人工智能数据分析-ai数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. ai和bi区别？
2. App数据分析到底要分析什么？
3. 人工智能是否会成为大数据和分析生态系统的匹配？

ai和bi区别？

BI目前实现的是收集数据,提供反馈,***决策的能力,以数据为基础的,面向数据管理和分析,属被动角色。

而AI则辅以大数据,算法等得到更有价值的信息,实现收集+预测的能力,更多的是主动角色。 虽然AI的应用范围非常广,但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘,但又略有不同。

AI的机器学习强调算法,BI的数据挖掘还包括对数据的管理,算法选择上也较为简单,

App数据分析到底要分析什么？

App 数据分析到底要分析什么？其实可以在App 大数据平台当中找到答案，用户的日活度、关键词覆盖情况、榜单排名上升或者下降等等，基本上大数据平台大数据平台都属一一列举除了，建议参考七麦数据（qimai.cn）这个平台。

国内专业的移动推广数据分析平台平台七麦数据（原ASO100），作为开发者、推广运营人士最常用的工具之一，通过数据、功能、内容、服务全面助力用户高效精准捕获流量。目前，七麦数据（原ASO100）已经服务了海内外超过24万增长人。

1.iOS12数据查询

今年 9 月，苹果正式上线 iOS12系统，不到3个月的时间内，iOS12 渗透率（活跃设别）已经达到72%，预估在2018年结束之前，iOS12 的渗透率可以达到 80%。开发者的重心需要全面迁移至 iOS12 中，iOS12系统下的数据监控成为开发者刚性需求。

七麦数据在iOS12上线后，投入大量研发***，第一时间更新网站数据，成为行业首家全面支持 iOS12 App Store 全维度数据查询的平台，为开发者们提供最实时、最权威、最详细的iOS12数据查询支持。

目前，在七麦数据网站（qimai.cn）当中，App 排行榜（除总榜和畅销榜外）、关键词搜索结果排名、关键词覆盖明细、实时热搜、Today 精品推荐、App 个性化推荐，五大维度均已适配 iOS12 系统。

2.榜单数据查询

在七麦数据榜单当中，开发者可以直接明了的观测到App在“总榜”、“免费版”、“付费榜”、“畅销榜”当中的排名情况，可根据不同时间类别、调整或查询自己所需要的数据，点击“竞争趋势”后，开发者还可分析自己产品和竞品在近期内的数据，为开发者节约了不少的人力和精力，是实现开发者内容增长的有力助手。

3.苹果专题

除此之外，iOS12上线后，中国区App Store关键词搜索结果下，出现“苹果专题”，七麦数据在业内率先上线专题查询功能，同时同步提供“内购/订阅”、“开发商名片”查询，为广大iOS开发者提供全新维度苹果市场数据。

4.“App Store审核必备”功能

七麦数据利用海量数据积累及强大的数据应用分析，将审核十大被拒理由、平均审核时间等审核核心数据展示出来，推出“App Store审核必备”功能，供开发者查询参考，防患于前。

在“App Store审核必备”功能页面，记录了 App Store 近30天的审核时间，并将近30天审核被拒的十大理由按照被拒数量顺序排列，开发者可通过自查询警惕相关条例被拒的***发生。若开发者想在提交审核后希望加速审核，或被拒后需要进行申诉可点击相关按钮联系苹果官方。

还增添《App Store审核规则》中文版，既提高了用户参考英文版审核指南的效率，又可以实现内容实时更新同步，避免审核指南更新文章的滞后性。

5.【版本记录】功能

为了让开发者能够在查询版本相关信息时，缩短了开发者的手动统计时间，极大提升查询效率。七麦数据更新【版本记录】功能，强势推出版本统计、版本对比、版本记录筛选三大升级服务，支持App各个版本下应用描述及版本记录直观对比，支持“距上次更新时间”“近1年版本更新次数”“最早版本上线时间”三大维度查询。

据悉，七麦数据覆盖全球155个国家，实行iOS &Android双平台数据分析，并运用强大的服务器集群确保了数据的及时性，独家算法驱动、自动调优的更新策略、自动报警机制等多重保障，使得平台运营更加高效，将AI技术应用于海量大数据分析，推进移动推广的精准化、高效化、智能化。未来，七麦数据（原ASO100）将持续以用户需求为核心，技术驱动，助力移动增长新发展。

人工智能是否会成为大数据和分析生态系统的匹配？

首先，答案是肯定的，未来人工智能必然会匹配大数据相关操作。

大数据的相关操作以数据为中心，从数据的***集、存储到数据的分析和利用，其中数据分析是大数据的核心步骤之一，也是目前数据价值化的主要方式之一。随着大数据的发展，人工智能相关技术也迎来了新的发展机会，大数据正在成为人工智能研发的重要基础。

人工智能与大数据技术的匹配体现在以下几个方面：

第一：机器学习是数据分析重要方式之一。数据分析是大数据的重要技术组成部分，目前数据分析的方式主要有两种，分别是统计学方式和机器学习方式，而机器学习是人工智能的六大研究内容之一。目前有不少从事人工智能研发的技术人员都是从大数据领域转过来的，从大数据进入人工智能领域也是比较自然的方式。

第二：人工智能需要大数据的支撑。人工智能的细分领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等都需要大量的训练数据和验证数据，而大数据能够提供这些数据支撑，所以大数据是人工智能的重要基础。理论上来说，数据量越大，人工智能系统就会越智能，效果也会越好。

第三：大数据和人工智能会进一步整合。目前大数据领域比较常见的应用是“场景分析”，大数据的作用还是***人做出各种决策。随着机器学习等人工智能技术的不断成熟，未来智能体根据数据分析结果进行自主决策的场景会越来越多，在这种情况下，大数据与人工智能的结合必然会越来越紧密。

总之，大数据的发展必然会促进人工智能的发展，同时人工智能也一定离不开大数据。大数据和人工智能作为产业互联网的重要组成部分，未来必然会有广阔的发展空间。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于人工智能数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能数据分析的3点解答对大家有用。