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本文目录
人工智能是处理大数据最好的工具
大数据与人工智能是密不可分的，大数据的发展离不开人工智能，没有人工智能的加持大数据就无法拥有智能。
而人工智能的发展又离不开数据的支持，它需要海量数据作为思考决策的基础。一般认为人工智能三大基础是数据、算法和算力，算力则是另外一个维度的基础了，如果没有硬件的迅猛发展以及并行运算等就不会有这一轮的人工智能浪潮。因为算法就算再好，如果没有算力加持，它也是没有实际应用价值的算法。
人工智能是大数据技术的基础
现实中，大数据仍然是人工智能应用基础如今，大数据范畴早就超过了数据本身，其还包括大数据技术处理和应用。大数据使得很多应用变为可能，这中间包括语音识别、机器翻译、计算机视觉，以及现在的下棋等等，这些应用都是得益于大数据。
人工智能对大数据分析的影响
将人工智能、自动化和数据讲故事引入分析领域不仅会对分析的最终用户产生直接影响，还会对在该领域工作的人员产生直接影响。虽然许多分析师可能担心它们会被自动化和人工智能所取代，但相信数据分析师的角色将会对业务和所需技能的广泛性产生重大影响。
传统上，数据分析师花了大量时间来完成一些平凡而重复的任务，例如准备分析数据、创建报表和仪表盘，然后使用这些任务人工搜索数据中有意义的更改。使用传统的分析和商业智能工具，分析师无法探索其数据的每一种组合或排列。
如今，数据分析师的作用包括广泛的数据管理和分析活动。这包括获取、准备、清理和建模数据，然后通过创建报表和仪表盘为业务定制分析来支持决策。在所有这些活动中，对业务的真正价值是那些与识别影响业务的关键变化或趋势以及解释这些信息以确定可能对业务的影响有关的活动。
业务分析师面临的两难困境是，虽然解释是他们承担的最有价值的活动，但他们花费的时间最少。大多数数据分析师只花费20%的时间用于实际数据分析，80%的时间用于完成业务收益很少的任务，例如查找、清理和建模数据，这些效率极低，对业务增值不大。
这不仅仅是数据准备效率低下。传统的数据分析和可视化工具需要完全人工的数据发现方法。用户必须从大量字段和过滤器中进行选择，然后在搜索模式，趋势和异常变化时切片和切块数据。这个人工过程非常耗时，并且极易出现人为错误和偏见，尤其是在当今数据丰富的世界中。
大数据的理解与分析需要人工智能吗
需要，大数据解决了数据的高效存储和读取，如何利用大数据就成为了分析师和人工智能的主角，人工智能在强大的算法基础上解决生活中各种各样的问题，二者缺一不可。
OK，关于用人工智能读懂大数据和用人工智能读懂大数据吗的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
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