人工智能在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用摘要：大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息呈爆炸式增長(zhǎng)，為人們獲取與使用這些數(shù)據(jù)提供了極大的方便，但也給數(shù)據(jù)處理與分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。基于此，文章探討了人工智能在大數(shù)據(jù)分析方面的多種作用與優(yōu)勢(shì)，揭示了人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的具體應(yīng)用，并對(duì)其未來(lái)發(fā)展帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析。關(guān)鍵詞：人工智能；大數(shù)據(jù)分析；機(jī)器學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)分析中圖分類號(hào)：TP393""""文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2025）18-0074-03開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析手段已難以應(yīng)對(duì)當(dāng)前挑戰(zhàn)，而人工智能所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)也愈發(fā)凸顯。以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)，因其強(qiáng)大的計(jì)算能力與自學(xué)習(xí)能力，能夠有效地從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有用信息。該方法既能減少數(shù)據(jù)處理中人為介入的需求，又能挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)精確地預(yù)測(cè)分析。在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控與輔助決策中，人工智能能幫助企業(yè)及組織更快地適應(yīng)市場(chǎng)變化，提升分析的反應(yīng)能力[1]。同時(shí)，人工智能技術(shù)的運(yùn)用也極大地提高了大數(shù)據(jù)分析的效率與精度，加快了各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。為此，開(kāi)展基于人工智能的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究，不僅能夠突破當(dāng)前分析方法的瓶頸，還能促進(jìn)其創(chuàng)新，為我國(guó)數(shù)字化發(fā)展打下良好基礎(chǔ)。1人工智能在大數(shù)據(jù)分析中的角色與優(yōu)勢(shì)1.1數(shù)據(jù)處理與清洗的自動(dòng)化在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的處理與凈化是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，其工作質(zhì)量將決定數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)清理工作主要依靠人工進(jìn)行，既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，還易產(chǎn)生人為誤差。隨著人工智能的發(fā)展，尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，數(shù)據(jù)的處理與清理變得更加自動(dòng)化。首先，人工智能算法具有自動(dòng)識(shí)別與修正數(shù)據(jù)中錯(cuò)誤的能力[2]。例如，人工智能利用異常發(fā)現(xiàn)算法，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的離群點(diǎn)和不一致性，并進(jìn)行自動(dòng)校正。其次，人工智能技術(shù)通過(guò)對(duì)多源異構(gòu)、不完備或不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理，提升了數(shù)據(jù)的完備性與一致性。該技術(shù)采用自適應(yīng)算法，能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)類型，動(dòng)態(tài)地調(diào)整數(shù)據(jù)處理規(guī)則。再次，人工智能還可以利用深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)自然語(yǔ)言中的噪聲、冗余等信息進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與處理。例如，在對(duì)社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，人工智能會(huì)自動(dòng)剔除無(wú)關(guān)信息，只提取具有分析意義的文本。1.2模式識(shí)別與預(yù)測(cè)分析在大數(shù)據(jù)分析方面，人工智能也扮演著重要角色，即進(jìn)行模式識(shí)別和預(yù)測(cè)分析。以深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)，具有極強(qiáng)的模式識(shí)別能力，能夠從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律與趨勢(shì)。在金融領(lǐng)域，人工智能算法能夠?qū)Ａ渴袌?chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而發(fā)現(xiàn)其中的投資機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)。例如，人工智能可以通過(guò)對(duì)過(guò)去股價(jià)與成交量的分析，預(yù)測(cè)股市未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，幫助投資者更好地進(jìn)行投資決策[3]。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能可以通過(guò)對(duì)病人的醫(yī)療記錄、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)疾病的早期特征，并為其制定個(gè)性化的診療計(jì)劃。人工智能不僅具有超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)形式的預(yù)測(cè)分析功能，還具備了對(duì)圖像、聲音等復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力。例如，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）實(shí)現(xiàn)對(duì)病灶區(qū)域的自動(dòng)識(shí)別與分類，提高了對(duì)病灶的診斷準(zhǔn)確率。在零售業(yè)中，人工智能可以通過(guò)對(duì)顧客的消費(fèi)行為與消費(fèi)記錄進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)顧客的消費(fèi)喜好，為商家提供更加準(zhǔn)確的市場(chǎng)營(yíng)銷方案。1.3實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控與決策支持在當(dāng)今瞬息萬(wàn)變的商業(yè)環(huán)境下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與輔助決策已成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的重要手段。人工智能技術(shù)的運(yùn)用極大地提高了企業(yè)的反應(yīng)速度和決策水平。人工智能可以對(duì)社交媒體、傳感器數(shù)據(jù)、交易記錄等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集與分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)及競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。在此基礎(chǔ)上，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)其中存在的不正?，F(xiàn)象，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)警。以制造業(yè)為例，人工智能技術(shù)能夠通過(guò)對(duì)生產(chǎn)線上的傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，縮短停工時(shí)間，降低生產(chǎn)成本。在金融業(yè)，人工智能技術(shù)能夠?qū)灰仔袨檫M(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)可疑的交易方式，從而有效防止金融詐騙。同時(shí)，人工智能還能通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)及當(dāng)前市場(chǎng)情況進(jìn)行分析，為企業(yè)提供決策依據(jù)[4]。例如，在供應(yīng)鏈方面，人工智能能夠通過(guò)對(duì)市場(chǎng)需求的預(yù)測(cè)，給出最優(yōu)的補(bǔ)貨方案，從而減少存貨費(fèi)用，降低缺貨風(fēng)險(xiǎn)。1.4提高數(shù)據(jù)分析效率與準(zhǔn)確性人工智能技術(shù)對(duì)提高數(shù)據(jù)分析的效率和精度具有重要意義。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用極大地解決了這一問(wèn)題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練等過(guò)程的自動(dòng)化，大大降低了人工干預(yù)和可能出現(xiàn)的誤差。例如，人工智能可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等方法快速地對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并從中發(fā)現(xiàn)重要特征，從而提升分析的效率和效果。此外，人工智能可以通過(guò)持續(xù)地學(xué)習(xí)與調(diào)整，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)分析模型的自適應(yīng)優(yōu)化，從而提升其預(yù)測(cè)性能與穩(wěn)健性。深度學(xué)習(xí)能夠有效地解決復(fù)雜數(shù)據(jù)與非線性關(guān)聯(lián)問(wèn)題，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出更多信息，從而獲得更為精確的分析結(jié)果。2人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)分析中的具體應(yīng)用2.1自然語(yǔ)言處理在文本分析中的應(yīng)用自然語(yǔ)言處理是人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重要技術(shù)，特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，利用該技術(shù)實(shí)現(xiàn)文本分析至關(guān)重要。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，文本數(shù)據(jù)正以驚人的速度增長(zhǎng)，包括社交媒體上的帖子、新聞報(bào)道、電子郵件等。自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理與分析[5]。例如，在文本分析中，情感分析是一種非常重要的應(yīng)用，通過(guò)對(duì)語(yǔ)料的標(biāo)注與訓(xùn)練，能夠精確地判定文本的情緒傾向。尤其是在營(yíng)銷分析方面，企業(yè)可以分析客戶的情感傾向，對(duì)營(yíng)銷行為作出相應(yīng)調(diào)整。另外，以LDA為代表的主題模型可以從大量文本數(shù)據(jù)中抽取主題分布，在學(xué)術(shù)研究、市場(chǎng)趨勢(shì)分析等方面具有廣泛的應(yīng)用前景。自然語(yǔ)言處理在文本分析中的另一項(xiàng)重要應(yīng)用是自動(dòng)摘要的生成，采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和變分自編碼器（VAE），該技術(shù)可以有效地從文本中抽取重要信息，從而大大提高信息的獲取效率。在實(shí)踐中，采用BERT等預(yù)訓(xùn)練模型可以提高文本分類和命名實(shí)體識(shí)別的精度，在某些方面甚至超過(guò)人類。2.2圖像識(shí)別與視頻數(shù)據(jù)分析在大數(shù)據(jù)背景下，圖像識(shí)別和視頻分析也是人工智能的重要應(yīng)用。近年來(lái)，隨著傳感技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，海量的圖像、視頻等數(shù)據(jù)被大量生成，給這些數(shù)據(jù)的分析與處理提出了新的挑戰(zhàn)。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識(shí)別中得到了廣泛應(yīng)用，利用ImageNet等大型數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)、人臉和場(chǎng)景的精確識(shí)別。在安防監(jiān)測(cè)中，圖像識(shí)別是一種非常重要的方法，它能夠有效地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并對(duì)其行為進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。在醫(yī)學(xué)研究中，將圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)影像中，利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)X光片、MRI等影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助醫(yī)師做出正確診斷，從而提升診斷的準(zhǔn)確性與效率。在視頻數(shù)據(jù)分析方面，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)等時(shí)序數(shù)據(jù)分析方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)軌跡分析、目標(biāo)跟蹤等更為復(fù)雜的分析。該技術(shù)是無(wú)人駕駛領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，它可以通過(guò)實(shí)時(shí)采集到的視頻信息來(lái)判斷道路狀況和障礙，從而保證行駛的安全。自動(dòng)駕駛車輛的環(huán)境認(rèn)知能力，包括但不限于對(duì)道路、路側(cè)、車道線、護(hù)欄、交通標(biāo)志和信號(hào)燈等的辨識(shí)。其中，如何準(zhǔn)確識(shí)別行人、車輛、自行車等運(yùn)動(dòng)對(duì)象是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。傳統(tǒng)的求解方法不能很好地解決這類問(wèn)題，而基于深度學(xué)習(xí)的人工智能方法可以使自動(dòng)駕駛車輛達(dá)到并超越人類的高精度視覺(jué)感知要求。2.3智能推薦系統(tǒng)的構(gòu)建與優(yōu)化作為大數(shù)據(jù)分析的核心應(yīng)用，基于人工智能技術(shù)的智能推薦系統(tǒng)在電子商務(wù)、社交媒體、在線內(nèi)容平臺(tái)等方面得到了廣泛應(yīng)用，其目的在于通過(guò)對(duì)用戶的興趣愛(ài)好進(jìn)行個(gè)性化內(nèi)容推薦，提升用戶滿意度，增強(qiáng)平臺(tái)粘性。智能推薦系統(tǒng)基于協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容過(guò)濾和混合推薦等人工智能方法來(lái)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。協(xié)同過(guò)濾技術(shù)是一種常用的推薦方法，它通過(guò)對(duì)用戶的行為進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)與當(dāng)前用戶相近的用戶群，并向其推薦這些用戶喜愛(ài)的內(nèi)容[6]。內(nèi)容過(guò)濾是以條目自身的特性為基礎(chǔ)，例如電影的推薦，就是依據(jù)影片的類型、導(dǎo)演、演員等信息對(duì)影片進(jìn)行推薦。目前，深度學(xué)習(xí)已被廣泛用于推薦系統(tǒng)，特別是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的方法，這兩種方法可以有效地刻畫用戶與商品之間的復(fù)雜互動(dòng)關(guān)系，從而達(dá)到更加準(zhǔn)確的推薦效果。2.4社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的智能分析社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的智能化分析是大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能研究的一個(gè)重要方向。社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的海量數(shù)據(jù)（文本、圖片、視頻、地理位置等）給數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，有助于更好地了解用戶的行為特征、社交關(guān)系以及信息擴(kuò)散規(guī)律。在用戶行為研究中，運(yùn)用自然語(yǔ)言處理方法，對(duì)用戶的社交媒體內(nèi)容進(jìn)行情感分析與話題分析，可以理解用戶的興趣與情感偏好，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的廣告投放與內(nèi)容推薦。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與網(wǎng)絡(luò)挖掘等方法，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)聯(lián)與交互方式進(jìn)行研究，能夠揭示社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性與用戶影響力。在信息傳播分析方面，相關(guān)模型能夠仿真社交網(wǎng)絡(luò)上的信息傳遞路徑與傳播規(guī)律，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，為輿情監(jiān)測(cè)與危機(jī)管理提供理論依據(jù)。例如，利用時(shí)序分析與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模等方法，挖掘潛在的熱點(diǎn)事件與輿論領(lǐng)袖，為企業(yè)與政府提供決策支持。3人工智能在大數(shù)據(jù)分析中的挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展大數(shù)據(jù)的多樣化與復(fù)雜性是人工智能應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析所面臨的一大挑戰(zhàn)。第一，大數(shù)據(jù)不僅數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，而且包含了結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化等多種類型的數(shù)據(jù)。針對(duì)這種異質(zhì)數(shù)據(jù)，人工智能算法首先要解決的問(wèn)題是數(shù)據(jù)預(yù)處理。針對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)的預(yù)處理問(wèn)題，可以利用深度學(xué)習(xí)中的自編碼器進(jìn)行降維與特征提取，這能夠有效降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度，減少噪聲干擾。在此基礎(chǔ)上，采用BERT、GPT等預(yù)訓(xùn)練模型，與自然語(yǔ)言處理技術(shù)相結(jié)合，可以提升模型對(duì)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義理解能力。在實(shí)時(shí)性方面，可以使用ApacheKafka、ApacheFlink這樣的流式處理架構(gòu)來(lái)保證數(shù)據(jù)的高效、低延時(shí)處理。同時(shí)，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，消除數(shù)據(jù)的冗余與誤差，并通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)產(chǎn)生多樣性的數(shù)據(jù)樣本，以提高模型的泛化性能。此外，利用分布式計(jì)算、云計(jì)算等技術(shù)，借助Hadoop、Spark等先進(jìn)的計(jì)算架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)與計(jì)算。最終，建立將數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、建模與評(píng)價(jià)相結(jié)合的自動(dòng)化數(shù)據(jù)管線，以顯著提升其在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用效能。第二，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)保密性與安全性問(wèn)題也是人工智能應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析所面臨的巨大挑戰(zhàn)?；诓罘蛛[私、同態(tài)加密等方法，可以有效地解決大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問(wèn)題。差分隱私技術(shù)通過(guò)將隨機(jī)噪聲引入數(shù)據(jù)分析中，保證了每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)個(gè)人隱私的影響可以忽略不計(jì)，從而在保證用戶安全的前提下，為用戶提供可靠的統(tǒng)計(jì)信息。該技術(shù)可用于多種類型的數(shù)據(jù)分析，并在眾多科技公司和科研院所中得到了廣泛應(yīng)用。同態(tài)加密技術(shù)可以在不解密的情況下，直接對(duì)密文進(jìn)行運(yùn)算，即在計(jì)算過(guò)程中，數(shù)據(jù)一直處于被加密的狀態(tài)，從而大大降低了數(shù)據(jù)被竊取的風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)分析中的人工智能技術(shù)給各行各業(yè)都帶來(lái)了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。人工智能在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜模式識(shí)別和實(shí)時(shí)決策等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的隱私性、安全性、算法偏見(jiàn)等問(wèn)題是不可忽視的。要突破這一瓶頸，必須尋求技術(shù)創(chuàng)新與倫理考量的平衡點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)與人工智能的深度融合。[1]劉海粟.基于大數(shù)據(jù)分析的電力系統(tǒng)自動(dòng)化優(yōu)化調(diào)度研究[J].家電維修，2024（12）：98-100.[2]李燕.大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)在通信工程中的運(yùn)用[J].信息記錄材料，2024，2