池网科技 一、机器学习会取代大数据吗
机器学习会取代大数据吗
在当今数字化时代，机器学习和大数据已经成为许多企业和组织的关键利器。机器学习是一种人工智能（AI）的分支，通过计算机系统学习和改进经验，而大数据则是指海量、复杂的数据集合。机器学习利用大数据进行训练，以识别模式并做出预测，从而为企业决策提供有力支持。
机器学习与大数据关系密切
机器学习和大数据一直被视为一对黄金组合，彼此之间关系密切。大数据为机器学习提供了训练和优化模型所需的丰富数据资源。机器学习可以通过分析大数据中的模式、趋势和异常来发现深层见解，并为决策制定提供支持。
虽然机器学习依赖于大数据进行训练，但两者并不等同。大数据是指规模庞大的数据集，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据，而机器学习则是利用这些数据并从中学习以实现特定目标。
机器学习对大数据的作用
机器学习在大数据领域发挥着至关重要的作用。通过机器学习算法的应用，企业可以从海量数据中提炼出有用的信息和见解。这些信息可以帮助企业做出更准确的预测、优化业务流程、提高效率和降低成本。
机器学习可以帮助企业识别大数据中的潜在模式，从而实现数据驱动的决策制定。通过机器学习技术，企业可以更好地了解客户需求、预测市场趋势、优化营销策略，并提高产品和服务质量。
大数据对机器学习的意义
大数据为机器学习提供了必不可少的基础。机器学习算法的表现通常取决于所使用的数据集的质量和规模。大数据为机器学习提供了丰富的训练样本，从而帮助模型不断优化和改进。
此外，大数据还为机器学习提供了挖掘新知识和发现未知模式的机会。通过分析大规模数据集，机器学习可以帮助企业发现隐藏在数据背后的商业见解和价值，从而推动创新和发展。
机器学习与大数据的未来
在未来，机器学习和大数据将继续发展并相互影响。随着技术的不断进步和数据量的持续增加，机器学习算法将变得更加智能和高效，能够处理更复杂的问题并提供更准确的预测。
同时，大数据的应用范围将进一步扩大，涵盖更多领域和行业。企业将更加重视数据资产的管理和分析，以获得竞争优势并满足客户需求。
因此，机器学习和大数据之间的关系将持续深化，二者共同推动着数字化时代的发展和创新。机器学习不会取代大数据，而是与大数据共同发展，相互促进，共同创造更加智能、高效的数据驱动解决方案。
二、人工智能和机器学习会逐渐取代金融和数据分析师吗？
对于人工智能对于金融领域的影响的我的立场并没有变，同时也想借着这个问题谈谈作为金融从业者或相关专业的学生该怎么面对人工智能的发展。
金融是一个复杂的系统。在短时间内，很难被人工智能或者机器学习完全替代。但是在利润率高、数据结构化好、数据储量大、问题定义明确的金融领域，AI会大行其道。随着一个个小领域被逐步击破，最终大规模的跨领域金融AI才会出现。根据马太效应，强者愈强，大金融公司如高盛、大摩已经加大了在人工智能领域的投资。
十年对于单一的金融AI已经足够了，但对于跨领域金融AI可能又太仓促了。
在现阶段，金融公司所面临的数据结构化需求远远高于开发AI的需求。大量的历史数据还并未电子化，甚至大量金融公司新产生的数据都还属于非结构化的格式。
对于金融机构来说，有目的和计划的在合法的途径下收集、购买、或生成相关数据将会为未来企业发展带来巨大的优势。对于大型的金融机构/研究机构，应该继续加大在AI领域的投资，从内部培养跨金融和AI领域的人才，即使在短时间内不能产生直接利润。
1. 没有人工智能背景，该怎么保证自己不被AI浪潮淘汰？
我的观点是，首先不要尝试从头学起，时间成本太高了。大部分AI从业者需要研究生以上的学历，而且往往都是计算机/统计/数学/物理方便的背景。往短了算，读完计算机的本硕至少需要5-6年。然而大量AI从业者一般有博士学位，这就需要额外的3-5年，尤其是从事理论模型开发的从业者。
其次，在就业时也要尽量选择大的金融服务类公司。像上文提到的，小公司一般没有财力投入到大规模的人工智能创新当中。随着时间过去，小的金融公司只会愈发艰难，大公司会赢者通吃。
同时可以加强对于行业资讯的关注，我平时关注的有 机器之心、人工智能学家、以及人工智能头条。大部分时候只要关注一下资讯就可以了，比如白宫发了人工智能报告啊，高盛又出了一份AI展望报告啊~这样可以保证自己获得一手的资讯。
针对读者不同的就业情况可以分成以下情况讨论：
- 1.1. 如果你现在已经身处金融服务类公司，那么应该开始关注公司内部的人工智能创新项目。大部分的跨国金融公司都会有类似的fund来支持这样的项目，在投行券商里面的研究部门或者独立的数据分析团队。比如在我们公司，有一笔Territory Investment Fund用于支持领域创新，不求回报，只求在创新中不落下风。在找到对应的内部团队后，可以毛遂自荐当志愿者来体验新开发的AI系统。在各大公司里面，AI开发团队往往都面临相似的困境--内部员工的不配合和敌视。一般只要你愿意提供反馈，AI开发团队都是很欢迎的这样的第一手反馈的。尽早加入开发团队可以让自己更适应这样的变革，也会为你尽早指明方向该作出怎样的改变。
- 1.2. 如果你还在上学，是一名商科专业的大学生。就像上文提到的，我不建议你转专业从头学计算机。但可以适当的补充一些数据分析类的课程，比如数据库、统计概率以及简单的Python/R的使用。如果有意在这个方向继续学习，但数学和计算机能力有限，可以参考1.3的推荐。
- 1.3. 如果你不是一位金融从业者，但想要朝AI金融从业者发展。这条同时适用于在思考是否要继续读书的学生。我会建议大家去读一个 Master in Business Analytics 或者 Master in Data Analytics, 也就是商业分析硕士或者数据分析硕士。这个专业属于这两年流行起来的专业，主要内容是讲如何将数据分析应用于商业当中。这样的学位一般会涵盖基本的数据分析以及机器学习，但比较侧重于应用，而不是理论开发。从这个角度来看，申请难度比较低而且门槛也不像理工科的硕士那么高。当然，我们不能期待读完这个学位就可以叩开金融机构的大门，只是说在未来工作中使用AI模型时会比较得心应手，并能对ML有一些理解。
2. 人工智能在交易领域的应用
大量的人工智能已经被对冲基金所使用，比如Simplex Equity的Self-learning model，在未经人工干预的前提下实现了在英国退欧时就抛售了日本期货。这并不是孤例，彭博社去年的一篇文章就分析了AI对于Quant的冲击，人工智能基金 跑贏大市 - Focus On - 彭博商業周刊。
明显可以发现，这个领域就属于我们所定义的利润率高且有数据积累的领域，因此金融公司愿意投入财力和人力进行开发。如果想要了解更多类似的例子，可以直接搜索“券商+人工智能” 或者 “投行+人工智能”等，有大量的新闻。
3. 为什么AI现阶段不能完全替代金融学的各种模型？
A. 无法很好的用AI来定义一个金融问题现阶段比较被商业化广泛应用的机器学习还是监督学习，而监督学习要求有明确的问题定义。现在看起来很有希望的强化学习，迁移学习等还并不能大规模普及应用。以简单的监督学习为例，如果你想建立一个模型来预测企业并购是否会影响公司股价，那么你需要提供大量并购数据，以及并购后股价是否发生了变动。理想情况下，在收集足够多的并购消息和股价变动信息后，做自然语言分析后提取特征放到机器学习模型里面就大功告成了。然而在实际情况中：我们无法给出明确的问题定义和边界。如果想用AI来来制定一个股票交易策略，那么需要考虑进去多少因素？仅仅只考虑并购消息就够了么？越多的相关的因素越可以提高模型的拟合性和准确性。如宏观政策和微观的具体情况都会影响到股价的波动，漏掉其中哪一个都会造成一定的影响，往往是多多益善。在这种情况下，每个问题都需要大量人和数据来支撑，这也是为什么大量用AI来预测股票走势的探索都无疾而终的原因。现阶段或者可预见的未来，在很多问题上不会出现这种明确的定义和范围。B. AI从业者和金融从业者缺乏有效沟通在很长的时间里面，计算机和金融学之间的联系相对比较薄弱。作为一个CS背景的人，我个人对于金融/经济学的理解还处于比较肤浅的状态，只理解基本的概念和原理。同样的，金融服务类从业者又缺乏对于AI模型和统计的了解。因此使用AI来推动金融学发展需要大量跨领域的人才，至少需要两个方向都懂的项目经理。C. 金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储备人工智能的火爆，或者说06年Hinton论文后带起的深度学习的老树开花，并没有来得及为行业储存大量的专业人才。不难看出，大量一流AI/ML人才还是被互联网公司一网打尽，(Hinton在谷歌Lecun 在FB)留给金融服务类公司的人才并不多。以我们公司举例，各国分公司的Chief Data Scientist 基本都不是计算机/统计/数学背景出身的科学家。D. 投出产出在现阶段不成正比，短时间内难以获得收益。在这种情况下，每个问题都需要大量人和数据来支撑。因此研究探索型的、不能产生利润的方向很少有公司来投资AI来进行研究的。换言之，有财力提供AI研究的金融公司不多，小型的金融机构或者学术机构又缺乏资源（资金，技术人才，数据积累）来进行相关系统的研究。E. 技术性的难题还包括很多，比如AI在金融领域应该以什么样的模式存在？是一个软件，一个网络服务，还是一个机器人。在大量需要与客户沟通的领域，人机交互以及如何生成内容也是继续探索的领域。
最近回答了很多类似的问题，包括：
随着人工智能的进步，财务工作者会大批失业么？该如何应对？ - 阿萨姆的回答 - 知乎
金融学如何应对人工智能和大数据？ - 阿萨姆的回答 - 知乎
机器学习（machine learning）在经济学领域是否有应用前景？
三、数据分析师会被ai取代吗？
人工智能是不可能取代数据分析师的，但可以肯定的是数据分析师的门槛会被抬高。本质逻辑在于大数据是各种渠道终端——反馈到数据库的各类信息数据的汇总，人工智能则是大数据与已知算法的结晶。它可以通过数据库中已有的计算逻辑比对分析数据或事物，原则上分析速度会比人快很多。这是它的优势也是它的劣势，优势是它能通过原本设定好的逻辑工作快速的完成数据分析比对出结果；劣势是它的逻辑是固定的算法，无法进行个性化的工作。
举个例子：“阿里AI智能文案”，它可以以惊人速度产出数量庞大的文案，但是它产出的内容只是庞大的内容数据库里的内容进行的打散、拼接、组合，这样的内容产出往往没有“灵魂”。
至于职业门槛会被拉高是在于较为简单的数据分类、对比、筛选、组合等已经被人工智能替代，并且随着逻辑算法的升级人工智能能做的事会越来越多。
四、机器学习会取代建模吗
机器学习会取代建模吗
随着科技的不断发展和智能技术的日益成熟，机器学习逐渐成为许多行业中的热门话题。许多人开始担心，机器学习是否会取代传统的建模方法，成为未来数据分析的主流工具。在这篇文章中，我们将探讨机器学习与建模之间的关系，以及机器学习是否可能取代传统建模的可能性。
机器学习与建模的区别与联系
首先，让我们明确机器学习与建模的区别。建模是数据分析过程中的一个重要步骤，它是通过对数据进行处理和分析，建立数学模型来描述数据之间的关系。建模广泛应用于统计学、经济学、工程学等领域，在预测、优化和决策支持等方面发挥着重要作用。
机器学习是人工智能的一个分支，它通过训练机器学习模型，让机器能够从数据中学习规律和模式，不断优化模型以提高性能。机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型，各种算法和模型适用于不同的问题场景。
尽管机器学习和建模有一些共同之处，比如都需要建立模型来描述数据之间的关系，但两者在方法论和应用领域上存在一定的差异。建模更注重建立数学模型和推导公式，而机器学习更加注重数据驱动和模式识别，通过大量数据来训练模型，实现预测和决策。
机器学习取代建模的可能性
那么，机器学习是否会取代建模成为未来数据分析的主流工具呢？这个问题并不容易回答，因为机器学习和建模各有其优势和局限性，取决于具体的应用场景和需求。
机器学习在处理大规模复杂数据和复杂模式识别方面具有明显优势，特别是在图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域表现突出。机器学习能够利用深度神经网络等高级算法来实现更加精准的预测和决策，大大提高了数据分析的效率和准确性。
然而，传统建模方法在一些场景下仍然具有优势，比如在需要推导数学模型和理论证明的情况下，建模方法表现更为突出。此外，建模方法在小样本数据集和数据质量较差的情况下也可能表现更加稳健，因为建模方法更依赖于背后的统计学理论和假设。
综合来看，机器学习和建模各有优劣，并不是绝对的取代关系。在实际数据分析项目中，可以根据具体需求和问题场景灵活选择机器学习或建模方法，以达到最佳的分析效果和结果。
结论
综上所述，机器学习与建模在数据分析中都有着重要的地位和作用，二者并不是互相排斥的关系，而是可以互补和共存的。在未来的数据分析工作中，机器学习和传统建模方法将会共同发挥作用，为数据驱动决策提供更加有效和可靠的支持。
因此，在面对“机器学习会取代建模吗”的问题时，我们不应该简单地选择一方，而是应该根据具体情况综合考虑，结合机器学习和建模的优势，以达到更好的数据分析和决策效果。
五、机器学习取代数学建模
近年来，机器学习取代数学建模在数据分析和预测领域中崭露头角。传统的数学建模方法在处理复杂的大数据集时往往面临挑战，而机器学习算法能够通过学习数据的规律来实现更精准的预测和分析。
机器学习的优势
相比于传统的数学建模方法，机器学习具有以下几个显著的优势：
- 适应性强：机器学习算法能够通过不断学习数据，不断优化模型，适应不断变化的环境。
- 自动化处理：机器学习算法可以自动处理大量数据，并生成预测结果，减少了人工干预的需要。
- 非线性关系建模：机器学习算法能够捕捉数据之间复杂的非线性关系，提高了预测和分析的准确性。
机器学习在实践中的应用
机器学习已经广泛应用于各个领域，包括但不限于：
- 金融领域：用于风险评估、信用评分等。
- 医疗保健领域：用于疾病预测、药物研发等。
- 电子商务领域：用于个性化推荐、广告投放等。
机器学习与数学建模的比较
虽然机器学习取代数学建模的趋势明显，但两者并非完全互斥。在实际应用中，机器学习算法往往会与传统数学建模方法结合使用，发挥各自优势，实现更好的预测和分析效果。
结论
随着数据规模的不断扩大和数据复杂性的增加，机器学习作为一种强大的数据分析工具正逐渐成为各行业不可或缺的工具。在未来的发展中，我们可以期待看到更多的机器学习应用场景的拓展，为业务决策提供更可靠的支撑。
六、人工智能会取代数据分析师吗？
人工智能在一定程度上会取代分析师，比如股票分析，银行数据分析，经济统计，商业数据分析，但是不会取代情感问题分析专家，在一些需要设计灵感的领域不会被取代。
七、小学毕业可以学习数据分析师吗？
可以考的，CDA的考试要求不是很高，一级的考试对学历和工作的年限是没有什么要求的，想考就可以考的。CDA的数据分析师的考试是适合没有数据基础的考生的，考试的内容都是比较基础的知识，对于刚接触数据分析工作的考生是个不错的选择的。
有了一定的数据基础后，是可以继续报考他们的CPDA的数据分析师的考试的，何况现在数据分析师的发展前景是不错的，以后的薪资待遇还是可以的。
八、机器学习分析师报考条件
机器学习分析师报考条件详解
机器学习在当今瞬息万变的技术领域中扮演着至关重要的角色。随着人工智能的迅猛发展，机器学习分析师的需求也日益增长，成为许多求职者追逐的热门岗位之一。那么，想要成为一名优秀的机器学习分析师，首先需要了解什么是机器学习分析师报考条件。
机器学习分析师报考条件包括哪些方面？
1. 学历要求: 通常情况下，成为一名机器学习分析师需要拥有相关领域的本科或以上学历，例如计算机科学、数学、统计学等相关专业。一些公司可能对硕士甚至博士学历有更高的要求。
2. 技术功底: 作为一名机器学习分析师，必须具备扎实的数学和统计知识，熟悉常用的机器学习算法和数据处理技术。熟练掌握编程语言如Python、R等也是必备技能之一。
3. 实践经验: 在申请机器学习分析师岗位时，拥有相关行业实习或项目经验将极大地增加求职者的竞争力。能够展示出成功应用机器学习技术解决实际问题的案例也是一大优势。
4. 沟通能力: 除了技术能力，作为一名机器学习分析师还需要具备优秀的沟通能力。能够清晰表达复杂技术概念，并与团队成员和非技术人员进行有效沟通，是职业发展中不可或缺的一部分。
如何提升机器学习分析师报考条件？
想要成为一名机器学习分析师，除了满足基本的报考条件外，还需要不断提升自身能力，增加竞争力。以下是几点建议：
- 持续学习: 机器学习领域更新迭代快，求职者需要保持持续学习的态度，不断熟悉最新的技术和趋势。
- 参与项目: 参与机器学习相关项目能够增加实践经验，锻炼解决问题的能力，并且为简历增光添彩。
- 拓展人脉: 参加行业研讨会、技术交流会等活动，拓展人脉关系，有助于获得更多的职业机会。
- 考取证书: 例如机器学习相关的证书或资格认证，能够证明自己在该领域的专业知识和技能，提升职业吸引力。
结语
机器学习分析师作为一个未来热门职业领域，拥有广阔的发展前景和职业发展空间。通过了解机器学习分析师报考条件，并不断提升自身能力，相信每位求职者都能够在这个领域中脱颖而出，实现职业梦想。
九、数据分析师被人工智能（gpt）取代是必然的吗？
作为曾经的数据分析师回答一波。
问题中也提到，GPT缺少的主要是对某个领域业务的认识程度。所以问题的关键是，你们业务的特殊程度有多高？比方说，它是不是网站访问，或者是不是商品销售？还有，需不需要留存客户（极端点的例子，可能殡葬业就不需要短期留存）？
例如，日报或周报就是一个简单的数据分析，GPT完全可以胜任。
以下是GPT写的基本的数据分析报告，你看看你的分析是否与它有本质不同？
尊敬的领导：
以下是本周数据分析师的工作周报，其中包括了我们团队对于各项数据的分析及相应的建议。
一、用户访问数据分析 本周，我们的网站总访问量达到了120,000次，较上周增长了15%。其中，UV（独立访客）数量为80,000，增长了20%；而PV（页面浏览量）为320,000，增长了10%。这表明网站吸引了更多新用户，但单个用户浏览的页面数略有下降。建议对网站内容进行优化，提高用户停留时间和浏览量。
二、产品销售数据分析 本周，产品A销量为8,000件，同比增长了25%；产品B销量为6,000件，同比增长了10%。其中，产品A在本周的促销活动中表现尤为出色，吸引了大量用户购买。建议进一步加大对产品A的市场推广力度，同时针对产品B的定位和市场策略进行调整。
三、客户留存数据分析 本周，新注册用户数量为5,000人，其中有3,500人完成了首次购买。与此同时，回访客户数量为4,000人，复购率达到了50%。虽然新用户的获取和留存状况良好，但老客户的复购率仍有提升空间。建议加强对老客户的关怀，提供更多针对性的优惠和服务。
四、社交媒体表现分析 本周，我们的Facebook粉丝增长了1,500人，Twitter粉丝增长了1,200人，微信公众号新增关注者1,000人。其中，一篇关于产品A使用教程的文章在各大平台上获得了高度关注，带动了大量用户关注和传播。建议继续创作类似的优质内容，提高品牌在社交媒体上的曝光度。
根据以上数据分析，我们可以总结出以下几点建议：
- 优化网站内容，提高用户浏览量和停留时间。
- 加大对产品A的市场推广力度，调整产品B的市场策略。
- 关注老客户的需求，提供针对性的优惠和服务，提高复购率。
- 持续发布优质内容，提高品牌在社交媒体上的曝光度。
请领导审阅并提出宝贵意见，我们将继续努力优化数据分析工作，为公司发展提供更有力的支持。
谨此汇报。
只要再结合具体行业的背景，比方说乳制品行业的季节消费特点，即使GPT有些并不了解，也可以通过Context告诉它。其实并没有什么特别的门槛。
十、机器学习数据集选择的依据？
训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，即通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。
验证集（Validation Set）：用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，可选；
测试集（Test Set）： 为了测试已经训练好的模型的精确度。因为在训练模型的时候，参数全是根据现有训练集里的数据进行修正、拟合，有可能会出现过拟合的情况，即这个参数仅对训练集里的数据拟合比较准确，如果出现一个新数据需要利用模型预测结果，准确率可能就会很差。
所以测试集的作用是为了对学习器的泛化误差进行评估，即进行实验测试以判别学习器对新样本的判别能力，同时以测试集的的测试误差”作为泛化误差的近似。因此在分配训练集和测试集的时候，如果测试集的数据越小，对模型的泛化误差的估计将会越不准确。所以需要在划分数据集的时候进行权衡。
