可能将博弈论应用在他们的分析算法中,此外,还有机器学习和人工智能方面,这有助于他们做出一个最佳的选择成为可能。顾客互动是一个涉及组织和个人的互动环境问题。顾客互动会有不同程度的合作与冲突。数据科学家可运用博弈论理论来解决这些问题,从而获得一个互利的结果。

博弈论考虑了离散变量,例如:事件、行为和结果,而不是使用连续变量。这就构成了数据科学的一个完整组成部分。博弈论需要有一个预先假设的约定,即参与互动的行为都是由理性的或公正的决策者实施,从而最终提供针对决策问题的确定性结果。


通过深入地从分析中得出商业见解的数据科学家们应利用博弈论策略,以帮助组织从原始数据做出战略决策,但这完全取决于原始数据的范围。博弈论是一种有趣的学习,因为它可以用量化的数据驱动的决策取代直观的大数据分析演绎。



企业竞争的博弈论路径


数据科学家已经在企业竞争的一些实时应用中使用了博弈论的方法——

来自Armorway(译注:一家专注于网络和物理安全的美国公司)公司的数据科学家已经开发出拥有专利的博弈论算法,利用数据分析和机器学习,使用大数据来做出有意义的可视化和开发智能驱动的部署策略。这场博弈论算法正被用于一场备受瞩目的好莱坞活动策划以及南加州大学用于改善在该场好莱坞活动中的校园安全。该算法将被用来在该场活动中进行分级以及将不同类型情形下的薄弱点进行分类。


“预防犯罪好比是下棋,我们使用大数据和博弈论的分析来帮助我们的客户智取坏人。”Armorway的CEO Zare’baghdasarian说。


Armorway公司的数据科学家开发的博弈算法也被用来提高美国海岸警卫队巡逻实时事件的效率。海岸警卫队在应用该算法后巡逻的效率提高了60%。


一个受欢迎的纽约时报博主Nate Silver,同时也是一位统计学家,他运用博弈论的策略,预测分析出美国总统奥巴马将连任。他的算法预测不仅给奥巴马带来了胜利,同时也是分析论的胜利。


总而言之,博弈论策略是数据科学的一个专门概念,而不是传统数据科学的核心部分,但它有助于组织利用各种方法进行行为分析。对于数据科学家而言,博弈论是一个很高大上很有趣的概念,但不是必须掌握的。数据科学家能够有效地利用博弈论的策略加强行为模型偏好,并从大数据中获取丰富的增值业务洞察力。通过使用机器智能,博弈论,数据挖掘和预测分析,数据科学家们很快就能预测未来事件。


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