昌平北大青鸟共享大数据的分析与应用实践

随着互联网的不断发展，大数据技术已经广泛应用于各个渠道。今天昌平北大青鸟将通过案例分析，了解大数据分析和大数据应用的实际操作。过去几个月大数据分析的一个趋势是，越来越重视使用人工智能(以不同的形式和风格)来帮助分析大规模数据，并获得预测性的洞察力。

事实上，最近复兴的AI很大程度上是大数据的产物。深度学习(最近备受关注的AI领域)背后的算法基本上诞生于几十年前，但直到它可以廉价快速地应用于大规模数据时，才显示出巨大的潜力。AI与大数据的关系如此密切，以至于现在业内专家都认为AI已经“厌烦地爱上了大数据”。

但反过来，人工智能现在正在帮助大数据实现后者的承诺。分析对AI/机器学习越来越多的关注，也符合大数据下一步的进化趋势:现在我拥有了所有的数据，但我能从中获得哪些洞察？当然，这个事情可以由数据科学家来解决。从一开始，他们的作用就是实现机器学习，否则就得拿出模型来发现数据的意义。然而，机器智能正逐渐扮演数据科学家的辅助角色——只有通过转储数据，新兴产品才能提取数学公式(如ContextRelevant)或自动建立和推荐可能返回良好结果的数据科学模型(如DataRobot)。一批新的AI公司提供的产品可以自动识别像图像这样的复杂实体(如Clarifai和Dextro)，或者提供强大的预测分析(如HyperScience)。

同时，随着基于无监督学习的产品的传播和完善，看看他们和数据科学家之间的关系如何演变将会非常有趣——他们未来是敌人还是朋友？当然，AI不会很快取代数据科学家的职位，但有望看到数据科学家通常执行的更简单的任务越来越自动化，这可以大大提高生产力。

但无论如何，AI/机器学习绝不是大数据分析中值得关注的趋势。大数据BI平台的普遍成熟及其日益增强的实时能力也是一个令人振奋的趋势(如SiSense、ArcadiaData等。).