摘 要：目前的微积分总体说来都是利用函数求微分和积分而来，最近几年发展起来的线性回归也需要先把数据训练成一个模型后才能对数据进行预测。文章介绍一种脱离数据到模型的方式，提出一种数据即模型的理论，这种模式仅采用最简单的数学计算得出导数斜率，从而获得离散数据中的导数，这种导数将突破微积分导数的概念，但这种导数具有和微积分导数同样的作用，即线性的变化趋势。相信这种方式在大数据的今天能得到广泛实践。
关键词：离散曲线；切线；数据科学；微分
中图分类号：O241.82 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）05-0035-03
Derivative Algorithm for Discrete Points
BAI Dongyu，ZHAO Kang，ZHANG Jie，YANG Wen
（Power China Kunming Engineering Corporation Limited，Kunming 650000，China）
Abstract：In general，the current calculus is the use of functions to differentiate and integrate，the development of linear regression in recent years also needs to train the data into a model before the data can be predicted. This paper introduces a way of breaking away from data to model，and puts forward a theory of data as model. This model only uses the simplest mathematical calculation to get derivative slope，so as to obtain derivative in discrete data. This derivative will break through the concept of calculus derivative，but this derivative has the same function as calculus derivative，that is，linear change trend. I believe that this way can be widely practiced in today’s big data.
Keywords：discrete curve；tangent；data science；differential
参考文献：
[1] 同济大学数学系 . 高等数学：第 7 版 [M]. 北京：高等教育出版社，2014.
[2] 盛骤，谢式千，潘承毅 . 概率论与数理统计：浙大 • 第 4 版 [M]. 北京：高等教育出版社，2012.
[3] 唐亘 . 精通数据科学：从线性回归到深度学习 [M]. 北京：人民邮电出版社，2018.
作者简介：白东玉（1989.08-），男，汉族，云南文山人，助理工程师，本科，研究方向：数据分析。