人工智能（12）大数据

大数据

大数据是什么
1大数据概念：（big data ) : 指无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理数据集合，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。
2 数据的存储单位： bit , byte, KB, MB,GB,TB,PB,EB, ZB,YB,BB,NB,DB 。
其中1 byte = 8 bit 1K = 1024 Byte 1M =1024k . 1 G = 1024m ,1T = 1024G ,1P = 1024T
3大数据主要解决问题：海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
4 大数据的特点 4V

Volume (大量）截至目前为止，人类生产的所有的印刷材料的数据是200PB, 而历史上全人类的总共说过的话数据量大约为5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB级别。
Velocity （高速）这是大数据区别于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的 ‘数字宇宙’的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到25.2zb 。在如此海量的数据面前，处理数据的速度就是企业的生命
Variety (多样）这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据，但对于以往存储的以数据库 /文本/ 为主的结构化数据，非结构化数据越来越多。包括网络日志，音频，视频，图片，地理位置等信息，这些多类型的数据多数据的处理能力有了更高的需求。
value（低价值密度）价值密度的高低于数据总量的大小成反比。
大数据应用场景
物流仓库：大数据分析系统助力商家精细化运营、提升销量、节约成本
零售 : 分析用户消费习惯，为用户购买商品提供方便，从而提升商量销售。经典案例：子尿布+啤酒
旅游：深度结合大数据能力于旅游行业需求，共建旅游产业智慧管理，智慧服务和智慧营销的未来。
商品广告推荐：给用户推荐可能喜欢，可能购买的商品。
保险：海量数据挖掘及风险预测，阻力保险行业的精准营销，提升精细化定价额能力
金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险
房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投资和营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人。
人工智能：柯洁 vs Alphago , 人工情感机器人，无人驾驶，足球机器人，机器臂，舆情分析
大数据发展前景
国家大数据战略。推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合
国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元，。目前，我国大数据人才只有46万，未来几年人才缺口达到150万之多。
很多高校开设了大数据课程
大数据属于高新技术，大牛少，升职竞争小
大数据薪酬好
大数据的业务流程分析
1产品人员提需求（统计总用户数，日活跃用户数、回流用户数）
2 数据部门搭建数据平台、分析数据指标
3 数据可视化（报表展示、邮件发送、大屏幕展示等）

两个概念
人工智能--人造的智能，通过研究人类的智能，了解人类智能（看、听、说、写、闻、思考等能力）的实质，生产出具有人类智能的机器。
大数据–密度大、体量大、维度多、价值高的数据。
人工智能与大数据的关系：

1、大数据的价值
没有数据支持的决策常常不准确。
在稳定收入的人群里，大约三到五成人在炒股，统计表明95%的个人投资最终跑不赢大盘，50-70%的频繁短线交易甚至在亏钱。但是我周围朋友同时学历不低，投资表现并不比这个数据好。那么它们为什么还要炒股，一方面是对自己的炒股能力颇为自信，另一方面看到周边谁谁挣钱的例子，让他们觉得赚钱很容易。但是只要看看统计数据，就会得到相反的结论。
大量数据的意义
2005年，从来没有做过机器翻译的Google请来了机器翻译专家弗朗兹.奥科，一年之后做出了当时世界上最好的机器翻译系统，在NIST的年度评审结果中，Google的BLEU得分51%（人工翻译准确率仅为50%-60%），领先第二名5%，而基于语法规则翻译的SYSTRAN仅为10.79%。奥科的秘诀却是：方法还是两年前的方法，却是利用了比其他研究机构多几千甚至上万倍的数据，训练出一个六元模型。一般来说，要估计N元模型的各个条件概率，要有足够多的数据，N越大，数据要越多，N一般不超过3。如果多使用两三倍数据，机器翻译效果会好一点，但是几万倍的增加时，量变的积累导致质变，达到很好的效果。
大数据的重要性
在医疗保健里面，基因的缺陷和很多疾病都有关系，要想搞清楚其中的关系：
传统的方法是通过实验搞清楚某一段基因的机理（这可能是个漫长的过程，也许需要从研究果蝇开始），以及它的缺陷带来的身体的变化，然后再搞清楚这种变化可能导致的疾病，或者什么情况下会导致疾病。科学家研究了几十年，都很难找到吸烟与很多疾病的因果关系。
数据统计方法与这些正好相反，从数据出发，找到基因缺陷与疾病在统计上的相关性，然后再反过来分析这种相关性的内在原因。
如以糖尿病为例，
P(B/A)=P(AB)/P(A)=#(AB)/#(A)P(B/A)=P(AB)/P(A)=#(AB)/#(A)
A代表基因有缺陷，B代表糖尿病。#代表样本数量。
大数据是非常有用的，如果有更多，更完备，更全面的数据，我们就能从中挖掘出预想不到的惊喜。人工智能的智能都蕴含在大数据中。
2、人工智能赋能各行各业
人工智能随着大数据的发展，将智能应用发展得淋漓尽致，在各行各业都得到广泛的应用。包括智能家居，智慧金融，智能客服，智能制造，智能医疗，智能艺术创作等各大领域。
- 智能家居：Echo音箱，智能炒菜机器人，智能安防等等。将人工智能技术嵌入，只需要通过碰触、手势、语音识别、人脸识别即可实现各种功能。
- 智慧金融：通过挖掘金融市场、风险变化、用户数据规律，给用户制定个性化服务。包括智能投资顾问行业、保险行业、征信行业等等。
- 智能客服：通过语音识别技术、自然语言处理技术、语音合成技术实现人机交互，用于客服领域，从业务咨询、专业问题解答，业务办理、投诉反馈等都能替代人工客服，从而减轻客服压力，降低企业运营成本，提升客户满意度。

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