京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据价值挖掘之道:人工智能成新宠
人工智能自1943年诞生以来,在几十年的发展历程中经历了多次潮起潮落,人们却从未停止过对人工智能的研究与探索。而今年的AlphaGo人机大战又将人工智能推向了一个新的高潮,人工智能也已经从实验室逐步走向了商业化。
在互联网和移动互联网的新生态环境下,云计算、大数据、深度学习和人脑芯片等因素正在推动着人工智能的大发展。未来大数据将成为智能机器的基础,通过深度学习从海量数据中获取的内容,将赋予人工智能更多有价值的发现与洞察,而人工智能也将成为进一步挖掘大数据宝藏的钥匙,助力大数据释放具备人类智慧的优越价值。那么,在未来,人工智能会向着什么方向发展?人工智能真的能够超越人类吗?
近日,由百分点集团、中国人民大学、北京大学、伦敦政治经济学院与统计之都共同主办的中国最大的大数据盛会“大统计与数据科学联合会议”在北京召开。在百分点集团与北京大学携手举办的“2016百分点数据与价值国际论坛”上,北京大学数学学院信息科学系教授林作铨、大规模机器学习专家王益、中科院模式识别国家重点实验室副研究员刘康等学者和专家,与百分点集团研发总监苏海波一起分享了知识表示、深度学习、自然语言处理等人工智能的相关技术与应用,同时还共同探讨了大数据的应用创新及最新趋势。
如今人工智能产业格局的生态圈正在逐渐清晰化,整个产业结构分为基础、技术和应用三层,基础层指的是芯片开发、存储设备开发和计算平台等,譬如地平线机器人和百度大脑就处于这一层;技术层指的是基于深度学习的语音识别、人脸识别等智能算法,譬如科大讯飞、商汤科技;应用层指于技术层为用户提供智能化的服务和产品,譬如小i机器人、出门问问。
北京大学数学学院信息科学系教授林作铨认为:“人工智能的原始目标有两个:一个是要通过计算机来模拟人的智能行为,来探讨智能的基本原理,这是真正关心的问题。第二个目标是把计算机做得更聪明,计算机变得更聪明,我们人就可以更傻,就是体验更好。”
随着搜索引擎的飞速发展,将互联网文本内容结构化,从中抽取有用的概念、实体,建立这些实体间的语义关系,并与已有多源异构知识库进行关联,从而构建大规模知识图谱,对于文本内容的语义理解以及搜索结果的精准化有着重要的意义。然而,如何以自然语言方式访问这些结构化的知识图谱资源,构建深度问答系统是摆在众多研究者和开发者前的一个重要问题。
对此,中科院模式识别国家重点实验室副研究员刘康表示:“我们做问答其实是想用人工智能的技术来做这样的问题,不管是检索式问答还是社区QA的问答,都是基于关键词的匹配和检索,其实很难做到对于数据真正的结构化的理解。问答的脉络可分为三类:一是基于检索式的问答,二是基于关键词检索或者是语义匹配的技术,三是基于知识库的问答系统,核心就是语义解析和推理。目前,深度学习在自然语言理解领域,还有很长的一段路要走。”
在论坛中,大规模机器学习专家王益分享了关于“通用计算机群和分布式机器学习”的主题,他表示,当我们说大数据的时候,不同行业有不同的说法,在互联网行业,凡是能说出有多大的数据的都不是大数据,互联网行业的数据是无穷无尽的。而要真正用好这些数据就一定会用到分布式存储和计算。实际上,在互联网和大数据环境下,首要目标是“能算大”.而“大”不是“算得快”就能做到的,而是要能形成业务闭环--运行Web服务、收集用户行为数据、通过机器学习理解用户、将学习得到的“知识”反馈到Web服务中以提升服务质量。
针对人工智能跟大数据到底是一个什么关系的问题上,百分点集团研发总监苏海波表示,人工智能给大数据带来的更多的是基于,而不仅仅是挑战。大数据对人工智能更多是一种推动,推动人工智能的发展。如今,人工智能已经开始慢慢深入到各个领域,我们能够利用人工智能技术,去提高我们的效率,去辅助人类,帮助我们进行洞察,做出正确的决定。
看百分点大数据价值挖掘之道
如今,大数据技术正在不断向各行各业进行渗透。深度学习、实时数据分析和预测、人工智能等大数据技术逐渐改变着原有的商业模式,推动着互联网和传统行业发生着日新月异地变化。但与此同时,非结构化数据难以利用,数据与实际商业价值不匹配的现象在很多企业依然存在,只有不断推进大数据技术与场景创新,才能真正推动大数据应用的不断落地。
为了帮助企业用户挖掘大数据价值,百分点打造了涵盖大数据技术层、管理层和应用层的完整产品体系,能通过大数据操作系统(BD-OS)、用户画像标签管理系统,以及应用层的推荐引擎、分析引擎和营销引擎,帮助企业更好的管理数据资产,全方位的搜集用户数据、进行深度整合,并借助数据分析对用户行为进行精准的洞察、分析,为企业的产品研发、经营策略制定提供坚实的数据支撑,从而更好地实现从粗放型营销向精准营销的转变。
百分点集团研发总监苏海波表示:“针对传统企业,我们要提倡互联网+,以互联网+大数据为基础,帮助传统企业提升效率,帮助他们挖掘数据价值,从而提升业务价值。”
与传统的数据管理系统相比,百分点大数据系统具有技术、应用、数据这三大核心竞争力,还创新的整合了标签体系、用户画像,用户群管理、数据输出、审计管理,智能推荐、价值分析等功能,系统能够通过企业全触点、全渠道用户数据整合,多维度洞察用户特征,满足全面性、深入性、易用性这三个维度的大数据应用要求。
写在最后,我相信,未来五年是人工智能进入各个垂直领域的加速期,“人工智能+”将引领产业变革,金融、制造、安防等领域将会诞生新的业态和商业模式,从而更好的实现信息技术由IT向DT的转变
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21