智能数据分析方法主要为两种类型,一是数据抽象(Data Abstraction ;二是数据挖掘(Date Mining)。
数据可能是这个世纪最重要的信息来源,现在众多的企业都在构建自主的大数据库,可以说目前的整个市场就是庞大的数据中心,数据已经成为这个时代最重要的的资源,而且企业在沟通交互之间又进行了数据共享,数据量的增加导致高效基于计算机分析方法的方式出现,如智能数据的分析运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。
智能数据的分析基本目的是通过庞大的数据中心,通过智能分析精确的对客户需求做出反应。在实际生活中通常充当智能助手的角色,大大降低了工作的强度,帮助用户迅速的采集有效信息数据并且反馈给用户,以便高效的完成工作。因为整体的数据量极其庞大,如人工去进行筛选有效信息耗时耗力结果也不精确,通过智能数据分析能够在大量的无效信息及信息碎片中筛选出有效信心提供给用户。
在目前的生活当中大数据起到的作用不可小觑,就如普通的网上购物,在大数据跟人工智能的环境下,后台系统会智能分析你近期的关注记录为你推荐商品,或者根据个人喜好、品种、样式为你进行搭配,大数据还会根据您近期的购物情况进行记录生成分类账单等等,在大数据的前提下个人的需求逐渐被放大,选择性也将更加充足。
大数据的分析方式也是通过各个算法进行构建的,而针对需要提取出有价值的信息显然需要不同的方法,如模糊采集对于整体信息进行片段式的筛选,通过一些关键信息进行匹配对应出整体有价值的信息,精确采集根据整体信息进行对比筛选出内容匹配的信息,还有智能采集通过提示的信息进行人工智能补充来然后进行采集。而对于需求信息的不同采用的方法有时候可能需要几个方法进行结合才能做到精确,多种方法的使用只是为了应对不同条件下的信息处理方式更加精确。
联系我时,请说是在上海便民网看到的,谢谢!