人工智能技术在智慧家庭中有哪些有趣应用

人工智能技术在智慧家庭中有哪些有趣应用如下：

人工智能一共分为天然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就经过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用，来帮助你们更好地理解人工智能，尽享科技带给咱们的便捷生活。数据库

天然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。天然语言处理并非通常地研究天然语言，而在于研制能有效地实现天然语言通讯的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（天然）语言之间的相互做用的领域。天然语言处理的目的是实现人与计算机之间用天然语言进行有效通讯的各类理论和方法。安全

一、多语言翻译。机器学习

天然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，你们想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，须要咱们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。学习

面对这一困境，天然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能本身学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。因此，进入哪一个领域都能高度垂直的作下去。好比，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就能够保证翻译95%的流畅度，并且能作到实时同步。测试

二、虚拟我的助理。大数据

虚拟我的助理是指使用者经过声控、文字输入的方式，来完成一些平常生活的小事。大部分的虚拟我的助理均可以作到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。优化

同时部分虚拟我的助理还能够直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟我的助理的变化形式之一。虚拟我的助理应用在咱们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。通常来讲，听到语音指令就能够完成服务的，基本上都是虚拟我的助理。云计算

三、智能病例处理人工智能

天然语言处理还能够将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和天然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。

其水平至关于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来一样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的全部临床信息速度比医平生均快2700倍，大大地提升了医院的办公效率，求医难这个问题将获得不少的缓解。

我知道的数据采集方法有这几种：

第一种：软件接口方式

通过各软件厂商开放数据接口，实现不同软件数据的互联互通。这是目前最为常见的一种数据对接方式。

优势：接口对接方式的数据可靠性与价值较高，一般不存在数据重复的情况；数据可通过接口实时传输，满足数据实时应用要求。

缺点：①接口开发费用高；②需协调多个软件厂商，工作量大且容易烂尾；③可扩展性不高，如：由于新业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大数据平台之间的数据接口也需做相应修改和变动，甚至要推翻以前的所有数据接口编码，工作量大、耗时长。

第二种：软件机器人采集

软件机器人是目前比较前沿的软件数据对接技术，即能采集客户端软件数据，也能采集网站网站中的软件数据。

常见的是博为小帮软件机器人，产品设计原则为“所见即所得”，即不需要软件厂商配合的情况下，采集软件界面上的数据，输出的结果是结构化的数据库或者excel表。

如果只需要界面上的业务数据，或者遇到软件厂商不配合/倒闭、数据库分析困难的情况下， 利用软件机器人采集数据更可取，尤其是详情页数据的采集功能比较有特色。

技术特点如下：

①无需原软件厂商配合；②兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；③输出结构化数据；④即配即用，实施周期短、简单高效；⑤配置简单，不用编程，每个人都可以DIY一个软件机器人；⑥价格相对人工和接口，降低不少。

缺点：采集软件数据的实时性有一定限制。

第三种：网络爬虫

网络爬虫是模拟客户端发生网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

爬虫采集数据的缺点：①输出数据多为非结构化数据；②只能采集网站数据，容易受网站反爬机制影响；③使用人群狭窄，需要有专业编程知识才能玩转。

第四种：开放数据库方式

数据的采集融合，开放数据库是最直接的一种方式。

优势：开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，准确性高，实时性也有保证，是最直接、便捷的一种方式。

缺点：开放数据库方式也需要协调各软件厂商开放数据库，这需要看对方的意愿，一般出于安全考虑，不会开放；一个平台如果同时连接多个软件厂商的数据库，并实时获取数据，这对平台性能也是巨大挑战。

以上便是常用的4种数据采集方式，各有优势，适合不同的应用场景。

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

现代信息技术的发展为大数据的收集和分析提供了无限的可能，大数据时代的这一趋势也对教育产生了巨大的影响：一方面，在科技理性的指导下，通过多维度收集学生行为的数据并进行模型建构，可以对学生的学习行为进行预测;另一方面，大数据时代的人文主义转向使人们更关注教学活动的适应性，教育大数据的挖掘和利用可以更好地实现适应个人需求的定制化教学。

国际数据公司(IDC)认为大数据时代数据有4大特点——数据的规模大、价值大、数据流转速度快以及数据类型多。大数据的挖掘和利用对教育——特别是课堂教学——产生着深远的影响。学习科学家索耶认为：越来越多的学习将经过计算机中介发生, 并产生越来越多的数据,我们有必要运用这些数据分析什麼时候有效的学习正在发生。所以数据挖掘可以用於探究行为与学习之间的关系,如学习者的个体差异与学习行为之间有何关系,不同行为又会导致何种不同的学习结果等。2012年美国发布《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》(Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Miningand Learning Analytics)提出大数据时代教育数据的特点：具有层级性、时序性和情境性，其中数据的层级性指，既收集教师层面的数据也收集学生层面的数据，既收集课堂数据也收集活动数据，为後期模型的建立提供了多维度的资源;数据的时序性是指，数据是实时的、连续的，为材料的前沿性提供了保障;而数据的情境性是指，数据是基於真实情境脉的，保证了模型的信度。

大数据技术能够促进以学生为本的学习，数据不仅仅是科技理性指导下收集数据和拟合成模型，并针对学生的群体行为做出预测判断，还可能在固有模型的基础上，通过诊断学生在课堂中的行为表现，对固有模型进行修改，使课程内容更加适合学生的长尾需求，实现个性化教学。大数据的利用可以支持对教育活动行为的建模预测，还可能支持教育实践中的适应性教学。前者是後者的基础，後者是前者的深化。

建模与预测导向的大数据应用

大数据时代数据促进教育变革的方法之一是收集和分析处理数据，并进行预测。现如今，由於数据记录、存储与运算的便捷性，海量的、多层次的数据可以便捷地加以收集，由随机抽样带来的误差因此减小，建模和预测可以基於全数据和真实数据，因而就更为精确。大数据时代通过探求海量数据的相关关系获得盈利的最成功的案例是亚马逊的市场营销，亚马逊收集读者网上查阅行为和购买行为数据，建立读者偏爱阅读模型，预测读者购买的群体行为，实现书籍的推荐。近几年，教育研究的对象逐渐关注学生的学习行为，其背後是一种学习观的转变，学习被视为一种识知的过程(knowing about)，识知是一个活动，而不是将知识作为一个物品加以传递。识知总是境脉化的，而不是抽象的和脱离於具体情境的。识知是在个体与环境的互动中交互建构的，而不是客观准确的，也不是主观创造的。所以，学生的行为活动数据被认为是可以反映学生在学习过程这一情境化的动态变化进程中的情况。海量、多层次、连续的行为数据在收集後被拟合成模型，实现预测，如学习管理系统(LMS)的运用。然而，由於建模和预测依赖的基本原理为数理统计，其预判对象主要是学生的群体行为。

1案例分析

学习管理系统(Learning Manage System)简称LMS，是基於网络的管理系统平台，用於监控学生学习活动行为，识别和预测学困生(student at-risk)，并为其提供相应的帮助。大多数LMS包括5个部分：有和课程相关的学习资料、用於确保学生提交作业与完成测试的评价工具、用於沟通的交流工具(如邮件、聊天室等)、用於确保教师记录和存储学生的学习活动并发布活动截止日期的课程管理工具、用於帮助学生学习回顾和跟踪学习进程的学习管理工具。在高校大量使用的BB(Blackboard)平台就是一个常见的学习管理系统。系统记录了学生参与选修的网上课程的种类、在线时长、阅读和浏览的文章数量，反映学习者的学习行为。2008年，Leah PMacfadyen和Shane Dawson教授在加拿大不列颠哥伦比亚大学通过分析5个本科班级使用BB平台选修生物课的数据，建立了预测模型。平台记录了学生课程材料的使用情况、参与学业交流情况和完成作业提交和考试情况。大数据时代教育数据记录的层级性在这裏充分显现，课程材料的使用包括记录在线时长、邮件的阅读时间、邮件的发送时间、讨论信息的阅读时间等。参与学业交流记录了发布新讨论的时间、回复讨论的时间、使用搜索工具所花的时间、访问个人信息的时间、文件的浏览时间、浏览谁同时在线的时间、浏览网页连结的时间等等。评价模块记录了评价的阅读时长和提交评价的时间等。通过应用统计工具描述散点图，发现了在LMS记录下学生在线时长和学业表现呈相关关系。在进行多元回归时，研究者发现，学业成就处在後四分之一的学生在线时间略长於平均时间，而学业成就处於前四分之一的学生的在线学习时间低於平均水平。紧接着，研究人员为了作出预测，利用逻辑斯特回归生成了一个预测模型，通过收集学生的新的行为数据，预测学生是否处於真正参与了学习活动，并得出如下结论：讨论举行的次数、邮件信息发送量和测评的完成情况这三个维度构成的模型可以预测学生的学业水平情况。

大数据时代，通过探求学生行为与学业水平之间的相关关系，建立模型，实现预测，能够对课堂教学产生重要影响。然而，数据建模过程中，为了保证模型的效度与信度，极端个别数据被处理，使模型只能实现群体行为的预测，不能针对学习者个体实现定制化和个性化。

2建模与预测的不足

数据建模与预测的背後充分体现了实证主义的思想和方法。19世纪上半叶，以孔德为代表的社会学家提出了实证主义的基本信条：利用观察、分类，探求彼此的关系，得到科学定律。实证主义的哲学思潮到20世纪60年代，演变成一种科技理性，实践知识逐渐染上了工具性的色彩，专业活动存在於工具性的解决问题之中，所有的专业活动都被视为厘定目标、套用已知的方法解决问题的过程。这一期间，大量的学科被系统地整合发展，甚至包括教育学和社会学这样的「软科学」。用证据解决未知的问题，用数据预测未来一时成为潮流。

学生活动行为数据的建模尤其侧重体验实证主义的思想，模型注重成功教学行为的共性，忽视教师与学生群体的独特性需求时，科技理性的主导有可能使课堂教学被视为独立於真实境脉的模块，只要教学行为取得成功，就会被数据抽象化，形成模型，对学生群体行为产生预测。科技理性有赖於人们认同的共有目标，教学实践目标的厘定极其复杂，包含巨大的不确定性和独特性，甚至，由於社会角色的不同，还会带来价值冲突。一个稳定的、为所有人所认同的目标不复存在，依据科技理性精神和方法推理预测的行为模式并不可能满足每一个人的需求，教育变革在大数据时代下出现新的取向。

从数据模型到支持适应性学习

在数据建模的基础上实现教学的适应性是大数据时代促进教育变革的另一成果。数据建模及行为预测依旧属於科技理性指导下的行为模式，可能会造成忽视学生个性需求的现象，而个性化需求正是知识社会的重要特徵，个性化的教育也受到教育研究者、政策制定者和教育实践者越来越多的关注。教育系统设计专家赖格卢斯认为，教育投入没有达到效果的一个很重要的原因是忽视了社会的转型。「社会已经从工业社会步入了资讯时代，劳动力市场对人才的要求不再是工业时代在流水线上 *** 作的工人，而是具有创新性思维、决断力强的知识性人才。」教学面临从产生清一色的劳工转向产生有判断力和适应性能力的人群。2010年，OECD的报告《The Nature Of Learning》中指出，适应性能力(adaptive competence)是21世纪核心竞争力，包括在真实的境脉中灵活并有创造力地使用有意义的知识和技能。吴刚在《大数据时代的个性化教育：策略与实践》中提出了个性化教育的必要性和必然性，指出「只有利用信息技术所提供的强大支持，才有可能真正实现个性化学习」。大数据时代的来临，正是个性化教育发展的一个良好契机。2012年，美国颁布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》，提出大数据时代，通过收集在线学习数据，对数据进行分类和探寻数据之间关联的方式挖掘数据，形成数据模型。通过学生行为和模型的互动，形成适应性学习系统。概言之，我们可以以对行为数据的充分利用为基础，改变教学的内容和进度，构建适应性评价和教学系统，充分实现教育的定制化，满足学生的长尾需求。

1案例分析：

适应性教学系统又称适应性学习系统，(Adaptive Learning Support System)，简称ALSS系统，强调基於资源的主动学习，认为学习不是知识的传递，而是学习者的自我建构。自上世纪90年代以来，研究者开发了不少适应性学习系统，如1998年De Bra开发的AHA系统，2003年，Brandsford和Smith开发的针对任务型学习的MLtutor系统，以及近几年颇受关注的翻转课堂(Flipped Classroom Model)简称FCM系统。

内容传递模块：传递相关知识与信息支持学生的学习。

学习者数据库：存储学生在参与教学活动中的相关行为。

预测模块：包括学生信息和学生行为数据，跟踪学生的学习，并做出预判。

显示模块：为学生生成行为报告。

自适应模块：根据学生行为生成的报告，反馈到预置模型，为模型做出相应的改变，使之更符合学生。

干预模块：使教师、系统管理者和领导可以在系统运行时实施人为干涉。

学习者学习相关学科内容时，学习行为被记录跟踪下来，学生的学习行为数据被传送到後台，记录在学习者数据库内，作用於预测模块。预测模块通过改变内容传递模块，再次作用於学习者。在整个过程中，教师、教学管理者起干涉作用。

适应性学习系统是一个交互的动态系统，系统往往会提供给学生一些学习行为建议。奥地利针对学生的问题解决的过程设计了一个适应性学习系统。适应性学习系统的第一步是教育数据挖掘(educational data mining)，简称EDM。数据挖掘的过程包括数据收集、数据预处理、应用数据的挖掘和诠释评价发展结果。Moodle提出了CMS数据挖掘系统(Course Management System)。研究者先使用原始数据进行建模，第一步是原始数据的收集，原始数据大约包含2007年73名用户产生的28000活动例子，2008年97名用户产生的265000份解决问题的案例和2009年45名用户产生的115000个活动案例。除了记录学生解答问题时产生的数据，原始数据还收集了学生的信息、问题的信息和解决问题的步骤;在对数据进行分类後，归纳出问题解决的类型，利用很擅长拟合连续数据的Markvo Models(MMs)的一个子模型DMMs拟合了如上的连续性数据，通过添加判断学生学习行为的结果模型和一系列监控和调节模块，构成了整个面向问题解决的适应性系统。当学生使用这个模型时，模型会根据学生的行为数据为学生提供他们所偏爱的解决问题的过程与方法。

除了适应性教学系统，还有适应性评测系统。LON-CAPA(Learning Online Network with Computer-Assisted Personalized Approach)是一个计算机辅助的个性化网络学习测评平台，平台不提供课程设计和课程目标，而是一个教学工具。CAPA通过後台记录学生的基本资料，学生参与的互动交流、学业情况，针对学业课程中的疑难点，提供个性化的考试资源。

2适应性转向的意义

在大数据时代，科技理性指导下的模型预判在面对结构不良的问题时显得应对能力不足。科技理性指导下的数据建模忽视学习的真实境脉，只能支持群体行为的预判，模型的推广可能会使人们忽视其实践成功背後的个体经验与具体情境，从而导致科技理性与哲学思辨对抗。然而，完全依靠哲学思辨和经验进行教学不仅不利於教育学科系统理论性的发展，也不利於课堂实践的管理与教师的培训。唐纳德·A舍恩提出了一种适应性思维模式。他指出：「如果科技理性的模式在面对『多样』的情境时，是无法胜任、不完整的，甚至更遭的话，那麼，让我们重新寻找替代的、较符合实践的、富有艺术性及直觉性的实践认识。」适应性学习是在系统理论知识的指导下，针对个体差异，使学习内容和活动高度个性化的学习方式。

适应性平衡了理性与经验的两难，英国学者Hargreaves(1996)首次提出基於证据的教育研究向医疗诊断学靠拢。临床诊断学和教育的相似之处在於，他们都要面对变动不居、极其复杂的环境，在这样一个结构不良的系统中，充分意识到客体(患者或者学生)的独特性与共性，利用系统的专业知识解决问题。

Ralf St Clair教授在参考医学临床实践研究的三要素後提出基於证据的教育研究的三要素——研究的证据、教育工作者的经验、学习者的环境与特点。其中，行为预测关注的是研究的证据，而适应性学习系统的建设则关注的是教育工作者的经验和学习者的环境与特点。

从预测行为到支持适应性教学的转向，是一种人文主义的转向，教育研究的重点从关注研究的证据走向关注教育工作者的经验与学习环境特点，关注以证据支持个性化学习的实践变革。证据不再是其在科技理性时代所处的指导决策的角色，而是被视作一种资源，教育工作者在大量的基於证据的课堂教学决策中找寻最适合自己特点和学生特点的方式，推进课堂教学流程。也就是说，大数据的更重要价值在於支持适应性学习，满足个性化学习和个性化发展的时代需要。数据的预测功能依赖於大数据收集数据的全面性与处理数据的便捷性，根据统计学原理对群体行为做出预测，一定程度上弱化了个体特徵和具体情境。其主要指向行为预判。而适应性是在模型与客体的交互作用上改变模型，如图3所示，数据的适应性运转模型比预测模型多了一个循环(loop until)系统，使其更加契合个人需求，其主要指向实践改进。预测是支持个性化学习的基础，而支持个性化学习是预测功能的深化和转化——从整体人群到个体学习者、从理论模型到实践策略的转化。

分析与启示

大数据时代由於数据量大，数据收集与携带便捷，使海量学生行为数据被挖掘、收集，通过数据建模对学习者行为的分析变得比前大数据时代更为全面和可靠。数据时代在数据的挖掘和预测上固然潜力十足，但是大数据时代更多的价值是满足学习者的适应性长尾需求，在预测行为的基础上，修改教学模式，使之个性化与定制化。从数据建模走向支持适应性教学，支持对象从群体转向了个人，对教育活动的影响从对行为的认识转向了教育活动的实践，从科技理性指导下的去境脉转向了基於真实情境的教学活动。

走向适应性，不仅改变人类行为方式，更重要的是改变了认知方式。前大数据时代人们在科技理性的指导下完全被数据证据左右(driven by the data)，教师和学生、教育决策者和学校形成传统社会契约关系，当事人把自己百分之百地交给专业工作人员，而专业工作人员遵守契约，对当事人全心全意地负责，从而使专业工作人员享受至高无上的垄断性地位。大数据时代，教师不再是知识的控制者，他通过参与学生的学习活动，根据学生的先拥知识和认知特点、个性需求，不断地调整教学步骤、教学进度和难度。学生不用完全将自己有如病人交付给医生一般完全托付给教师。在学习的过程中，通过与教师的互动交流，在教师的协助下，成为自己学习的主体，控制并对自己的学习负责。由於教师精力有限，大数据时代下网络计算机辅助学习系统可以为教师和学生提供辅助指导的机会。

尽管如此，一方面，我们要拥抱大数据给我们带来的便捷的生活和高质量的教育，另一方面，我们需要保持警惕和防止因果关系和相关关系的误用，并且维护数据安全。

在推理方面，教育工作者需要警惕将相关关系和因果关系误用，以Leah PMacfadyen教授的前述案例为例，BB平台在线时间的长短和学生的学业成就有相关关系，而非因果关系，成绩优异的学生在线时间低於平均在线时间，但不能说低於平均在线时间的学习导致学生成绩优异而要求学生减少在线学习时间。

此外，在信息安全方面，学生和教师的大量信息被收集和使用，在使用的过程中，必须制定相关私隐保护法，保证信息的安全，警惕数据滥用。学生的行为数据也不可以作为教师教学评优的依据，让大数据真正成为支持教学变革、提升教学效能、促进学生发展的手段，而不是控制教师和学生的工具。

2021年7月10日，滴滴事件之后，国家网信办依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规修订了《网络安全审查好办法》，向社会公开征求意见，拟规定掌握超百万用户信息国外上市须审查。由此可见我国打击网络安全行为的决心，未来在我国打击网络安全不断加码的情况下，我国对网络安全人才的需求将会增加。

网络安全行业主要企业：目前国内网络安全行业的主要企业有深信服(300454)、安恒信息(688023)、绿盟科技(300369)、启明星辰(002439)、北信源(300352)等。

本文核心数据：中国大数据市场规模，中国网络安全技术研发岗位人才专业背景分布

1、国家网信办拟重新修订《网络审查办法》

在滴滴违反《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》以及《国家安全审查办法》后，网信办决定对《网络安全审查办法》重新修订。

2021年7月10日，网信办《网络安全审查办法》修订草案开始征求意见，草案主要针对企业海外上市可能给国家安全带来的风险进行了预判和解决办法。运营者采购网络产品和服务的，应当预判该产品和服务投入使用后可能带来的国家安全风险，掌握超过100万用户个人信息的运营者赴国外上市，必须向网络安全审查办公室申报网络安全审查。

目前，滴滴出行APP是我国受理启用《网络安全审查办法》进行审查的企业，但根据国家互联网信息办公室通知，BOSS直聘、货车帮、运满满等掌握着大量用户个人信息的企业也将受到审查。

2、大数据市场规模不断提升增加了我国隐私数据监管的难度

根据中国信通院数据显示，2016-2019年我国大数据市场规模呈不断上升趋势。大数据是指在一定时间内用常用软件对内容进行抓取和处理的数据集合，不同于传统的数据抓取方式，在大数据环境下，80%以上都是非结构化数据通常采用非关系型数据库(NoSQL)存储技术完成对大数据的抓取、管理和处理。

而非关系型数据库目前尚无严格的访问控制机制及相对完善的隐私保护工具，现有的隐私保护技术，如去标识化、匿名化技术等，多适用于关系型数据库。因此，大数据环境下，传统的数据监管技术已经失效，目前我国较难以对大数据进行监管。此次滴滴事件就是利用“滴滴出行”APP对用户信息进行了大数据抓取。

3、在大数据的发展下，我国针对网络安全的人才需求将会增加

4、未来我国或将加大对网络安全相关人才的培养

网络安全领域需要的人才专业性较强，但目前我国高等教育网络安全相关的专业领域较为分散。根据BOSS直聘研究数据显示，截至2021年第一季度，我国网络安全相关专业高校毕业生从事计算机/互联网技术研发工作的平均比例为59%，但在这59%的人群中仅有10%的专业对口人才直接进入到网络安全领域工作，因此，目前我国网络安全领域人才缺口较大。未来，随着我国对网络安全问题的重视，我国或将加大对网络安全人才的培养。

综合来看，随着滴滴事件的发酵，国家网信办开始对《网络安全审查办法》修订可以看出我国对打击危害网络安全行为的决心，未来，我国对网络安全领域的人才需求或将加大，国家也会出台一系列措施加大对网络安全领域人才的培养。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

数据挖掘(DataMining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

  数据挖掘对象  根据信息存储格式，北大青鸟航天桥计算机学院>

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。

首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够 *** 作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。

1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;

接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。

第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;

1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;

2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。

最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。

1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。

2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

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