人工智能技术的数据分析-人工智能数据解读

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术的数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术的数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能就业岗位分析？
2. 如何对业务场景做数据分析？
3. 5G、人工智能、物联网、大数据、云计算、谁将成为下一个霸主？

人工智能就业岗位分析？

一，算法工程师

进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

二，商务拓展专家（人工智能方向）

基于公司AI发展战略，拓展图像识别、语音处理、视频处理、数据智能、增强现实、智能客服等技术的对外合作，确保各项业务发展基础目标的达成；收集、梳理、消化前沿技术（大数据、人工智能、智慧城市、云计算等）的相关资料，并对与其相关的发展方向和技术趋势等进行分析，形成分析报告；协助市场拓展、项目实施，为客户或相关商务活动提供专业技术支撑。

三，人工智能运维工程师

负责大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；负责相关组件的运维工具系统的开发与建设，保证维护产品的质量稳定，通过技术手段、流程制度提升组件的健壮性，可用性。提供大数据与AI云产品客户支持。

四，智能机器人研发工程师

研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

五，J***a资深架构师（人工智能）

负责系统架构设计，针对行业客户设计场景化的解决方案，并对解决方案的竞争力及商业目标达成负责；技术分享，将人工智能产品／方案的销售技巧传递给销售团队，并支持重点项目的售前工作；通过对行业趋势/市场分析、客户分析、竞争分析等，制定人工智能相关的业务规划，并对规划进行端到端的管理。

如何对业务场景做数据分析？

企业的数据分析是个很复杂的工程，需要业务和分析技术两块知识。这里从业务的角度切入，谈谈如何对业务分析，文章参考帆软软件的零售业数据管理方案。

首先，企业的分析主要分为管理分析和经营业务分析，分析整体的思路是：明确业务场景——确定分析目标——构建分析体系——梳理核心指标。

因为每个企业/行业的业务不同，分析体系也不同，这里主要说一下零售电商，按照不同的分析场景来探讨下。其他行业也欢迎大家勾搭，或者可以搜索帆软数据应用研究院的案例（比较偏向报表体系，有一定借鉴意义）。

以电商为例，常用的业务分析场景有销售、商品、渠道、竞品、会员等等，而商品可进一步细分为商品的库存、商品的利润以及关联销售分析。在整个业务分析体系中，电商行业遵循“人货场”的思维逻辑，其指标可这样划分：

1、销售类分析

销售分析主要是为了追踪销售情况，与KPI对比，调整销售策略，进一步提升销售额。

分析思路：基本上任何一个问题都可以套用“人货场的模型来分析”。比如分析客单价下降的原因，从人货场角度切入的话，可建立如下的分析模型：

分析方法：数据分析可通过数据对比、极值、预测的[_a***_]来分析

5G、人工智能、物联网、大数据、云计算、谁将成为下一个霸主？

当前各类技术发展联系紧密，相互融合又有所交叉，每一项技术有自己的擅长行业领域，比如5G好比信息高速公路，是信息传输的基础。云计算充当信息社会的最强大脑，大数据提供我们最准确和最有价值的信息关联，甚至发掘出新的知识信息，人工智能成为解放人类的智能工具。以电商和快递为例，就是融合了上述技术的综合产业，缺少哪个都不高效完美，也没有哪个可以独自支撑一个行业。各有所长，融合发展。主要看适用领域和自身条件选择

5G加速了其他几大领域的快速发展；

5G只会成为辅助；

物联网是刺客全盘带节凑的；

大数据是上单；

人工智能是中单，还可快速支援上路；

云计算就是下路了。

没有一个人的霸主，只有不合作的灭霸。

到此，以上就是小编对于人工智能技术的数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术的数据分析的3点解答对大家有用。

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