人工智能和数据分析的区别

       这两种技术的共同点之一是兴趣。NewvantagePartners公司对企业管理人员进行的大数据和人工智能调查发现，97.2%的企业高管表示，他们的公司正在投资建设或启动大数据和人工智能计划。更重要的是，76.5%的企业高管认为人工智能与大数据密切相关，数据的更大可用性正在增强其组织中的人工智能和认知能力。下面就让小编为大家介绍人工智能和数据分析的区别。

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人工智能和数据分析的区别

      人工智能和数据分析的区别

1、大数据

       大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。

2、人工智能

       人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

3、大数据与人工智能

       大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。

       目前，大数据相关技术已经成熟，相关理论体系已经逐步完善。然而，人工智能仍处于行业发展的早期阶段，理论体系仍有巨大的发展空间。从学习的角度来说，从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能相对容易。一般来说，两种技术之间没有孰优孰劣的问题，发展空间很大。以上就是小编为大家分享的人工智能和数据分析的区别。