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AI人工智能分析的特征有哪些?
【导读】人工智能的作用在于其在垂直领域和场景的应用，通过应用，将不同的多源大数据进行打通，在融汇和发展过程中，体现其成长和挖掘价值。那么，AI人工智能分析的特征有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
一、差异性
与单一来源数据智能分析相比，AI人工智能实现了集多端口、多行业、多来源的综合性数山仔渗据融合，在数据来源、数据结构、产生时间、使用场所、代码协议等方面具有较大的差异性。
二、共享性
AI人工智能技术能够打破信息孤岛困境，打通信息流通动脉，盘活数据潜在价值，推动各行业、部门之间形成统一高效、互联互通的数据和资源共享布局。
三、准确性
以人工智能为核心的多源数据融合，进一步提高数据内容的系统性，确保数据来源的完整性和可靠性。
四、技术性
人工智能实现了多源数据多端口接入，同时垂直领域的应用需求嵌入不同多源数据融合处理技术，是个“技术活”。
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五、权威性
依托权逗脊威、合法、多源的一手数据资源，进行多源AI人工智能分析结果的展示内容、发布数据具备权威性，具有一定的指导意义。
六、前瞻性
人工智能分析能够有效地补充传统单一来源数据分析手段的缺陷，通过数据清洗和处理技术，加之合理的建模，充分挖掘和掌握运行规律，具备较强的前瞻性。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“AI人工智能分析的特征有哪些?”的相关内容，希望对大家有所帮助。至于人工智能的利弊，小编认为要区分对待，理性看待，取其精华，去其糟粕。
电商平台如何利用大数据做好用户体验
在中国，通过大数据人物画像来实现流量个性化已非新鲜事，同时在大洋彼岸的美国，目前已经更进一步，通过最先进的数据分析平台，电商可以通过社交平台等数据对用户个性特征进行分析，从而实现更精准的营销，而且并非“财大气粗”的中小企业也可以享受到这样的福利。
不是所有的行为数据都有价值对于电商而言，其对大数据分析的主要需求可以体现在两方面，一是快速反应出问题所在，二是发现新的用户群体
对于备受关注的后者，电商希望通过智能联网分析已有的数据，发掘并预测出用户的兴趣所在，刺激用户购买积极性，并将产品推向特定人群。
目前业界的普通实现方式是，通过用户网络上留下的历史信息、记录，来猜测喜好，例如相关图书推荐、机票航班推荐等，但失算之处可能在于精准度和推荐时机不尽人意，比如用户已经旅行归来，系统还在推荐往返机票。
目前美国有一种研究方向，通过非结构化数据分析技术对用户进行个性化维度分析，包括对用户在网络上更新的个人状态信息进行分析，如Twitter、Facebook，推定用户个性及特征，以精准定义个人并实现标签化，同时反馈给商家并与目标市场用户相匹配，从而实现产品的关联。
对此，美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang(汪晓宇)博士表示，传统的方式需要基于大量的行为数据进行分析，并相信所有的动作具有价值，但事实却并非这样，容易造成对精准度和时机的把握不尽人意;而通过对人在网络上留下的真实语言、说话方式、评价内容等进行个性化维度分析，更贴近人真实的本性或春，这当然也包括购买喜好，只有这样才能实现更加准确的产品购买需求挖掘。
电商商户的“福利”
目前，该分析技术在电商平台上更能直接释放效力的方式，便是针对中小型商户的解决方案：对用户产品评价进行分析，来优化产品、提升用户体验。
Derek Wang举例道，通过Taste Analytics Signals数据分析平台，亚马逊平台上的耳机商户，可以对平台上用户的产品评价及Facebook上的留言进行语义分析，得衫迅耐出对耳机品牌、电池寿命、品种型号的用户反馈，以及不同产品间如Bose与Sony的产品分析。
这对于美国为数众多的亚马逊、新蛋、易贝商户而言无疑十分受用，其可以及时对产品和销售过程进行优化。
另一个典型应用是电商平台本身。美国某着名的大型家居销售企业，在其电商网络平台上，通过刺激网络流量来买卖产品。利用数据分析平台，其不仅发现并解决了用户消费时信用卡连刷2次的问题，同时观察到网络流量在一周中的不平均分布，后续通过市场促销，改变了市场营销过程。
(用Taste Analytics Signals平台对Amazon某热销汽水的分析结果)
决策在数据之上而非数据本身
用户的特征来自于文本分析，用户在网络上说的每一句话都将可能成为分析点。无疑更多的数据将有力于对用户行为进行匹配，提高分析准确性，而这方面社交平台则提供了一个很好的非结构化数据的来源。
事实上，美国电商本身已经在开始着手整合社交网络的数据信息，例如闪购网站Myhabit建议用户通过亚马逊账号登陆;电商Macys需要用Facebook账号登陆(这样的整合在国内也并不鲜见)。对于用户，这样的登陆方式更方便快捷;对于商户，可以将个人信息关联起来;而对于大数据技术/服务提供商，数据分析服务便可以由此展开，进行深度数据挖掘。
在Derek Wang看来，此项围绕人的非结构化数据分析平台服务，不仅能提升结果的准确性，更重要的是它建立的不是一个推荐系统，而是一个增强智慧的过程。毕竟仅基于既有行为的数据分析会导致可能的失败，小到上述提及的机票推荐，大到金融领域采用数学模型的危险性在次贷危机中已经昌举暴露无疑。
“由机器提取的数据内涵，通过图像的方法展示给企业决策者，决策者通过与机器互动后做出决定。数据分析平台是辅助企业决策者的工具，也是它的价值所在。” Derek Wang说道。
不谋而合，《纽约时报》资深撰稿人史蒂夫·洛尔曾着书大数据时评论，虽然决策活动对数据与分析的倚重与日俱增是大势所趋，但同时还要让常识发挥应有的作用，经验与直觉仍然在决策中占有一席之地，而好的直觉又往往建立在大量数据分析基础之上。
机器与人分工合作才更好，更加值得一提的是，直观的图像可视化的呈现方式，使得电商及商户的内部分析师即使没有IT背景，也可以轻松地掌握产品动态，从而帮助其赢得市场。
大数据确有裨益，但并不是所有企业都能成功掘金大数据;只有那些富有远见、重视系统且敢于投资的公司才会有所斩获。对于零售业而言，有三个重要战略可帮助电子商务成功运用大数据。
正确理解大数据
不必纠结于大数据到底是什么，试图计算出多少数据才算大数据是不明智的。首先，没有确切的数字或数量级可用作数据量的分界线，因为大数据不在“量”，而在“全”。通过对全面数据的分析可以发现相应的趋势，进一步预测未来。想要掌握大数据，必须具备“大数据”的思维模式，即关注于那些已帮助完成了某项任务的数据。从庞大的历史数据中寻找规律，从而预测未来;或者找出有关因素，对搜索最佳数据的系统进行改善，获得正确数据取得最大利益。
如何获取大数据?
大数据被炒热和巨无霸企业在其中获得的巨大商业价值密不可分，但这并不意味着大数据是只有大公司才买得起的“独有玩偶”。小公司也能拥有自己的“大数据”。虽然大多数电商企业仍处于起步阶段，但它们也可以收集数据，挖掘优秀人才帮助做出更加明智的决定。数据分析可以从小数据开始、效果立竿见影，随后发展成为大数据。即使一家小咖啡厅也能通过探寻顾客的饮用习惯、信用卡记录以及在线定位设置而建立自己的“大数据”。
尽管中小型企业还未完全配备企业先进的大数据线上工具和模式，但他们仍能从本公司历史数据中找出规律。例如，有了一两个月推广促销活动的历史数据后，服装电商公司就可以开始分析各个品类的销售表现情况，掌握一周或一个月内的最畅销和最滞销的销售品类信息，同时清楚了解长期内的平均增长率和复合增长率。这样的数据分析方法能提供产品销售额和产品销售表现的衡量指标，从而找出产品销售模式和趋势，做出下一步商业决策。这样将帮助企业实现更大的销售额，同时，无论有无市场推广活动，都可以监控产品的销售表现。
整合零售策略与大数据
从企业的角度来看，大数据的最大价值在于零售策略与大数据技术相结合。目前，由于消费者对于他们所希望的购物时间与购物方式的要求越来越高，现代零售业已变得愈发复杂。因此，零售商需要更加聪明地来服务顾客，更加灵活地选用库存和配送订单的地点，更加明确如何使用搜集到的顾客数据进行线上线下的交叉销售和追加销售。为了达成这一目的，零售商需要借助一个定制软件来制定以顾客为导向、基于数据的策略，以便于为顾客提供个性化服务。
此外，企业必须将零售策略与数据分析最大程度地相匹配，保证销售计划的实现。大数据最大的特点之一就是在于能够高速更新和处理信息。根据这一特性，商业数据一旦生成，就可以进行相应策略的制定，帮助公司赢得时间与空间调整市场策略，以最充分地发挥自身优势。这就像防洪预警：上游一旦有所警示，下游就应立即作出回应调整。例如，涉足线上的传统零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往会准备三套应变策略，以确保商品按计划销售。 通过整合零售策略和大数据，企业将能够吸引更多消费者、为他们提供定制化服务，从而提升产品销售表现、增加销售额，进而扩大收益。
一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析
无论是电商类还是其他行业相关的互联网信息中都有大量的文本数据，所以进行大数据分析，很重要的一部分是文本分析。文本数据通常是非结构化的，采集文本数据后的一个关键环节是要将其转化为能被计算机理解和处理的结构化数据，才能进一步没羡对其进行系统化的处理分析，提炼出有意义的部分。大致可以分为以下步骤：
1、数据采集
明确分析的目的和需求后，通过不同来源渠道采集数据。
2、文本清洗和预处理
文本清洗首要是把噪音数据清洗掉，然后根据需要对数据进行重新编码，进行预处理。
3、分词
在实际进行分词的时候，结果中可能存在一些不合理的情况。因此，在基于算法和中文词库建成分词系统后，还需要不断通过训练来提升分词的效果，如果不能考虑到各种复杂的汉语语法情况，算法中存在的缺陷很容易影响分词的准确性。
4、词频和关键词
词频就是某个词在文本中出现的频次。简单来说，一个词在文本中出现的频次越高，这个词在文本中就越重要，就越有可能是该文本的关键词。
5、语义网络分析
语义网络分析是指筛选统计出高频词以后，以高频词两两之间的共现关系为基础，将词与词之间的关系进行数字化处理，再以图形化的方式展示词与词之间的结构关系。这样一个语义网络结构图，可以直观地对高频词的层级关系、亲疏程度进行分析展现。
6、情感分析
情感分析，主要是分析具有情感成分词汇的情感极性（即情感的正性、中性、负性）和情感强烈程度，然后计算出每个语句的总值，判定其情感类别。还可以综合全文本中运清所有语句，判定总舆情数据样本的整体情感倾向。
7、数据可视化展现
通过可视化展现形式，可直观呈现多维度数据表现，用于总结、汇报等。
想要快速进行大数据分旁察前析，可通过新浪舆情通实现，系统一站式提供信息采集、大数据分析、可视化报告等服务，针对各行业还提供定制化大数据解决方案。
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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂电商平台中基于AI智能的大数据智能分析方法你’式的智能人机交互体验。
1、语音识别
国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。
a.一句话识别
针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。
b.一句话识别
对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。
2、语音合成
合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。
a.录音文件识别
针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。
b.语言模型自学习工具
一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。
3、语音分析
构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。
构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
1、文字识别
将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。
a.通用卡证
包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。
b.通用文档
高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。
2、图像识别
可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。
a.票据识别
可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。
b.手写识别
支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。
3、人脸识别
提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。
4、视频能力
通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。
致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
1、自然语言处理
阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。
a.智能短信解析
在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。
b.商品评价解析
高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。
2、语义理解
为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。
a.地址标准化
为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。
b.NLP基础服务
为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。
3、机器翻译
以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。
a.NLP自学习平台
无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。
4、内容安全
帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。
1、智能客服
随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。
2、信息审核
借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。
3、智能会议
随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。
4、智慧法庭
以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。
5、智慧课堂
随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
6、智慧医疗
帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。
7、图片搜索
结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。
8、智慧媒体
结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。
1、金融AI
AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。
传统行业痛点：
√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;
√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;
阿里云AI带来的价值：
Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。
2、教育Al
随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。
传统行业痛点：
√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;
√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;
阿里云Al带来的价值：
以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
3、交通Al
A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。
传统行业痛点：
√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;
√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;
阿里云AIl带来的价值：
通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。
4、新零售AI
阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。
传统行业痛点：
√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;
√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;
阿里云AI带来的价值：
阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。
5、政务Al
以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。
传统行业痛点：
√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;
√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;
阿里云Al带来的价值：
将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。
6、司法Al
阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。
传统行业痛点：
√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;
√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;
阿里云AI带来的价值：
随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。
