大数据自然生成？ 大数据的生成与分析？

ai大数据模型有哪些

1、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。

2、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。

3、中医智能化与知识融合模型岐黄问道（中西医结合模型）研发机构：南京大经中医药研发。功能模块：包含疾病诊疗、症状分析及养生调理模块。应用场景：上线于“学习强国”app，用户输入症状即可获得个性化中医建议。核心数据：处方与主任医师符合率达92%。

大数据开发痛点思考

大数据开发行业痛点及解决方案、商业想法总结如下：痛点1：数据倾斜问题问题描述：数据分布不均导致部分节点负载过高，影响处理效率。解决方案：使用随机前缀打散数据，均衡分布。增加分区数或选择合适的分区键（如哈希分区）。对倾斜键单独处理（如拆分或聚合）。

聘用以数据术语进行思考的候选人，构建多学科团队，具备解决已识别业务问题所需的专业知识。创建更多的透明度，使访问数据变得更加容易，并使信息治理策略更加透明。在数据驱动的文化中，使用数据进行绩效评估，从雇用到设定目标，全面应用数据。通过解决小而谨慎的问题，将业务引入大数据，树立组织内的信誉。

数据开发工程师需从“成本中心”转向“价值中心”。技术工具化与职业风险：数据中台完善与开源生态发展，使基础SQL开发可替代性增强。工程师易陷入“SQL Boy”困境，需警惕技术浅层化导致的职业瓶颈。

痛点难点识别：通过大数据分析，企业可以对大量业务数据进行深度挖掘，识别出工作流程中的瓶颈、效率低下或成本过高的环节，从而精准定位痛点和难点。趋势预测：基于历史数据，大数据可以帮助企业预测未来市场趋势、客户需求变化等，为决策提供前瞻性支持，减少因决策滞后带来的损失。

如何正确认识大数据分析

1、总结正确认识大数据分析需把握其技术本质、特征差异、类型挑战、应用场景及思维升级。企业应聚焦数据价值挖掘，而非盲目追求数据量；个人需培养数据驱动的决策能力，适应智能化时代需求。中琛魔方等平台提出的“智能思维”转型，正是大数据分析从工具到战略的核心跃迁。

2、要注重把大数据与现代产业体系结合起来，包括工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据等。要注重把大数据与大众创业、万众创新结合起来，培育数据密集型产业。

3、大数据总是质量数据 大数据并不一定意味着它包含干净和高质量的数据。相反，在大多数情况下，大数据包括数据质量错误。此外，为了从收集的大数据中利用更好和正确的见解，有必要对它们进行清理。因此，错误的假设是不需要数据清理，收集或分析大数据。

4、大数据分析的目的评估分析过去，探寻原因证据：大数据分析首先着眼于对过去已经发生的现象进行全面、深入的评估与分析。通过收集、整理海量的历史数据，运用合适的统计分析方法，挖掘数据背后隐藏的信息，寻找事物存在的证据以及导致某种现象发生的原因。