admin 一、人工智能对大数据分析的影响？
将人工智能、自动化和数据讲故事引入分析领域不仅会对分析的最终用户产生直接影响，还会对在该领域工作的人员产生直接影响。虽然许多分析师可能担心它们会被自动化和人工智能所取代，但相信数据分析师的角色将会对业务和所需技能的广泛性产生重大影响。
传统上，数据分析师花了大量时间来完成一些平凡而重复的任务，例如准备分析数据、创建报表和仪表盘，然后使用这些任务人工搜索数据中有意义的更改。使用传统的分析和商业智能工具，分析师无法探索其数据的每一种组合或排列。
如今，数据分析师的作用包括广泛的数据管理和分析活动。这包括获取、准备、清理和建模数据，然后通过创建报表和仪表盘为业务定制分析来支持决策。在所有这些活动中，对业务的真正价值是那些与识别影响业务的关键变化或趋势以及解释这些信息以确定可能对业务的影响有关的活动。
业务分析师面临的两难困境是，虽然解释是他们承担的最有价值的活动，但他们花费的时间最少。大多数数据分析师只花费20%的时间用于实际数据分析，80%的时间用于完成业务收益很少的任务，例如查找、清理和建模数据，这些效率极低，对业务增值不大。
这不仅仅是数据准备效率低下。传统的数据分析和可视化工具需要完全人工的数据发现方法。用户必须从大量字段和过滤器中进行选择，然后在搜索模式，趋势和异常变化时切片和切块数据。这个人工过程非常耗时，并且极易出现人为错误和偏见，尤其是在当今数据丰富的世界中。
二、人工智能未来就业前景如何？
未来人工智能将对整个劳动力市场产生深远影响。虽然一些职位可能会被自动化，但同时也会创造出新的就业机会。以下是未来人工智能就业前景的一些方面：
①. 机器学习和数据分析：机器学习和数据分析将成为未来的关键技能。这些领域需要大量的数据科学家和工程师来解析和利用数据，以设计和开发更好的人工智能系统。
②. 人工智能工程师：随着人工智能技术的发展，需要更多的工程师来设计和构建人工智能系统。这些工程师需要有扎实的编程基础，并了解机器学习和深度学习的技术。
③. 自动化和机器人技术：自动化和机器人技术将会在制造业和其他领域中得到广泛应用。这些领域需要技术高超的工程师和技术专家。
④. 自然语言处理：随着语音识别和自然语言处理技术的发展，将需要更多的语音识别和自然语言处理专家来开发人工智能系统。
⑤. 聊天机器人：聊天机器人将成为未来的一个热门领域。这些聊天机器人需要人工智能，自然语言处理和用户体验专家来设计和开发。
总之，未来人工智能领域将会有大量的就业机会，需要各种专业人才来开发和推广人工智能技术。
三、人工智能的经济效益和社会效率？
人工智能对人类社会的影响人工智能系统的开发和应用，己为人类创造出可观的经济效益，专家系统就是一个例子“随着计算机系统的不断发展与完善，人工智能技术必将得到更大的推广，产生更大的经济效益”。
经济发展的好坏直接决定着社会发展的状况，只有在经济形势向好的前提下，才会有其它方面的发展。人工智能的出现，对经济的快速发展起到了相当大的作用。20多年来，人工智能的运用，几乎渗透到各个领域，包括经济领域、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等众多领域，并在实际应用中产生了巨大的经济效益，有力地促进了经济社会的科学发展。
四、人工智能分析平台建立的目标？
（1）近期目标：近期目标的中心任务是研究如何是计算机去做那些过去只有靠人的智力才能完成的工作。主要研究依赖于现有的计算机去模拟人类某些智力行为的基本理论、基本方法
（2）远期目标：探讨智能的基本机理，研究如何利用自动机去模拟人的某些思维过程和智能行为，甚至做的比人还要好。
五、松鼠ai分析报告怎么讲解？
讲解松鼠AI分析报告可以按照以下步骤进行：
1. 简要介绍：开始时，简要介绍一下这份松鼠AI分析报告的背景和目的。解释这份报告是对何种数据进行分析，以及分析的目的是什么。
2. 报告结构概述：提供一个报告结构的概述，告诉听众将会在报告中看到哪些内容和重点。这有助于读者理解整个报告的组织结构，并能更好地接受后续的详细解释。
3. 数据来源和方法：解释所使用的数据来源和分析方法。这可以包括数据的收集方式、样本的选择标准、分析工具的使用等。确保准确性、透明度和可靠性。
4. 关键发现：详细讨论分析报告中的关键发现。这可以是数值统计、图表、趋势分析等，涵盖报告中最重要的结果和洞察力。解释每一个发现，确保易于理解，并提供足够的背景和上下文。
5. 结果解释：解释分析结果的含义和影响。这包括讨论结果对业务或决策的意义，以及任何相关影响、趋势或消费者行为方面的洞察力。将结果与相关的行业或市场参考进行比较，并提供有用的解释和见解。
6. 结论和建议：根据分析结果，提出结论和建议。这些建议应基于数据和分析结果，并提供实际可行的解决方案和行动计划。确保建议明确、具体和可操作。
7. 限制和建议：提供关于分析的局限性和建议的说明。例如，数据可能有缺失或不完整，分析方法可能存在局限性等。还可以提出改进分析方法或收集更准确数据的建议。
8. 问题和讨论：留出时间回答听众可能有的问题，解答他们可能对分析报告中的内容有的疑问。这有助于增加对分析报告的理解和接受程度。
最后，向听众强调报告的重要性和应用，以及未来可能的研究方向或继续改进的潜在领域。鼓励讨论和反馈，以促进更深入的思考和分析。
