拓扑数据

文 | 杨晓东拓扑数据分析(TDA)，顾名思义，就是把拓扑学与数据分析结合的一种分析方法，用于深入研究大数据中潜藏的有价值的关系。相比于主成分分析、聚类分析这些常用的方法，TDA不仅可以有效地捕捉高维数据空间的拓扑信息，而且擅长发现一些用传统方法无法发现的小分类。这种方法也因此曾在基因与癌症研究领域大显身手。1.什么是

　　 　　 大数据这个热词，总觉得像盲人摸象，只能看到其一部分，而无法了解全貌。看似缥缈的大数据，该如何落地？从大数据的产业链来看，对比国外，我们又处于一个什么位置？大数据的可视分析如何让数据产生价值？ 　　 本期拓扑秀我们邀请了海云数据创始人&CEO 冯一村

　　 在企业追求精细化运营的今天，实体零售业该如何去做呢？相比电商对消费者画像和行为轨迹的了解程度，实体零售商在用户数据获取上了确实缺失了很多，因此也产生了升级的需求。那么实体零售业者要通过什么方法去获取数据？获得的数据如何指导运营？实体零售业升级改造大潮中现存哪些困难，未来又将如何发展？ 　

假如你有一个一千列和一百万行的数据集。无论你从哪个角度看它——小型，中型或大型的数据——你不可能看到它的全貌。将它放大或缩小。使它能够在一个屏幕里显示完全。由于人的本质，如果能够看到事物的全局的话，我们就会有更好的理解。有没有办法把数据都放到一张图里，让你可以像观察地图一样观察数据呢？将深度学习与拓扑数据分析结合在一起