关于大数据技术在各行业的应用。
作者：张老师 浏览次数： 2019-09-10 14:24
大数据及人工智能技术为物联网时代带来的爆炸性数据提供了分析应用的利器。物联网时代，数据量发生井喷，大量的结构化和非结构化数据依靠人力分析再难以胜任。以机器学习为代表的人工智能技术在处理文字、数字、视频、音频等各种类型数据的任务中远远超过单纯人工的效率及准确率，并且具有更胜一筹的稳定性。
随着大数据技术的不断发展，将大数据的理念引入到环境数据中心，作为一种全新的环保行业数据解决方案，也愈发成为了可能。目前人工智能已实现了一些基础的技术——听、说、读、写，并在医疗、环保、智能制造、智慧农业等行业实现创新、运作和思考方式的突破，但商业人工智能的发展需要更聪明的算法、物联网设备应用和安全可信技术整合起来，这将加速企业级人工智能的应用，为行业创新带来无限可能。
大数据分析大数据，表面上看就是大量复杂的数据，这些数据本身的价值并不高，但是对这些大量复杂的数据进行分析处理后，却能从中提炼出很有价值的信息。
数据挖掘算法是大数据分析的理论核心，其本质是一组根据算法事先定义好的数学公式，将收集到的数据作为参数变量带入其中，从而能够从大量复杂的数据中提取到有价值的信息，挖掘出环境质量与污染源两者间的联系，并利用这种联系，改善环境管理。
预测性分析能力是大数据分析最重要的应用领域。从大量复杂的数据中挖掘出规律，建立起科学的事件模型，将新的数据带入模型，就可以预测事件的未来走向。环境预测性分析能力常常被应用在空气质量预测、水环境质量预测等方面。
随着大数据时代的到来，人们的需求逐渐从数据存储、数据处理过渡到数据应用和数据运维服务，与此同时，传统的环保行业对于数据的处理模式已然不适应新一代数据中心的发展需要。而大数据技术也正逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。现在要做的，就是选好方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。
随着大数据技术的不断发展，将大数据的理念引入到环境数据中心，作为一种全新的环保行业数据解决方案，也愈发成为了可能。目前人工智能已实现了一些基础的技术——听、说、读、写，并在医疗、环保、智能制造、智慧农业等行业实现创新、运作和思考方式的突破，但商业人工智能的发展需要更聪明的算法、物联网设备应用和安全可信技术整合起来，这将加速企业级人工智能的应用，为行业创新带来无限可能。
大数据分析大数据，表面上看就是大量复杂的数据，这些数据本身的价值并不高，但是对这些大量复杂的数据进行分析处理后，却能从中提炼出很有价值的信息。
数据挖掘算法是大数据分析的理论核心，其本质是一组根据算法事先定义好的数学公式，将收集到的数据作为参数变量带入其中，从而能够从大量复杂的数据中提取到有价值的信息，挖掘出环境质量与污染源两者间的联系，并利用这种联系，改善环境管理。
预测性分析能力是大数据分析最重要的应用领域。从大量复杂的数据中挖掘出规律，建立起科学的事件模型，将新的数据带入模型，就可以预测事件的未来走向。环境预测性分析能力常常被应用在空气质量预测、水环境质量预测等方面。
随着大数据时代的到来，人们的需求逐渐从数据存储、数据处理过渡到数据应用和数据运维服务，与此同时，传统的环保行业对于数据的处理模式已然不适应新一代数据中心的发展需要。而大数据技术也正逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。现在要做的，就是选好方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。
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