ai大數據分析
目前來說，大數據分析和人工智慧的應用前景是非常好的，因為隨著現代科技的發展，大數據分析已經普遍的運用到各個方面中，而人工智慧也是未來發展的一個主要方向。
⑵ 人工智慧和大數據有什麼區別
人工智慧
（計算機科學的一個分支）
鎖定
大數據
（IT行業術語）
本詞條由「科普中國」科學網路詞條編寫與應用工作項目審核
。
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人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」
大數據（big data）是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。[1]
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[2]中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。[3]
⑶ AI（人工智慧）和大數據有什麼不同
大數據，就是大量的信息，這些信息在數據處理中心（高配的商業伺服器）跑版，肯權定會把跑廢，如果只是用簡單的演算法來處理，也很浪費時間。
人工智慧是很多技術的總稱，包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，因為人工智慧尚在發展階段，所以也沒有非常精準的定義
⑷ 大數據分析和人工智慧到底有什麼區別，它們不是一回事
大數據分析:
是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快內(Velocity)、類型多容(Variety)、Value（價值）、真實性(Veracity)。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。
人工智慧:
分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
⑸ 人工智慧+大數據是什麼
何為大數據？何為人工智慧？
大數據，網路上是這么定義的，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
簡單說，就是不是簡單的將你的性別、淘寶記錄啥的數據收集起來，通常做大數據的公司還會基於這些數據進行分門別類的整理，並且對整理後的數據進行分析，比如分析出你喜歡什麼樣的風格的衣服，你的喜好等信息。
關於大數據，IBM概括出大數據的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
那怎麼實現上述的五大特點呢？
我們都知道，所謂大數據，就是大量的信息，利用普通的加減乘除啥的肯定會把電腦給跑廢掉，不過這里的電腦不是我們用的普通的電腦，他們通常都有數據處理中心，就是高配的商業伺服器。但即便高配，如果只是用簡單的演算法來處理，也很浪費時間。
所以這里就需要神經網路演算法、機器學習等技術處理手段，軟體和硬體結合起來對資料庫中的數據進行處理，而使用的這些演算法、機器學習等分析技術就屬於人工智慧。
其實人工智慧是很多技術的總稱，包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，因為人工智慧尚在發展階段，所以也沒有非常精準的定義，在行業內，人工智慧與大數據密不可分，可以將很多大數據的應用（雲計算平台等）歸結為人工智慧。
⑹ 認知計算，人工智慧和大數據分析有何區別
你好·
大數據分析屬於認知計算的一個維度。與大數據相比，認知計算的范圍更廣、技術也更為先進。
認知計算和大數據分析有類似的技術，比如大量的數據、機器學習（MachineLearning）、行業模型等，大數據分析更多強調的是獲得洞察，通過這些洞察進行預測。此外，傳統的大數據分析會使用模型或者機器學習的方法，但更多的是靠專家提供。
對於認知計算而言，洞察和預測只是其中的一種。但是，認知計算更為強調人和機器之間自然的交互，這些維度都不是傳統的大數據分析所強調。
此外，認知計算目前成長很快的一個領域為深度學習（DeepLearning），它的學習方法與傳統方法不同，更多的是基於大量的數據通過自學的方式得到這樣的模型，而不需要很多的人為干預，這個從學習方法來講和大數據分析有很多不同的地方。
希望能夠幫助到你
⑺ 用人工智慧怎麼做大數據分析分析
大數據分復析:
是指對規模巨制大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、Value（價值）、真實性(Veracity)。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。
人工智慧:
分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
⑻ 大數據、BI、AI，三者之間的關系是什麼
首先要理解三者的概念，大數據好理解，BI是Business Intelligence，即商業智能，AI是Artificial Intelligence，即人工智慧。
我們可以理解把大數理解成是一切新IT的基礎，企業部署了大數據，由大數據便自然進化到AI層面，同時也能為BI決策做參考。所以大數據又是BI和AI智能化程度升級和進化的基礎，擁有大數據，BI和AI才能夠不斷的進行模擬演練，不斷向著真正的智能決策和人工智慧靠攏。