随着越来越多的社会资源被网络化和数字化，大数据可以承载的价值也将不断被提及和提高，大数据的应用范围也将不断扩大。因此，在未来的网络时代，大数据本身不仅可以代表价值，而且大数据本身也可以创造价值。 从互联网技术体系的角度来看，大数据正在成为整个互联网技术发展的重要动力。一方面，大数据将通过数据价值来充分推动物联网和云计算的发展，另一方面，大数据为人工智能的发展奠定了坚实的基础。正是由于大数据技术的发展，人工智能产品的当前应用才得到了显着改善。 从工业互联网的整体解决方案来看，大数据正在成为企业重要的生产资料之一。企业可以通过大数据完成产品（服务）的设计和创新。同时，基于大数据，它们还可以完美的协助企业运作，例如企业员工价值评估等管理是大数据的重要应用方向之一。

想要精通数据分析的技能，需要的能力栈还是比较长的，编程语言，统计学知识，数据获取、数据挖掘，数据分析思维和BI可视化工具，就是围绕和支撑核心数据分析的“六脉神剑”

数据思维决定了你如何思考问题，如何搭配这些分析方法，如何得出结论，如何确定问题。1、说事实，而不是观点。只有分清楚观点和事实才有继续分析的可能性。因为观点的沟通会出现误差，而事实则不会。如果我们用观点进行沟通，自然会出现大量的误解。2、用客观标准代替主观判断。想要解读出观点，我们需要先找到一个标准，然后我们通过数据和这些标准进行对比，得出一个观点。3、不预设立场。好的数据分析师，能够根据客观数据，随时抛弃旧的假设，并建立新的假设。4、演绎而不是归纳。经过演绎法推理的结论才是合理的，而且我们通过深挖找出了内部的原因，这才是业务人员想要知道的。5、找出背后的逻辑。

先来说说BI，BI全称商业智能（Business Intelligence），是一套完整的数据解决方案，将企业的数据有效整合，快速制作可视化报表，以供业务决策。它一般涉及数据仓库（现也和很多大数据方案对接）、ETL、OLAP分析，权限控制等模块。FineBI是一款BI商业智能工具，能简单快速的生成各种酷炫的可视化数据报表，做有目的性的数据分析。所以，它主要完成下面几个工作： 1. 数据的整合 2. 数据的分析和可视化 3. 报表制作与发布

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），指用数据仓库、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析，指导企业的商业运转与经营决策。BI的本质在于“源于数据的商业洞察”，BI对商业活动的支持涵盖了从运营到战略的每个层面。在敏捷BI概念尚未兴起之前，以Cognos、BIEE等为代表的传统BI工具占据了企业级BI市场的大壁江山。但随着DT时代的到来，随着商业竞争环境的越发激烈，越来越多的企业期望能够从数据中获取更加实时、深刻、全面的商业洞察。以往的传统BI工具的弊端逐步暴露。主要表现在几个方面：1.报表固化程度较高

随着人工智能技术的逐步普及，越来越多的行业开始拥抱人工智能，用“人工智能+”助力技术和产业的不断升级和变革，人工智能已经成为我们当前这个时代的标志。对于企业来说，如果想用人工智能来武装自己，就必须搞清楚人工智能技术的核心。人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议，由于受到数据、计算力、智能算法等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。2006年以来，以深度学习为代有的机器学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了极大的成功，识别准确性大幅提升，使人工智能再次受到学术界和产业界的广泛关

数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。数据可视化的实质是借助图形化手段，清晰有效的传达与沟通信息，使通过数据表达的内容更容易被理解。那么，怎样来分析大量、复杂和多维的数据呢？答案是要提供直观的、可交互的和反应灵敏的可视化环境。因此，数据可视化的主要特点是：交互性。用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。多维性。可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类、排序、组合和显示。可视性

人工智能来了吗？人工智能已经来了，而且它就在我们身边，几乎无处不在：(1) 新一代的搜索引擎，比如在百度搜索中输入一个单立人一个可是什么字，它会智能的显示出和拼音及解释，以及输入法的打法等等(2) 新闻推荐，用手机看热点新闻是许多人每天做的事。像“今日头条”这样的新闻类应用之所以火爆，主要是因为它采用了人工智能技术，应用程序可以聪明地归纳每个人看新闻时的不同习惯爱好，给不同用户推荐不同的新闻内容(3) 机器视觉，人脸识别是目前应用最广泛的技术，是人工智能大家庭中的重要分支，近年来，随着深度学习技术的发展，人

1、信息抽取信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术。信息抽取有许多不同的用途，一种典型的应用是使用信息抽取面向特定任务的结构化信息，互联网的快速发展产生了海量的信息,由于文本数据的多样性和异构性,对这些的信息进行检索和处理受到很大的限制,而信息抽取则致力于将这些信息转化成结构化的数据,满足搜索引擎和数据挖掘等相关应用。另一种典型的应用是特定目标信息的发现和识别（如发现与“人工智能”相关的新闻）。在现在的Web中，相关的信息往往被无关