淺談大數據時代數學專業的應用前景

黃尹燦

【摘要】通過介紹純數學和應用數學的發展現狀，再結合大數據時代的背景，分析在大數據時代，對數據分析的要求不斷提高的同時，對數學的方法論要求也越來越高，從而帶動了數學專業的應用需求增長。并結合管理學上的市場分析方法SWOT法，分析大數據時代，數學專業的應用前景。得出在大數據時代，數學專業的應用前景將大大提高的結論。

【關鍵詞】大數據 數學專業 發展現狀 應用前景

一、數學專業的發展現狀

1.純數學專業的發展現狀

數學作為一門理學類的基礎學科，在過去，其研究往往受到各類高校的重視，如北大、清華都紛紛設立了數學科學研究中心來對純數學領域進行探索。但是隨著時代的進步，數學專業的研究越來越豐富，從牛頓和萊布尼茨發明微積分到現在，幾百年的時間過去了，數學專業能夠研究的方向已經被一一占領，想在數學這個基礎領域有所突破，也越來越困難。

雖然中國經濟發展迅速，已經成為世界第二大經濟體，但是不可否認，我們的人均經濟水平還有很大的提高的空間。由于經濟水平所限和應用研究的成果收效快，投入相對于基礎研究也較小，因此在我們國家的研究中，大部分的研究更加偏向應用。這就造成數學等基礎學科在21世紀受到了很大的負面影響，純數學的研究在應用數學的沖擊下，也更趨邊緣化。

總體來看，數學專業在我國當前的專業建設中，不處于有利地位。但是在大數據時代，數據分析需要數學專業提供更多的方法論支持，過去的數學研究成果漸漸不能滿足數據處理和算法優化的要求，那么，其應用情況會延續頹勢嗎？筆者將在下文中，進行分析。

2.應用數學專業的發展現狀

應用數學作為由數學專業衍生的學科，在復合學科漸漸成為主流的情況下，其發展越來越受到重視。例如，北京大學數學科學院就開設了信息科學、計算機科學、統計學、金融數學等作為應用數學的方向，而這些方向也往往受到業界和學界的追捧。

應用數學不同于純數學專業，只對數學理論進行研究，而是包含著兩個方面。第一是與應用有關的數學，第二則是數學的應用，即以數學為解決問題的工具，探討解決工科和人文社會科學等方面的問題，進行學科交叉研究。究其方向，主要還是應用于兩個領域，第一是計算機領域，這包括傳統的信息學方向和新興的數據科學方向（大數據和人工智能），隨著計算機技術的迅速進步，除了計算機本身的技術創新需要數學這類的基礎學科提供理論基礎外，還需要應用數學為數據科學在數據分析等階段提供算法優化支持，這都凸顯了計算機學科已經與應用數學的支持密不可分了。第二是金融經濟學領域，現代經濟學研究分為理論和實證研究，當經濟學家完成了一個理論研究或者經濟學模型搭建時，就需要用數據來進行實證，如經濟學中的計量經濟學，就是將傳統的經濟學理論與應用數學知識相結合的基礎上，來解決實際的經濟學問題。近年來，在數量經濟學越來越受到重視的背景下，經濟學和數學的結合將更加深入和廣泛，前景無限。

應用數學除了在一些復合學科的研究領域大放異彩之外，也可以從高校課程的角度來觀察其應用情況。北京大學匯豐商學院作為頂尖商界軍校之一，在其金融碩士的招生階段，就專門為數學專業的同學開設數量金融碩士，區別于其他金融碩士招生，且競爭也最為激烈。另外，據《每日經濟新聞》報道，在研究生入學考試中，來自應用數學的本科生，在報考碩士時選擇方向就有很大的優勢，可以轉向大數據、金融、計算機碩士等偏向應用的方向，并且這類學生非常受到各類高校的追捧。以上，從一個側面反映了應用數學專業的應用范圍廣泛，前景向好。

二、大數據時代數學專業的應用前景SWOT分析

隨著手機、智能家居等智能設備的普及，像阿里、騰訊等互聯網企業可以通過其app收集到數以億萬計的數據，大數據就可以通過數據處理、分析，將這些看似繁雜的數據變成財富的源泉。當廣大消費者更加頻繁地使用微信、支付寶時，阿里和騰訊等巨頭就收集到了各類消費者的數據，從而能夠設計出更加符合消費者需求的產品。例如消費者在淘寶上經常購買吃的，那么一打開淘寶，首先看到也是各類食品的廣告宣傳，這可以刺激你的購買，同時也將給阿里帶來了大量的收益。類似淘寶的營銷宣傳都是大數據應用的結果，可以讓企業精準的覆蓋消費者需求。

在企業層面，大數據應用得到了廣泛的重視，在國家層面亦是如此。2017年12月8日，以習近平總書記為核心的中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習。習近平總書記提出實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國。多處著手，推動國家大數據戰略落地。通過查閱各類新聞報道可以發現，在國家層面制定的大數據戰略的五部分中，就有“構建以數據為關鍵要素的數字經濟，推動互聯網、大數據、人工智能同實體經濟深度融合”。而“大數據”、“人工智能”這兩個最近最為火熱的產業，其發展都離不開數學的應用。

SWOT分析法，是管理學上的一種分析企業當前所處市場情況的方法，其可以很好地判斷出市場情況，并幫助企業做出決策，而其應用在數學專業的應用前景分析上，也是恰到好處。SWOT分析法的S就是strength（優勢），W就是weakness（劣勢），O就是opportunity（機會），T就是threat（威脅），從以上四個方面可以分析出一個市場的真實情況，同時使用這四個方面也可以分析大數據背景下，數學專業的應用前景。

1.優勢

人工智能和大數據依靠編程加上算法，共同產生數據處理結果。但是編程就是一門計算機語言，當你真正學會了一門語言后，其運用難度是不大的，因此人工智能和大數據產業競爭的關鍵就在于算法的先進的程度，而算法則與數學建模緊密結合在一起。數學建模是運用現代數學理論與方法解決各類科學與工程問題，分析和提高計算的可靠性、有效性和精確性，并解決各類數值問題。

人工智能和大數據的研究都需要通過運用數學建模的方法，以數學理論為基礎，在對模型不斷優化的基礎上，不斷推動新的優化算法產生。在這一過程中，毋庸置疑，數學專業的重要性被大大加強，因此，在大數據產業上升為國家戰略的情況下，將會帶動數學專業的應用范圍擴大，也將越來越凸顯其重要性，并成為數學專業應用的重大機遇和優勢。

2.劣勢

雖然大數據產業迅速發展，會帶動數學應用的需求增長，但是畢竟數學是還是一門偏向基礎研究的學科，其與大數據等產業應用結合上仍然會存在許多問題。特別是在大數據產業發展不充分的情況下，其數據處理能力的提高更多依賴的是計算機處理能力的增強，而較少依靠數學理論創新帶動的算法優化。這就導致，大數據產業只需要使用過去已經較為成熟的數學理論，就滿足適應當前數據處理的需求，而不需要數學理論上有新的突破。

短時間內，大數據產業迅速增長，是會對數學應用起到推動作用。但是長期來看，如果數學的理論研究長期得不到突破，只是應用舊的理論來支撐大數據產業，那么大數據產業的發展，將越來越依靠計算機的更新換代，而數學的應用，在大數據的成熟期，也將更加被邊緣化。

3.機會

目前，大數據產業雖然得到國家和企業層面的大力支持，但是不得不承認，其還處于成長期，有較大的發展空間。因此，數學專業就應該把握這個發展的機會，將更多的數學理論與大數據知識相結合，占據先機，把握主動。特別是人才培養方面，數學專業應該更加重視復合人才的培養，使得高端人才能夠既掌握數學理論，又掌握計算機實操，把高深的數學理論應用于大數據產業的升級轉化，這才能真正推動數學專業的應用前景被真正拓展。

4.挑戰

伴隨著應用數學的關注度越來越高，作為學科發展基礎的純數學研究卻受冷落，這也將成為數學應用的挑戰。如果我們過于強調數學的應用，急于把數學成果轉化為生產力，一定程度上，是違反數學的發展規律的。畢竟數學仍然是一門基礎學科，因此其需要長時間的扎實研究，才有可能取得驕人的成果。在大數據時代，數學應用和數據處理緊密結合，將使得數學這個基礎學科更加功利化，這也將給純數學的研究蒙上一層陰影。沒有豐富的基礎數學研究成果作根基，數學研究真的可以持續的強調應用嗎？顯然是不能的。

三、結論

在大數據時代，算法優化的需求不斷增長，將帶動對數學的應用需求迅速增長。如果數學專業能夠做好學科交叉，將數學理論更好的應用于數據處理相關的數學模型，發揮方法論的作用，那么數學的應用前景將被廣泛拓展。

同時，數學專業還應扎實做好數學的基礎研究，重新重視如偏微分、概率論等純數學研究領域，不斷產出優異的數學理論成果，那么數學的應用前景將持續向好，獲得可持續發展的動力。

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