更新時間:2024-06-060
本篇文章給大家談?wù)劥髷?shù)據(jù)與人工智能的前世今生，以及大數(shù)據(jù)與人工智能的發(fā)展對應(yīng)的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。
1、Smartbi：真Excel操作，簡單易用 Smartbi是國內(nèi)可視化BI軟件的頂尖廠商之一，歷史悠久，致力于為企業(yè)客戶提供商業(yè)智能解決方案，并通過其產(chǎn)品為客戶提供報表、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等成熟功能。
2、FineReport 市場占有率前列的數(shù)據(jù)可視化在線平臺。必提FineReport大數(shù)據(jù)處理能力，適合企業(yè)使用。具有數(shù)據(jù)無縫對接，可連接數(shù)百個數(shù)據(jù)源，并簡化數(shù)據(jù)技術(shù)準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)處理強大，靈活易用的可視化分析，數(shù)十個酷炫的圖表，實時數(shù)據(jù)更新等優(yōu)勢。FineBI 支持瀏覽器在線執(zhí)行數(shù)據(jù)可視化報表編輯。
3、騰訊云智能分析平臺（Smart Analytic Platform，SAP）： 騰訊云的智能分析平臺提供了數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)習(xí)和人工智能的功能，幫助用戶從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。百度智能云數(shù)據(jù)分析（Baidu Cloud Data Analysis，BCDA）： 百度智能云的數(shù)據(jù)分析平臺提供了數(shù)據(jù)處理、可視化和機器學(xué)習(xí)的功能，適用于各種數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
4、SeaTable都能提供高效、安全的數(shù)據(jù)管理解決方案，推動企業(yè)數(shù)字化進程。總結(jié)來說，SeaTable憑借其全面的數(shù)據(jù)處理能力、智能化的協(xié)作特性以及豐富的數(shù)據(jù)可視化工具，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理想選擇。無論是簡化數(shù)據(jù)管理，還是提升團隊協(xié)作效率，SeaTable都以卓越的性能和易用性，為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展注入強大動力。
1、專用人工智能（ANI）也稱為弱人工智能，是人工智能的一個發(fā)展階段，涉及的機器只能執(zhí)行一組狹義的特定任務(wù)。在這個階段，機器不具備任何思考能力。它只是執(zhí)行一組預(yù)設(shè)的功能。
2、人工智能誕生于美國達(dá)特茅斯學(xué)院。從計算機教育的角度看，美國達(dá)特茅斯學(xué)院無愧是普及計算機教育的策源地，因為BASIC語言就誕生于此地，人工智能最早的會議在此間開幕，校園網(wǎng)電子郵件也在此校發(fā)端并融入師生的教學(xué)和日常生活中。
3、阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由位于英國倫敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴維西爾弗、艾佳黃和戴密斯哈薩比斯與他們的團隊開發(fā)，這個程序利用價值網(wǎng)絡(luò)去計算局面，用策略網(wǎng)絡(luò)去選擇下子。
進入2012年，大數(shù)據(jù)(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。它已經(jīng)上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網(wǎng)的新聞，現(xiàn)身在國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。
最早提出“大數(shù)據(jù)”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。 “大數(shù)據(jù)”在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日，卻因為近年來互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起關(guān)注。
大數(shù)據(jù)產(chǎn)生背景：進入2012年，大數(shù)據(jù)（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。
大數(shù)據(jù)時代背景是隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的普及，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍越來越廣，應(yīng)用場景越來越復(fù)雜。在這樣的背景下，大數(shù)據(jù)的處理和分析成為了一項重要的技術(shù)挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，使得企業(yè)、政府和社會更加關(guān)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量和價值。
第一，大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景。由于電子終端產(chǎn)品和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的普及為大數(shù)據(jù)提供了良好的硬件支撐。電腦和手機的普及為數(shù)據(jù)積累提供了數(shù)據(jù)源頭，互聯(lián)網(wǎng)為數(shù)據(jù)積累提供了路徑，服務(wù)器為大數(shù)據(jù)積累提供了載體，超速運算為大數(shù)據(jù)分析提供了便捷，所以大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生有了良好基礎(chǔ)。互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟發(fā)展推進了大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展。
大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的背景進入2012年，大數(shù)據(jù)(bigdata)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。它已經(jīng)上過《》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網(wǎng)的新聞，現(xiàn)身在國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。
大數(shù)據(jù)屬于數(shù)學(xué)一類的專業(yè)。相關(guān)專業(yè)名稱有：“信息與計算科學(xué)”、“數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)”、“統(tǒng)計學(xué)”等。大數(shù)據(jù)是眾多學(xué)科與統(tǒng)計學(xué)交叉產(chǎn)生的一門新興學(xué)科。大數(shù)據(jù)牽扯的數(shù)據(jù)挖掘、云計算一類的，所以是數(shù)學(xué)一類的專業(yè)。
大數(shù)據(jù)是眾多學(xué)科與統(tǒng)計學(xué)交叉產(chǎn)生的一門新興學(xué)科。大數(shù)據(jù)牽扯的數(shù)據(jù)挖掘、云計算一類的，所以是計算機一類的專業(yè)。分布比較廣，應(yīng)用行業(yè)較多。零售業(yè)：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對客戶的消費信息進行分析。
大數(shù)據(jù)專業(yè)，一般是指大數(shù)據(jù)采集與管理專業(yè)。
；數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)屬于計算機類別。是一門普通高等學(xué)校本科專業(yè)，屬于計算機類專業(yè)，基本修業(yè)年限為四年，授予理學(xué)或工學(xué)學(xué)士學(xué)位。
大數(shù)據(jù)屬于數(shù)學(xué)一類的專業(yè)。相關(guān)專業(yè)名稱有：“信息與計算科學(xué)”、“數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)”、“統(tǒng)計學(xué)”等。 大數(shù)據(jù)是眾多學(xué)科與統(tǒng)計學(xué)交叉產(chǎn)生的一門新興學(xué)科。大數(shù)據(jù)牽扯的數(shù)據(jù)挖掘、云計算一類的，所以是數(shù)學(xué)一類的專業(yè)。
1、大數(shù)據(jù)的分析需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，才能得到好的結(jié)果。但是，數(shù)據(jù)的來源、格式、完整性、準(zhǔn)確性等都會對數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。若資料品質(zhì)較差，則會造成分析結(jié)果不夠精確，造成決策失誤。成本高昂 要想利用大數(shù)據(jù)，就必須在科技上投入巨資，包括硬件，軟件，網(wǎng)絡(luò)等。
2、大數(shù)據(jù)的優(yōu)點在于，它使我們可以收集過去無法集聚的反饋數(shù)據(jù)，實現(xiàn)針對學(xué)生個體的個性化學(xué)習(xí)，以及通過概率預(yù)測來優(yōu)化學(xué)習(xí)內(nèi)容、時間和方式。 反饋、個性化和概率預(yù)測構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的三個核心要素。 大數(shù)據(jù)的劣勢主要體現(xiàn)在其濫用可能帶來的危害。
3、此外，大數(shù)據(jù)要存入分布式文件系統(tǒng)(HDFS)，要有序調(diào)度MapReduce和Spark作業(yè)執(zhí)行，并能把執(zhí)行結(jié)果寫入到各個應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，還需要有一個大數(shù)據(jù)平臺整合所有這些大數(shù)據(jù)組件和企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)。
4、大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)點：能夠準(zhǔn)備得出可靠信息，有助于企業(yè)發(fā)展，已經(jīng)找到自己的方向；缺點：信息透明化，大數(shù)據(jù)比你更了解你自己。大數(shù)據(jù)優(yōu)點：(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。(2)為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實時交通路線，躲避擁堵。
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