博弈論對資料科學家很重要嗎？
阿新 • • 發佈：2019-01-12
想象你正在一條擁擠不堪的車道上行駛，你觀察到車道上行車緩慢，於是你換到另一條車道，新車道的交通似乎順暢些。但是，過了一會你又發現你原來行駛的車道行車速度加快了。此時，就是需要你做出戰略決策的時候了——你應該繼續留在新車道上呢還是換到剛才那條車道？
博弈論，用於戰略情形分析，比如，一個人如何行動，取決於其他人如何做，反之亦然。博弈論的基本原則是就當前情況給出一個最優解。這不只是玩撲克牌、踢足球或者下國際象棋這些僅僅符合博弈論的遊戲，還有很多其他重要的需要做出的決策，比如投資、顧客互動、找工作等等。博弈論可應用在各種各樣需要做出戰略決策的地方，比如：經濟、政治、地理學等。
資料科學
資料科學家可以通過結構化的方式用博弈論來分析競爭態勢。大資料分析是當今企業使用的核心技術之一，用於決策分析和戰略決策制定。採用大資料分析絕對是一個明智的舉措，這將有助於企業預測企業、個人和社會可能出現的結果。
博弈論或許不是一個對於所有資料科學家都重要的概念知識，但是卻與演算法設計非常相關。對於
有助於分析一個數據驅動的決策問題的主要組成部分包括——
設定選項或選擇
基於上述選項的結果集
效果評估
基於上述組成部分實施的資料驅動的決策分析分為以下4種類型——
在不確定條件下決策。 （這些概率是未知的，但該組的結果集是已知的）
在風險因素下決策（每個選擇的概率是已知的）
在確定性條件下決策（每個選項的可能結果是已知的）
在互動背景下決策。
從電影《美麗心靈》中擷取的一部有趣的片段，很好的解釋了博弈論的概念。
影片中有這樣一個情節：在美國普林斯頓大學的酒吧裡，4個男生正商量著如何去追求一位漂亮女生，當時還正在大學讀書的納什卻在朦朧的“博弈論”思維邏輯引導下喃喃自語：“如果他們4個人全部去追求那漂亮女生，那她一定會擺足架子，誰也不睬。然後再去追其他女孩子，別人也不會接受，因為沒人願意當”次品“。但如果他們先追其他女生，那麼漂亮女生就會感到被孤立，這時再追她就會容易得多。”在納什眼裡，追求女生就是一場“博弈”，而“博弈”是要遵循一定規則的，是需要“博弈”策略的。
作為一個數據科學家用Python語言學習資料科學是一個超額回報的職業。
資料科學家們在解決互動式的上下文問題時最有可能將博弈論應用在他們的分析演算法中，此外，還有機器學習和人工智慧方面，這有助於他們做出一個最佳的選擇成為可能。顧客互動是一個涉及組織和個人的互動環境問題。顧客互動會有不同程度的合作與衝突。資料科學家可運用博弈論理論來解決這些問題，從而獲得一個互利的結果。
博弈論考慮了離散變數，例如：事件、行為和結果，而不是使用連續變數。這就構成了資料科學的一個完整組成部分。博弈論需要有一個預先假設的約定，即參與互動的行為都是由理性的或公正的決策者實施，從而最終提供針對決策問題的確定性結果。
通過深入地從分析中得出商業見解的資料科學家們應利用博弈論策略，以幫助組織從原始資料做出戰略決策，但這完全取決於原始資料的範圍。博弈論是一種有趣的學習，因為它可以用量化的資料驅動的決策取代直觀的大資料分析演繹。
資料科學
企業競爭的博弈論路徑
資料科學家已經在企業競爭的一些實時應用中使用了博弈論的方法——
來自Armorway（譯註：一家專注於網路和物理安全的美國公司）公司的資料科學家已經開發出擁有專利的博弈論演算法，利用資料分析和機器學習，使用大資料來做出有意義的視覺化和開發智慧驅動的部署策略。這場博弈論演算法正被用於一場備受矚目的好萊塢活動策劃以及南加州大學用於改善在該場好萊塢活動中的校園安全。該演算法將被用來在該場活動中進行分級以及將不同型別情形下的薄弱點進行分類。
“預防犯罪好比是下棋，我們使用大資料和博弈論的分析來幫助我們的客戶智取壞人。”Armorway的CEO Zare'baghdasarian說。
Armorway公司的資料科學家開發的博弈演算法也被用來提高美國海岸警衛隊巡邏實時事件的效率。海岸警衛隊在應用該演算法後巡邏的效率提高了60%。
一個受歡迎的紐約時報博主Nate Silver，同時也是一位統計學家，他運用博弈論的策略，預測分析出美國總統奧巴馬將連任。他的演算法預測不僅給奧巴馬帶來了勝利，同時也是分析論的勝利。
總而言之，博弈論策略是資料科學的一個專門概念，而不是傳統資料科學的核心部分，但它有助於組織利用各種方法進行行為分析。對於資料科學家而言，博弈論是一個很高大上很有趣的概念，但不是必須掌握的。資料科學家能夠有效地利用博弈論的策略加強行為模型偏好，並從大資料中獲取豐富的增值業務洞察力。通過使用機器智慧，博弈論，資料探勘和預測分析，資料科學家們很快就能預測未來事件。
博弈論，用於戰略情形分析，比如，一個人如何行動，取決於其他人如何做，反之亦然。博弈論的基本原則是就當前情況給出一個最優解。這不只是玩撲克牌、踢足球或者下國際象棋這些僅僅符合博弈論的遊戲，還有很多其他重要的需要做出的決策，比如投資、顧客互動、找工作等等。博弈論可應用在各種各樣需要做出戰略決策的地方，比如：經濟、政治、地理學等。
資料科學
資料科學家可以通過結構化的方式用博弈論來分析競爭態勢。大資料分析是當今企業使用的核心技術之一，用於決策分析和戰略決策制定。採用大資料分析絕對是一個明智的舉措，這將有助於企業預測企業、個人和社會可能出現的結果。
博弈論或許不是一個對於所有資料科學家都重要的概念知識，但是卻與演算法設計非常相關。對於
有助於分析一個數據驅動的決策問題的主要組成部分包括——
設定選項或選擇
基於上述選項的結果集
效果評估
基於上述組成部分實施的資料驅動的決策分析分為以下4種類型——
在不確定條件下決策。 （這些概率是未知的，但該組的結果集是已知的）
在風險因素下決策（每個選擇的概率是已知的）
在確定性條件下決策（每個選項的可能結果是已知的）
在互動背景下決策。
從電影《美麗心靈》中擷取的一部有趣的片段，很好的解釋了博弈論的概念。
影片中有這樣一個情節：在美國普林斯頓大學的酒吧裡，4個男生正商量著如何去追求一位漂亮女生，當時還正在大學讀書的納什卻在朦朧的“博弈論”思維邏輯引導下喃喃自語：“如果他們4個人全部去追求那漂亮女生，那她一定會擺足架子，誰也不睬。然後再去追其他女孩子，別人也不會接受，因為沒人願意當”次品“。但如果他們先追其他女生，那麼漂亮女生就會感到被孤立，這時再追她就會容易得多。”在納什眼裡，追求女生就是一場“博弈”，而“博弈”是要遵循一定規則的，是需要“博弈”策略的。
作為一個數據科學家用Python語言學習資料科學是一個超額回報的職業。
資料科學家們在解決互動式的上下文問題時最有可能將博弈論應用在他們的分析演算法中，此外，還有機器學習和人工智慧方面，這有助於他們做出一個最佳的選擇成為可能。顧客互動是一個涉及組織和個人的互動環境問題。顧客互動會有不同程度的合作與衝突。資料科學家可運用博弈論理論來解決這些問題，從而獲得一個互利的結果。
博弈論考慮了離散變數，例如：事件、行為和結果，而不是使用連續變數。這就構成了資料科學的一個完整組成部分。博弈論需要有一個預先假設的約定，即參與互動的行為都是由理性的或公正的決策者實施，從而最終提供針對決策問題的確定性結果。
通過深入地從分析中得出商業見解的資料科學家們應利用博弈論策略，以幫助組織從原始資料做出戰略決策，但這完全取決於原始資料的範圍。博弈論是一種有趣的學習，因為它可以用量化的資料驅動的決策取代直觀的大資料分析演繹。
資料科學
企業競爭的博弈論路徑
資料科學家已經在企業競爭的一些實時應用中使用了博弈論的方法——
來自Armorway（譯註：一家專注於網路和物理安全的美國公司）公司的資料科學家已經開發出擁有專利的博弈論演算法，利用資料分析和機器學習，使用大資料來做出有意義的視覺化和開發智慧驅動的部署策略。這場博弈論演算法正被用於一場備受矚目的好萊塢活動策劃以及南加州大學用於改善在該場好萊塢活動中的校園安全。該演算法將被用來在該場活動中進行分級以及將不同型別情形下的薄弱點進行分類。
“預防犯罪好比是下棋，我們使用大資料和博弈論的分析來幫助我們的客戶智取壞人。”Armorway的CEO Zare'baghdasarian說。
Armorway公司的資料科學家開發的博弈演算法也被用來提高美國海岸警衛隊巡邏實時事件的效率。海岸警衛隊在應用該演算法後巡邏的效率提高了60%。
一個受歡迎的紐約時報博主Nate Silver，同時也是一位統計學家，他運用博弈論的策略，預測分析出美國總統奧巴馬將連任。他的演算法預測不僅給奧巴馬帶來了勝利，同時也是分析論的勝利。
總而言之，博弈論策略是資料科學的一個專門概念，而不是傳統資料科學的核心部分，但它有助於組織利用各種方法進行行為分析。對於資料科學家而言，博弈論是一個很高大上很有趣的概念，但不是必須掌握的。資料科學家能夠有效地利用博弈論的策略加強行為模型偏好，並從大資料中獲取豐富的增值業務洞察力。通過使用機器智慧，博弈論，資料探勘和預測分析，資料科學家們很快就能預測未來事件。