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大数据与人工智能都是当前热门的计算机技术，两者相辅相成，共同形成了一个以数据、算法、计算机学习为核心的新型技术应用。
当前各大短视频平台所使用的流量智能推荐，也是以大数据和人工智能技术为基础的。系统通过不断学习与分析用户的观看习惯，充分掌握用户的喜好，并把对应的短视频内容推荐给用户。
虽然大数据、人工智能技术远未达到高峰，仍然处在前期阶段，但大数据与人工智能技术已经在人们的生活中无处不在了。比如，新型智能汽车车机系统中的语言交互功能，就是人工智能应用的典型案例。
大数据（Big Data）,IT行业术语，是指规模庞大、结构复杂、难以用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据分析是指对这些数据进行收集、处理、分析和解释，以发现有效的模式、关联和趋势，从而为企业、组织或社会提供有价值的信息和洞察力。大数据分析的应用领域非常广泛，涵盖金融、医疗、交通、零售、电信、能源等多个行业。它可以帮助企业提高运营效率、降低成本、提升用户体验，还可以支持科学研究、政府决策、社会管理等方面的工作。
维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶写的《大数据时代》一书指出，大数据是指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据可以来自多个渠道和来源，如传感器、社交媒体、移动设备、互联网等。通过采集和分析大数据，人们可以了解用户行为、市场趋势、运营状况等，从而做出更明智的决策、改进业务流程和优化资源分配。大数据的特点主要有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值密度），我们常称之为大数据的4V特点。
温馨提示
大数据是一个相对较新的概念，其发展历史可以追溯到20世纪末。20世纪90年代，随着互联网的兴起，越来越多的数据开始被数字化并保存在计算机中，但当时的数据量并不是很大，存储和处理也不太困难。
2000年左右，随着互联网的迅速发展，数据量开始急剧增加，数据类型和来源也变得更加复杂。这时，人们开始意识到数据管理和分析的重要性，逐渐出现了一些商业化的数据管理和分析工具，比如，数据仓库和商业智能软件等。
2005年左右，随着社交媒体、移动设备和物联网等技术的普及，数据量进一步爆发式增长，同时数据的多样性和复杂性也愈发明显。这时，大数据概念开始出现，一些技术公司和研究机构开始着手开发大数据处理技术和相关工具。
2010年左右，大数据技术进一步成熟，Hadoop、Spark等大数据处理平台相继问世，并受到广泛应用。同时，各行各业开始将大数据技术应用于业务中，如金融、医疗、零售等领域。
到了今天，大数据已经成为企业和政府必不可少的工具之一，可以用于数据分析、商业智能、机器学习、人工智能等多个领域。同时，随着人工智能技术的快速发展，大数据也成为人工智能的重要基础之一。
大数据集合通常由数十亿或数万亿条数据组成，数据量远远超过个人或传统企业的处理能力。
处理大数据需要高速的数据收集、存储、处理和分析技术，以满足实时或准实时的需求。
大数据的类型有很多，包括结构化数据（如数据库和电子表格）、半结构化数据（如日志和XML文件）和非结构化数据（如文本和音频）等。
大数据集合中的数据通常包含很多无用信息，需要通过数据挖掘和分析技术来识别有价值的信息。
大师点拨
大数据的价值密度非常低，其中有价值的数据占比很小。比如，遍布整个城市的天网系统，每天生产海量数据，但只有在进行犯罪追踪、事故溯源等工作时，对应的数据才有价值。由于数据价值密度低，所以很多监控系统会定期删除历史数据。
大数据的出现，使我们能够收集、存储和分析更多的数据，并通过这些数据来发现隐藏的模式和趋势，以此制定更好的商业决策、提高产品质量、增强用户体验和帮助政府治理社会等。而短视频平台的大数据应用价值就属于前三种。
以商业领域为例，大数据在商业领域中的应用，可以帮助企业做出更好的商业决策。大数据可以帮助企业了解市场趋势、用户需求和产品性能，从而制定更准确、更高效的商业决策。例如，通过分析用户购买历史和行为数据，企业可以更好地了解用户需求，制定更有针对性的市场营销计划，提高销售额。
大数据还具备帮助企业提高产品质量的能力。通过大数据分析，企业可以了解产品使用情况、用户反馈和产品问题，从而更好地了解产品性能和质量，及时调整产品设计，提高产品质量和用户体验。
另外，大数据在增强用户体验和降低成本方面也有着显著作用。通过大数据分析用户行为和偏好，企业可以提供更加个性化的服务和体验，增强用户满意度和忠诚度，从而提高用户价值。通过大数据分析，企业可以更好地了解资源利用情况和业务流程，从而优化资源配置和业务流程，提高效率，降低成本。
人工智能（Artificial Intelligence,AI）是以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的应用非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、智能客服、智能制造、自动驾驶、医疗诊断等领域。随着人工智能技术的不断发展和应用，它正在改变我们的生活和工作方式。
机器学习是实现人工智能的一种方法，是指让计算机通过大量数据和算法来学习和自我优化的技术，它可以帮助计算机完成预测、分类、聚类、回归等任务。自然语言处理是一种让计算机能够理解和处理自然语言（如英语、汉语等）的技术，它可以帮助计算机完成文本分析、语音识别、机器翻译等任务。计算机视觉是一种让计算机能够模拟人类视觉系统来理解和分析图像和视频的技术，它可以帮助计算机完成目标检测、图像识别、人脸识别等任务。机器人技术是一种让计算机控制机器人来执行各种任务的技术，它可以帮助机器人在不同环境下完成操作、移动、感知等任务。
大数据和人工智能均是以计算机科学为基础，但大数据是人工智能的基础。如果我们把人工智能比喻成一个婴儿，那么大数据就是婴儿成长过程中的养分和知识。因为任何一种智能的发展都有一个学习成长的过程，而各类传感器和数据采集设备生产的海量数据，为人工智能的学习提供了条件。
总体来讲，大数据和人工智能之间的关系可以概括为以下几个方面。
人工智能的发展需要大量的数据来训练模型和算法，而大数据技术可以处理大规模的数据，为人工智能提供了数据源。
大数据技术可以对海量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，而人工智能技术可以从这些信息和知识中进行学习和预测。
人工智能技术可以将数据应用于各种场景，如语音识别、图像识别、自然语言处理等，从而提高人类生产和生活的效率和品质。
大数据和人工智能技术之间的融合和交互可以带来更加强大的技术能力，如深度学习、机器学习、数据挖掘等，这些技术可以应用于智能制造、智慧城市、智能交通等领域，推动数字经济和科技创新的发展。
综上所述，大数据和人工智能是相互依存、相互促进的关系，它们的发展为我们带来了更多的机会和挑战，推动着数字经济和科技创新的快速发展。