ai大数据分析
目前来说，大数据分析和人工智能的应用前景是非常好的，因为随着现代科技的发展，大数据分析已经普遍的运用到各个方面中，而人工智能也是未来发展的一个主要方向。
⑵ 人工智能和大数据有什么区别
人工智能
（计算机科学的一个分支）
锁定
大数据
（IT行业术语）
本词条由“科普中国”科学网络词条编写与应用工作项目审核
。
本词条由“科普中国”科学网络词条编写与应用工作项目审核
。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[3]
⑶ AI（人工智能）和大数据有什么不同
大数据，就是大量的信息，这些信息在数据处理中心（高配的商业服务器）跑版，肯权定会把跑废，如果只是用简单的算法来处理，也很浪费时间。
人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，因为人工智能尚在发展阶段，所以也没有非常精准的定义
⑷ 大数据分析和人工智能到底有什么区别，它们不是一回事
大数据分析:
是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快内(Velocity)、类型多容(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
人工智能:
分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
⑸ 人工智能+大数据是什么
何为大数据？何为人工智能？
大数据，网络上是这么定义的，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
简单说，就是不是简单的将你的性别、淘宝记录啥的数据收集起来，通常做大数据的公司还会基于这些数据进行分门别类的整理，并且对整理后的数据进行分析，比如分析出你喜欢什么样的风格的衣服，你的喜好等信息。
关于大数据，IBM概括出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
那怎么实现上述的五大特点呢？
我们都知道，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。但即便高配，如果只是用简单的算法来处理，也很浪费时间。
所以这里就需要神经网络算法、机器学习等技术处理手段，软件和硬件结合起来对数据库中的数据进行处理，而使用的这些算法、机器学习等分析技术就属于人工智能。
其实人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，因为人工智能尚在发展阶段，所以也没有非常精准的定义，在行业内，人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用（云计算平台等）归结为人工智能。
⑹ 认知计算，人工智能和大数据分析有何区别
你好·
大数据分析属于认知计算的一个维度。与大数据相比，认知计算的范围更广、技术也更为先进。
认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习（MachineLearning）、行业模型等，大数据分析更多强调的是获得洞察，通过这些洞察进行预测。此外，传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法，但更多的是靠专家提供。
对于认知计算而言，洞察和预测只是其中的一种。但是，认知计算更为强调人和机器之间自然的交互，这些维度都不是传统的大数据分析所强调。
此外，认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习（DeepLearning），它的学习方法与传统方法不同，更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型，而不需要很多的人为干预，这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。
希望能够帮助到你
⑺ 用人工智能怎么做大数据分析分析
大数据分复析:
是指对规模巨制大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
人工智能:
分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
⑻ 大数据、BI、AI，三者之间的关系是什么
首先要理解三者的概念，大数据好理解，BI是Business Intelligence，即商业智能，AI是Artificial Intelligence，即人工智能。
我们可以理解把大数理解成是一切新IT的基础，企业部署了大数据，由大数据便自然进化到AI层面，同时也能为BI决策做参考。所以大数据又是BI和AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，BI和AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的智能决策和人工智能靠拢。