大数据模型及应用教案（大数据模型建模构建思路）

导读：

ai大数据模型有哪些AI大数据模型包括但不限于深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网...

ai大数据 模型有哪些

AI大数据模型包括但不限于深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN），以及具体的实例如gpt 系列、BERT、DALL-E等。这些模型各有特点，适用于不同的场景。

砭石大模型——多模态医学智能问诊砭石大模型是智慧眼旗下的医疗领域多面手，支持多模态数据，包括问诊文本数据、医疗影像数据、用户的面部体征视频数据以及用户睡眠音频数据等。

我国的人工智能大模型包括但不限于以下这些：百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里巴巴通义千问、腾讯混元大模型、华为盘古大模型、深度求索·deepseek、字节跳动豆包大模型、科大讯飞星火大模型、智谱AI·GLM-百川智能·百川大模型以及商汤日日新大模型等。

Sora（OpenAI）文生视频大模型，支持高质量视频生成，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。

适合运维的AI模型包括GaussDB AI大模型等。GaussDB AI大模型在运维中的应用特点如下：实时监控与智能分析：GaussDB AI大模型能够对数据库的运行状态进行实时监控，通过智能分析技术，快速识别出数据库运行中的异常状态，如性能下降、资源瓶颈等。

热图分析模型热图分析模型，即页面点击分析，主要应用于用户行为分析领域。它分析用户在网站显示页面的点击行为、浏览次数、浏览时长等，以及页面区域中不同元素的点击情况，包括首页各元素点击率、元素聚焦度等。事件分析模型事件分析模型是针对用户行为的分析模型之一，也是用户行为数据分析的核心和基础。

大数据的模型一般有以下几种：回归模型：定义：一种数据分析方法，主要研究自变量X与因变量Y之间的关系。分类：根据自变量的数量分为单变量回归和多变量回归；根据影响是否为线性关系，分为线性回归与非线性回归。

常见的大数据分析模型主要包括以下几类：数据模型：数据降维模型：旨在减少数据集的维度，提升模型的可扩展性和优化算法结果的有效性。回归分析模型：研究变量X对因变量Y的关系，包括单回归、多元回归、线性回归和非线性回归。聚类分析模型：将相似数据点分为同一类型，形成多个类别，实现数据分类和特征识别。

AI大数据模型包括但不限于深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN），以及具体的实例如GPT系列、BERT、DALL-E等。这些模型各有特点，适用于不同的场景。

对比分析法是另一种常用的数据分析手段。它通过比较两个相关联的数据集，来展示和解释研究对象在不同标准下的数量差异。对比分析能够揭示数据之间的联系和协调性，帮助用户发现问题和机会。相关分析法探讨的是变量间的相互关系。

大数据分析方法论中的理论模型主要分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。以下是这些理论模型的详细剖析：管理方面的理论模型PEST模型定义：主要用于行业分析，包括政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）和技术（Technological）四个方面。

1、利用大数据评分模型评估供应链风险与供应商实力是一种科学、高效的方法。通过多维度、全方位的评估，企业能够更准确地了解合作方的真实实力、发展前景和潜在风险，从而做出更明智的合作决策。同时，大数据评分模型还能够帮助企业实现供应商的统一量化标准、分级管理和风险预警等功能，提高供应链管理的效率和安全性。

2、综上所述，利用大数据评分模型评估供应链风险与供应商实力是一种高效、科学的方法。

3、供应商准入与分级管理：作为供应商准入条件中的一项量化评分指标，快速淘汰实力较低、风险较高的供应商；同时，对供应商的经营稳定性、持续性等进行评估，降低供应链中断风险。应收账款管理：通过启信分数值与等级，对客户进行高效的价值分析与信用评估，科学管理应收账款。