保定職業(yè)技術(shù)學(xué)院 李曉敏

引言

現(xiàn)在我們的生活中，許多事物的發(fā)展都與大數(shù)據(jù)分析息息相關(guān)。2020年經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)為2021年經(jīng)濟(jì)發(fā)展指明了方向，也為在前一年經(jīng)濟(jì)發(fā)展中容易觸發(fā)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展問(wèn)題提供了更加穩(wěn)妥的發(fā)展途徑。在2020年各行各業(yè)發(fā)展的巨大變化的大數(shù)據(jù)分析中，許多在2021年從事創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)工作的人選擇了更加穩(wěn)妥和抗擊風(fēng)險(xiǎn)性強(qiáng)的創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域。從以上例子中我們可以看出，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，每一個(gè)數(shù)據(jù)分析成果都是決定我們生活和未來(lái)發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)，而在大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中人工智能技術(shù)的發(fā)展又需要依托于數(shù)據(jù)分析支撐，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為新一代科學(xué)技術(shù)發(fā)展產(chǎn)物不斷優(yōu)化所必須掌握的一項(xiàng)分析方法。

1 人工智能技術(shù)的發(fā)展

1.1 人工智能技術(shù)的發(fā)展過(guò)程

從20世紀(jì)五十年代開(kāi)始，“人工智能”這個(gè)概念第一次被提出，到現(xiàn)今人工智能技術(shù)的快速發(fā)展引領(lǐng)科技潮流，不過(guò)短短幾十年間人工智能技術(shù)的發(fā)展就成為人類(lèi)生活不可或缺的一項(xiàng)技術(shù)。機(jī)器也能有思維，機(jī)器也能與人對(duì)話。這一觀念的不斷發(fā)展，成為現(xiàn)今人工智能技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)思想。20世紀(jì)九十年代人工智能技術(shù)在經(jīng)歷了科學(xué)發(fā)展低谷期后，在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的誕生后又煥發(fā)出新的活力，國(guó)內(nèi)國(guó)外的人工智能技術(shù)不斷取得創(chuàng)新突破。阿里巴巴、騰訊、小米等互聯(lián)網(wǎng)公司在人工智能技術(shù)的研究上不斷取得較好的成績(jī)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷加快，人民生活水平的不斷提高，人工智能技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入到千家萬(wàn)戶(hù)，人工智能進(jìn)入了新的發(fā)展時(shí)期。

1.2 人工智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用

“語(yǔ)音控制”“遠(yuǎn)程遙控”“智能對(duì)話”已經(jīng)成為現(xiàn)在許多電子產(chǎn)品和智能管理系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)配置，人工智能技術(shù)不僅在辦公場(chǎng)所、商業(yè)場(chǎng)所中得到應(yīng)用，更進(jìn)入許多家庭，“智能家居”成為現(xiàn)代裝修的首選?？梢?jiàn)人工智能的發(fā)展正處在新發(fā)展階段，在不斷發(fā)展的過(guò)程中已經(jīng)取得了較好的成績(jī)。

2 大數(shù)據(jù)分析方法

2.1 大數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介

大數(shù)據(jù)分析這一技術(shù)，誕生于2005年，從這一時(shí)期開(kāi)始大數(shù)據(jù)分析技術(shù)就成為許多科技產(chǎn)業(yè)和商業(yè)化科技產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展技術(shù)。從我國(guó)的幾個(gè)發(fā)展較為快速的商業(yè)產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，阿里巴巴、騰訊、小米等互聯(lián)網(wǎng)公司的發(fā)展依托于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不斷適應(yīng)用戶(hù)口味，制造出符合市場(chǎng)需求的新興產(chǎn)品，快速打開(kāi)數(shù)碼市場(chǎng)，消費(fèi)增長(zhǎng)速度持續(xù)上升。我國(guó)在十三五重點(diǎn)規(guī)劃項(xiàng)目中已經(jīng)將大數(shù)據(jù)作為一項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目，可見(jiàn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用對(duì)國(guó)家發(fā)展、社會(huì)發(fā)展以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的作用。

大數(shù)據(jù)分析，也就是在科學(xué)技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中對(duì)大量的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在分析這些數(shù)據(jù)的過(guò)程中將這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的信息進(jìn)行提煉、分類(lèi)、總結(jié)，在這些信息中尋找有價(jià)值的信息內(nèi)容從而再獲得極大價(jià)值的一個(gè)分析過(guò)程。大數(shù)據(jù)分析對(duì)于國(guó)家發(fā)展及社會(huì)進(jìn)步具有重要價(jià)值，對(duì)于現(xiàn)今各行各業(yè)的發(fā)展具有不可忽視的作用。

2.2 數(shù)據(jù)的可視化

數(shù)據(jù)的可視化，就是將數(shù)據(jù)從簡(jiǎn)單的數(shù)字形式的呈現(xiàn)方式轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢暬膱D表或者圖形、立體化圖案等可視化的直觀呈現(xiàn)方式，人們?cè)陂喿x可視化圖表或者觀察可視化數(shù)據(jù)圖案時(shí)，能夠清晰地感受到數(shù)據(jù)之間的差異，快速定位數(shù)據(jù)中需要的內(nèi)容，在直觀地分析過(guò)程中理解數(shù)據(jù)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)快速運(yùn)用的作用。數(shù)據(jù)的可視化不僅包括數(shù)據(jù)信息的符號(hào)表達(dá)技術(shù)，還包括數(shù)據(jù)的可視化交互技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化模型技術(shù)等，這些可視化技術(shù)成為數(shù)據(jù)表示的形象基礎(chǔ)建設(shè)技術(shù)。隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與教育水平的要求不斷提升，現(xiàn)代化教育方式要求科學(xué)技術(shù)與教育相融合，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也與教育逐漸融合，成為現(xiàn)今教育工作開(kāi)展中將教育效果有效提升、教育方法增加的重要方式。在大數(shù)據(jù)分析的支持下，對(duì)不同地區(qū)學(xué)生的教學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，我們可以直觀地看出學(xué)生在不同地區(qū)所學(xué)知識(shí)的差別和對(duì)知識(shí)的理解程度存在的差異性，這些數(shù)據(jù)又可以通過(guò)數(shù)據(jù)的可視化表現(xiàn)出來(lái)，讓負(fù)責(zé)教育工作的人員以更加直觀的效果感受數(shù)據(jù)之間存在的差異性。對(duì)于教育工作來(lái)說(shuō)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析及時(shí)找到不同地區(qū)學(xué)生之間學(xué)習(xí)水平存在差異的原因，找到阻礙教育質(zhì)量提升的問(wèn)題之所在，最后再整改和優(yōu)化教育方法和教育內(nèi)容后再對(duì)后期數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在大數(shù)據(jù)支持下又可以直觀的了解教育工作整改的效果，這是大數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化帶給教育領(lǐng)域工作的一項(xiàng)便利。

對(duì)于學(xué)生來(lái)說(shuō)，許多地區(qū)受到自然環(huán)境或者教學(xué)條件的限制，對(duì)于一些教學(xué)內(nèi)容不能完全理解，這樣的現(xiàn)象廣泛存在于我國(guó)偏遠(yuǎn)地區(qū)的教育工作中。使用互聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程教學(xué)能夠讓學(xué)生遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)來(lái)自?xún)?yōu)質(zhì)教學(xué)資源的課程，但是對(duì)于一些需要親眼看到或者了解的內(nèi)容卻始終難以做到讓學(xué)生感受。數(shù)據(jù)的可視化將學(xué)生的課程體驗(yàn)提升了一個(gè)層次，在教學(xué)中讓學(xué)生以數(shù)據(jù)可視化的形式了解了更多與所學(xué)知識(shí)相關(guān)的數(shù)據(jù)，提升了教學(xué)興趣。

3 人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析方法探究

3.1 大數(shù)據(jù)的聚集

人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用中，首先要先進(jìn)行大數(shù)據(jù)的聚集，將海量的數(shù)據(jù)收集到一個(gè)數(shù)據(jù)收集算法的數(shù)據(jù)庫(kù)中，再將這些數(shù)據(jù)通過(guò)各種計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)下一步的分類(lèi)、篩選等步驟。大數(shù)據(jù)的聚集現(xiàn)今主要運(yùn)用的技術(shù)有兩種，分別是MapReduce算法、K-means算法，這兩種算法都在實(shí)際應(yīng)用中具有一定的應(yīng)用效果。MapReduce算法能夠大幅度的提升算法的聚集效果，在計(jì)算的過(guò)程中能夠有效降低計(jì)算機(jī)計(jì)算的復(fù)雜程度，使得計(jì)算過(guò)程盡量簡(jiǎn)單。MapReduce算法在不斷的發(fā)展中逐漸適應(yīng)學(xué)習(xí)深度，在提取數(shù)據(jù)特征的過(guò)程中優(yōu)化算法，使得計(jì)算過(guò)程越來(lái)越被更多使用者接受。K-means算法作為另外一種典型的聚集算法，在使用中主要將研究方向指向提升大數(shù)據(jù)處理速度以及這種算法的應(yīng)用性能上。K-means算法的優(yōu)化過(guò)程中，不斷改進(jìn)迭代計(jì)算的不穩(wěn)定性，在計(jì)算過(guò)程中減小計(jì)算誤差，也具有較為廣泛的應(yīng)用面。大數(shù)據(jù)的聚集過(guò)程應(yīng)用上述兩種算法使得數(shù)據(jù)收集更加便捷和快速，大數(shù)據(jù)分析邁出了第一步。

3.2 大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析

大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析是對(duì)大數(shù)據(jù)聚集的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)以及分析的過(guò)程，在這一過(guò)程中大數(shù)據(jù)分析將找到更多有價(jià)值的信息。Apriori算法是一種常用的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析挖掘計(jì)算算法，在這一算法的計(jì)算過(guò)程中，主要的計(jì)算原理是先設(shè)定一個(gè)支持度閾值，在數(shù)據(jù)算法運(yùn)行的過(guò)程中符合這一支持度閾值的數(shù)據(jù)將被標(biāo)記關(guān)聯(lián)。但Apriori算法有兩點(diǎn)不足之處，由于Apriori算法的時(shí)間成本較大，所耗費(fèi)的時(shí)間較長(zhǎng)，對(duì)于快速發(fā)展的數(shù)據(jù)時(shí)代具有一定的發(fā)展局限性，二是Apriori算法在計(jì)算的廣度上有所欠缺，難以將計(jì)算出的數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性加強(qiáng)。FP-Growth算法的關(guān)聯(lián)分析過(guò)程，是將數(shù)據(jù)構(gòu)建成一個(gè)數(shù)據(jù)樹(shù)，F(xiàn)P-Growth算法的計(jì)算過(guò)程通過(guò)兩次的分析能夠?qū)?shù)據(jù)中存在的關(guān)聯(lián)項(xiàng)分析并標(biāo)記，大量節(jié)約了時(shí)間成本，對(duì)于大型數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)聯(lián)分析計(jì)算，F(xiàn)P-Growth算法具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

3.3 大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計(jì)算后，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析得出已經(jīng)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)入了一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，在這數(shù)據(jù)庫(kù)中通過(guò)并行化的算法處理將其引入數(shù)據(jù)平臺(tái)。大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的應(yīng)用直接與大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)緊密聯(lián)系，大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分析后，可以直接對(duì)所需要的行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，找到需要的數(shù)據(jù)內(nèi)容。將大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的數(shù)據(jù)內(nèi)容分析后得出的結(jié)論，對(duì)于指導(dǎo)行業(yè)發(fā)展具有較高的數(shù)據(jù)支撐作用，引導(dǎo)未來(lái)經(jīng)濟(jì)走向。在智能網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的檢索以及數(shù)據(jù)的分析都需要利用到大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，在分析的過(guò)程中直接檢索出與檢索內(nèi)容相關(guān)的數(shù)據(jù)，直觀的展現(xiàn)出數(shù)據(jù)內(nèi)容。在現(xiàn)今快速發(fā)展的人工智能語(yǔ)音等科技產(chǎn)品種，大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)應(yīng)用直接與人工智能的后臺(tái)連接，當(dāng)使用者說(shuō)出語(yǔ)音指令，大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)直接索引到一系列關(guān)鍵詞，在使用的過(guò)程中起到提升使用快感，提高產(chǎn)品性?xún)r(jià)比的作用。

4 人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析方法使用中容易出現(xiàn)的問(wèn)題

在人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析方法使用中，需要對(duì)大數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)試驗(yàn)，保證大數(shù)據(jù)分析中使用的算法與實(shí)際需求相匹配，減少使用中出現(xiàn)的卡頓問(wèn)題。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，信息更新速度快，信息產(chǎn)生時(shí)間短，在這些信息特質(zhì)下需要大數(shù)據(jù)分析方法中的各種算法具有較高的計(jì)算準(zhǔn)確性，計(jì)算速度。例如在選擇大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的算法時(shí)，選擇FP-Growth算法對(duì)于未來(lái)人工智能技術(shù)的快速發(fā)展來(lái)說(shuō)，更具有前瞻性。對(duì)于商業(yè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，由于投入生產(chǎn)的人工智能產(chǎn)品受到使用年限以及使用次數(shù)的限制，生產(chǎn)者在選擇算法時(shí)更應(yīng)該選擇計(jì)算性能較為優(yōu)越的算法，算法應(yīng)該在計(jì)算過(guò)程中具有較為穩(wěn)定的模型，具有計(jì)算深度和計(jì)算廣度，為未來(lái)科學(xué)技術(shù)發(fā)展做好準(zhǔn)備，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的優(yōu)化。

5 結(jié)語(yǔ)

21世紀(jì)科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展背景下，人工智能技術(shù)的應(yīng)用使人們的生活更便捷化，對(duì)于現(xiàn)今社會(huì)發(fā)展來(lái)說(shuō)具有不可替代的重要作用。從現(xiàn)在人工智能技術(shù)的發(fā)展速度來(lái)看，未來(lái)十年甚至只在未來(lái)五年內(nèi)，人工智能技術(shù)的發(fā)展都會(huì)發(fā)生較大的變化。為了適應(yīng)快速發(fā)展的人工智能技術(shù)，大數(shù)據(jù)分析方法的使用需要緊跟時(shí)代腳步，根據(jù)現(xiàn)有的技術(shù)手段以及算法模型，不斷優(yōu)化與提升技術(shù)，使得人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析方法有更多的發(fā)展空間，提升使用實(shí)用性。