既然能结合的这么多,我们也为什么要抽离这个更大的需求?或许只有接下来的第二个问题,就是:大数据与人工智能的无限可能性。
1.如何理解大数据与人工智能
我们可以从理论上,理解什么是大数据与人工智能。
理论上,基于一个完全不同的技术模型,大数据在定义这些概念的时候,更多的时候只是会笼统解读。而目前的概念是由各个层面所赋予的定义,包括什么是大数据,如何实现大数据的转化,如何获取数据,如何评估资源和条件的变化。
但大数据与人工智能的核心逻辑并不相同,大数据在处理数据时候,更多的是涉及到挖掘机,做小量测试的技术,而人工智能在处理数据时,更多的是做精准的预测。
这个时候我们需要理解大数据与人工智能的核心逻辑,如何计算数据与人工智能的关系,以及如何计算大数据与人工智能的关系,以及如何通过算法来实现这些逻辑。
通常我们有这样一个思维,我们对大数据的分析,就是会利用大数据做决策。如果大家要有一个产品,就需要知道大数据是什么,再去分析这个产品到底是什么,分析这个产品到底是不是人工智能。
这是几个行业和产品的性质,或者说是工作内容。
这个时候的大数据我们很好理解,大数据技术理解起来很简单。但人工智能在做决策时,可能会涉及到很多场景,比如我们做一件事情,需要做什么,需要做哪些分析。而这些分析,能够很好的去分析到底在做什么,他的影响,会影响到在这个场景下的用户。
大数据与人工智能的核心逻辑不同,我们理解大数据的是工具,而人工智能理解起来更复杂。
现在讲个全局性的概念,就是可以理解成人工智能的原理,而且这个理论很好用,有什么利弊。
我们做产品决策时,一定要理解大数据背后的原理,这个理论非常重要。
这个就是数据与人工智能的理解,我们去做决策的时候,往往会产生大量的决策机器,这个是反直觉,它是不准确的。
第二个,什么是大数据的工具?
这个是我之前写了一篇关于新媒体,然后在上面讲了很多关于数据分析的内容,这些数据分析的课程,就是用来解决问题的。
很多企业公众号,包括自媒体,它的核心是一个,用户分析和数据分析。我们的目标就是让企业的公众号,和你的用户运营,包括消费者,然后去运营它。
