各位老铁们好，相信很多人对人工智能 数据分析都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能 数据分析以及人工智能 数据处理的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录
大数据人工智能的出现，数据分析师会被取代吗？
不会，大数据智能分析工具始终是工具，它是用来帮助数据分析师们更快速、直观、灵活地分析数据的。所以，不用担心数据分析师会被取代。有兴趣的话，你可以去奥威软件的网站了解下奥威BI大数据智能分析工具，或者亲自试用一下，你就会更明白大数据智能分析到底是怎么回事了。
人工智能与数据分析和数据挖掘有关联吗？
倒不如说数据分析工具会利用AI来爬取第三方平台上的数据，然后做智能可视化分析。举个简单的例子，你需要从京东上获取一些数据做数据分析，就可以用奥威BI工具上的AI爬虫去爬。这些数据保存下来后就能直接做数据分析了。
推荐靠谱的数据分析平台？
强烈推荐Stratifyd。Stratifyd增强智能数据分析平台应用业界前沿AI算法，让企业享受数据洞察带来的商业价值。
1.轻松连接外源数据
强大的数据连接团队，收集全渠道客户互动数据及其他公开数据。丰富的数据连接工具以及转化引擎，一键接入AI数据分析平台。
2.AI模型的高效训练与部署
为分析人员提供NeuralNetwork、RandomForrest等机器学习和深度学习算法，帮助分析人员高效训练并部署与业务紧密相关的AI预测模型。
3.核心文本分析功能
利?NLP、NLU技术结合聚类算法快速处理?批量?然语??本数据，提炼流?话题，了解客户情感态度和观点意图。结合?定义?本话题标签?具Taxonomy，定向监控重要议题发展趋势。
4.动态可交互的可视化报表
无论数据格式多么复杂，最后皆可以可视化报表的形式直观呈现数据分布和变化趋势。您还可以依靠控件联动机制快速实现动态筛选，层层深钻，定位核心问题。
5.语音转写与分析
基于自然语言处理技术，支持将呼叫中心的电话录音转换成文本数据，并导入AI数据分析平台。借助非监督学习聚类算法，分析通话指标及互动内容，总结流行话题与情感，探究数据背后代表的业务洞察。
6.简单易用快速上手
相较于专业级数据挖掘软件，Stratifyd提供更为人性化的AI技术方案，无需编写代码，无需精通算法知识，普通业务人员也可轻松上手。
7.业务流程自动化
分析看板轻松创建，?动更新数据随时?持决策。AI模型?动进??规模判断预测，桥接公司业务系统，实现业务流程自动化。
8.安全可靠，国际认证
Stratifyd一直将客户信息安全放在第一位，获得多项国际安全认证，严格遵守国际、当地政策对数据安全的严格管控，保护客户数据隐私与安全。
数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？
这个问题最近刷到很多次，看来是要回答一下了。因实际工作中会接触数据分析、挖掘、大数据、机器学习及深度学习，这里分享一下自己对这些概念的认知。
数据分析主要是面向结论。通常是通过人依赖自身的分析经验和对数据的敏感度（人智活动），对收集来的数据进行处理与分析，按照明确目标或维度进行分析（目标导向），获取有价值的信息。比如利用对比分析、分组分析、交叉分析等方法，完成现状分析、原因分析、预测分析，提取有用信息和形成结论。
数据挖掘主要是面向决策。通常是指从海量（巨量）的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息或知识的过程（探索性），更好地发挥或利用数据潜在价值。比如利用规则、决策树、聚类、神经网络等概率论、统计学、人工智能等方法，得出规则或者模型，进而利用该规则或模型获取相似度、预测值等数据实现海量数据的分类、聚类、关联和预测，提供决策依据。
需要注意，较传统数据挖掘主要针对相对少量、高质量的样本数据，机器学习的发展应用使得数据挖掘可以面向海量、不完整、有噪声、模糊的数据。
数据统计同样是面向结论，只不过是是把模糊估计的结论变得精确而定量。比如。得出具体的总和、平均值、比率的统计值。
从广义上讲，广义的数据分析分为如上介绍的数据分析、数据挖掘、数据统计三个方向。机器学习是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，能够赋予机器学习的能力以让它完成通过编程无法完成的功能，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科，但机器学习不会让机器产生“意识和思考”，它是概率论与统计学的范畴，是实现人工智能的途径之一。
深度学习是机器学习的一个子领域，受大脑神经网络的结构和功能启发而创造的算法，能够从大数据中自动学习特征，以解决任何需要思考的问题。从统计学上来讲，深度学习就是在预测数据，从数据中学习产出一个模型，再通过模型去预测新的数据，需要注意的是训练数据要遵循预测数据的数据特征分布。它也是实现人工智能的途径之一。
机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。关于人工智能 数据分析到此分享完毕，希望能帮助到您。
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