大数据和人工智能哪个好
大数据驱动的AI热潮，是泡沫吗
总的来说，数据智能有三个核心关键点，分别是云计算、大数据和算法。提到“数据智能”，很多小伙伴可能会想到“商业智能”，也就是 BI（Business Intelligence）这个词。要注意的是，数据智能的本质是机器人直接做决策，这和传统的BI（商业智能）是完全不同的逻辑。可能也有的朋友不是很了解什么是BI（商业智能），在这里简要说明一下。商业智能，主要是负责收集、管理和分析数据，并且将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处，尤其是，服务于企业的高管，用来提供决策支持。所以其实很多企业，都有BI（商业智能）这个部门。但是数据智能的逻辑是不同的。数据智能强调的是直接让机器人进行决策。然而要实现让机器人进行决策，背后就需要有三个强大的助手：云计算、大数据和算法。所以这就是我开头所讲的，三个核心关键点，也是要实现数据智能，必须具备的三个关键条件。接下来我将力求用通俗的，让大家理解这三个词。首先，什么是“云计算”？云计算，就是指通过把一台台的服务器连接起来，这样就使得服务器之间可以相互进行数据传输，那么数据就像网络上的“云一样”在不同服务器之间 飘啊飘~~~所以，在数据智能的范畴里，云计算的核心价值主要是——用极低的成本存储和计算海量的数据。下面讲数据智能的第二个关键条件：“大数据”“大数据”这个词，大家肯定是非常非常熟悉了，对吧？看名字，“大数据”，直觉反应，是不是，就是觉得 很大，很多很多很多很多的数据呀？其实不然，不是数据量越大，就叫“大数据”。大数据的定义，有很多。我个人比较喜欢的是，麦肯锡给出的一个定义。麦肯锡全球研究所，给“大数据”的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。在这个定义里，讲到了大数据的 四个最核心的特质：海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低。数据规模，只是大数据的其中一个特征而已，除此之外，还有“快速”、“多样”、“价值密度低”的特点。“快速”、“多样”都比较好懂。那“价值密度低”怎么理解呢？“价值密度低”的意思是，大数据里的杂质很多、噪音很多。（所以大数据产业里，才出现了“数据治理”这个专门的行当，数据分析前，是需要数据清洗的大量工作。数据清洗，甚至占去大数据分析整体工作的70%……）所以我们可以看到，上面所讲的“云计算”和“大数据”，它俩是相辅相成的关系，如果没有云计算，我们就没办法用极低的成本存储和计算海量的数据。反过来，也正因为有了处理大数据的需求，我们才会对云计算要求越来越高。二者推动了整个数据行业的不断高速发展。接下来讲最后一个关键词：算法。算法，严格说来，不是机器，而是人…………算法，其实是将人的思考进行模拟，抽象成一个模型，然后用数学方法给这个模型找到一个近似的解，之后再用代码把这个解变成机器可以执行的命令，这样就完成了一个机器大脑的构建。大数据和算法最好的结合的例子，就是大家熟知的2016年万众瞩目的AlphaGo大战世界顶级围棋棋手李世石的例子。AlphaGo的计算能力超强，它可以把人类历史上所有的棋谱都快速学会，并且在此基础上进行优化。这就是超强的算法水平！好了，以上就是我给大家拆解的，关于数据智能的三个核心词：云计算、大数据、算法。最后拿本人所在的零点有数公司举个例子，零点有数，基于26年在各个行业的专项研究积累，形成了扎实的算法优势，这是机器无法取代的，也是我们的核心优势。那么，我们有了“算法”优势后，如何获得其他两个因素，“云计算”和“大数据” 呢？这就牵涉到另外一个智能商业时代的另一个核心词：资源的网络协。我们可以通过资源协同的，去获得云计算和多源数据的支持力量，包括我们零点也有答对这样的移动终端的强大交互工具，就可以保证，我们的数据智能，很好地运转起来。更重要的是，就如刚刚我所提到的，“云计算”和“大数据”，都属于机器人类的，技术类的角色；但是“ 算法”，是属于“人”的因素，是“大脑”的角色，是非常不容易被替代的。这就是我们零点很宝贵的竞争优势。数据智能的道路，还处于发展初期。同时，期待每个数据智能行业的工作者都能走在未来时代的赛道前端上！
大数据可视化软件和工具有哪些
一般用哪些工具做大数据可视化分析？虽然你这提问带有广告嫌疑，但还是当高质量回答做了吧，现在大数据时代用到工具的地方很多，也算帮助别人。在推荐工具之前，我们要先把数据可视化和 信息可视化分清楚，狭义上的数据可视化指的是将数据用统计图表呈现，而信息可视化则是将非数字的信息进行可视化。我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化。根据数据类型和性质的差异，经常分为以下几种类型：统计数据可视化：用于对统计数据进行展示、分析，一般都是以数据库表的形式提供，常见的有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 、FineBI等等；关系数据可视化：主要表现为节点和边的关系，比如流程图、网络图、UML 图、力导图等。常见的关系可视化类库有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等；地理空间数据可视化：常见类库如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等；还有时间序列数据可视化（如 timeline）、文本数据可视化（如 worldcloud）等等；然后下面再来盘点几个大数据可视化常用的工具：一、D3D3.js 是一个基于数据操作文档的 JavaScript 库。 D3 可以将强大的可视化组件和数据驱动的 DOM 操作方法完美结合。D3 的优劣：强大的 SVG 操作能力，可以非常容易的将数据映射为 SVG 属性集成了大量数据处理、布局算法和计算图形的工具方法强大的社区和丰富的 demoAPI 太底层，复用性低，学习与使用成本高D3 没有提供封装好的组件，在复用性、易用性方面不佳，社区里有很多基于 D3 的可视化组件库：nvd3.js: 基于 D3 封装了常见的折线图、散点图、饼图，功能比较简单dc.js: 除了提供了常见的图表外还提供了一些数据处理能力c3.js: 一个轻量级的基于状态管理的图表库D3 有着 Stanford 的血脉渊源，在学术界享有很高声誉，灵活强大使得它成为目前领域内使用最广泛的可视化类库，但偏底层的 API 和数据驱动模式，使得上手 D3 存在一定门槛，基于 D3 的工程实现上需要自己考虑和处理更多内容，如动画、交互、统一样式等，研发成本较高。二、FineBI简洁明了的数据分析工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。评价：FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。三、HighChartsHighCharts 是一个用纯 JavaScript 编写的图表库， 能够简单便捷的在 Web 应用上添加交互性图表。这是在 Web 上使用最广泛的图表，企业使用需要购买商业授权。HighCharts 的优劣：使用门槛极低，兼容性好使用广泛，非常成熟样式比较陈旧、图表难以扩展商业上使用需要购买版权这是图表界的 jQuery，在世界范围内是使用最多最广的一个可视化类库，但整体图表设计比较陈旧难以扩展，同时商业公司使用需要按照使用人数购买版权，比较昂贵，阿里有购买过，目前已不推荐使用。四、EChartsECharts 缩写自 Enterprise Charts，企业级图表，开源来自百度数据可视化团队，是一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖另一个也是该团队自主研发的轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts 是目前国内唯一一个入选 GitHub 全球可视化榜单的开源项目，2w+ star 全球排名第三，社区活跃，覆盖主流前端框架和 8 种编程语言的扩展，目前国内市场占有率处于绝对领先地位。ECharts 的优劣：丰富的图表类型，覆盖主流常规的统计图表配置项驱动，三级个性化图表样式管理移动端优化，交互和布局适配，按需打包深度的交互式数据探索地理特效（百度迁徙，百度人气，公交轨迹等效果）灵活性上不如 Vega 等基于图形语法的类库复杂关系型图表比较难定制ECharts 能很好满足传统图表需求，但在高度灵活多样化的可视需求面前，需要另寻出路。五、LeafletLeaflet 是面向移动设备的交互式地图的 JavaScript 库。 测量的 JS 只有大约 38 KB，它具有大多数开发人员需要的所有映射功能。Leaflet 的优劣：专门针对地图应用mobile 兼容性良好API 简洁、支持插件机制功能比较简单，需要具备二次开发能力地图专用，其他领域使用不上。目前 Google 地图、高德地图、百度地图都拥有自研的 JS 库。八、AntV AntV 是蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案，主要面向从事数据可视化应用相关的工程师和设计师，目前包括：底层绘图引擎 G：目前基于 canvas 2d 提供基础绘图能力，基于 webgl 的版本正在规划中；可视化语法类库 G2：一套数据驱动的高交互可视化图形语法，提供了丰富的图表、专业的数据处理能力、便利的扩展和强大交互能力；关系可视化类库 G6：专注解决流程与关系分析的图表库，集成了大量的交互，可以轻松的进行动态流程图和关系网络的开发；移动端图表类库 F2：是一套精简、高效易扩展的移动端图表库，适于对性能、体积、扩展性要求严苛的移动应用场景下使用；可视化设计指引与使用规范：统计图表以及常用场景下的可视化设计指引和使用规范；
大数据和人工智能应该选哪个学习呢
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，大数据和人工智能之间本身存在着非常紧密的联系，但是大数据与人工智能在技术体系上又有比较明显的区别，大数据以数据价值化为核心，而人工智能则更注重决策和行动。从技术体系结构来看，大数据技术体系结构已经趋于成熟，而且大数据在学习难度上也会相对更小一些。从近两年大数据领域的人才需求情况来看，目前大数据领域释放出了大量的人才需求，比如大数据开发岗位的需求量就比较大。相对于大数据来说，人工智能的技术体系尚处在发展期，远没有达到成熟阶段，所以当前学习人工智能技术还是存在较大难度的，因此当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。当然，如果自身的学习能力比较强，同时也有扎实的数学和计算机基础，那么也是完全可以直接从人工智能技术开始学起的。从当前行业领域的人才需求情况，以及技术本身的联系来看，初学者从大数据开始学起是比较不错的选择，一方面大数据的相关知识更容易上手，另一方面掌握大数据技术也可以向人工智能领域发展。目前机器学习是大数据进行数据分析的两种基本手段之一，而机器学习又是人工智能领域的六大传统研究方向之一，所以掌握机器学习之后再学习人工智能知识会更容易一些。虽然大数据技术相对于人工智能技术要更容易一些，但是大数据技术体系本身也比较庞大，也需要一个系统的学习过程，而且大数据作为一个典型的交叉学科，需要学习的知识量也是比较大的，涉及到数学、统计学和经济学三大学科。所以，要想顺利学习大数据技术，最好在专业人士的指导下进行学习。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据与人工智能的区别
谢谢邀请！要想了解大数据与人工智能的区别，首先要从认知大数据和人工智能的概念开始。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。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。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。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趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果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也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！