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智能数据分析，它是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息， 帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。智能数据分析方法主要为两种类型，一是数据抽象(Data Abstraction ;二是数据挖掘(Date Mining)。数据已成为信息时代的重要资源，数据被采集后在企业之间或企业内部的信息系统享，数据量的增加导致高效的基于计算机的分析方法的出现，如智能数据分析，它是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。松江区好的数据分析电话

与离线数据分析相比，在线数据分析能够处理的数据量要小得多，但随着技术的发展，当前的在线分析系统已经能够实时地处理数千万条甚至数亿条记录。传统的在线数据分析系统构建在以关系数据库为的数据仓库之上，而在线大数据分析系统构建在云计算平台的NoSQL系统上。如果没有大数据的在线分析和处理，则无法存储和索引数量庞大的互联网网页，就不会有当今的高效搜索引擎，也不会有构建在大数据处理基础上的微博、博客、社交网络等的蓬勃发展。 [4]黄浦区评价数据分析24小时服务有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

类型智能数据分析方法主要为两种类型，一是数据抽象(Data Abstraction ),主要涉及数据的智能化解释,以及如何将这种解释以可视化或符号化的形式表示出来;二是数据挖掘(Date Mining),主要涉及从数据中分析和抽取知识,目的是为了支持业务管理或预测趋势。当前世界依然迎来了大数据时代,随着多媒体等多种技术的应用, 社会中的相关领域时刻都涌现大量的数据,增加了大数据背景下的智能数据分析技术了技术处理以及分析的难度。通常情况下大数据具有复杂性,而且还具有数量大、分布式的特点, 这样就必须要采取新的技术方法对数据进行处理, 因此智能分析技术在数据的处理数据中具有非常重要的意义。

模糊数学分析第四种方法是模糊数学分析。这种数据分析方法能够对实际问题进行模糊的分析, 与其他的分析方法相比, 能够取得更为客观的效果。 [4]用模糊(Fuzzy sets)数学理论来进行智能数据分析。现实世界中客观事物之间通常具有某种不确定性。越复杂的系统其精确性越低,也就意味着模糊性越强。在数据分析过程中, 利用模糊集方法对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊预测、模糊模式识别和模糊聚类分析, 这样能够取得更好更客观的效果。模糊分析方法不足主要表现在: 用户驱动, 用户参与过多; 处理变量单一,不能处理定性变量和复杂数据, 如非线性数据和多媒体数据; 发现的事实或规则是以查询为主要目的,对预测和决策影响不大,而且过分依赖主观的经验。这一过程是质量管理体系的支持过程。

1、列表法将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。 [3]2、作图法作图法可以醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。定类数据是由定类尺度计量形成的数据，表现为类别，不能区分顺序。黄浦区评价数据分析24小时服务

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人工免疫系统(Artificial ImmuneSystem,AIS)是从脊椎动物免疫系统中获取灵感构建的计算系统。人工免疫(亦称计算机免疫)学借鉴生物免疫的思想,以典型的多样性、适应性、自治性、动态覆盖性、动态平衡性等特性, 求解某些特定复杂问题具有较好的效果。经典免疫算法有反向选择、克隆选择、免疫网络、危险理论等。遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出, 其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法, 能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。遗传算法的这些性质,已被人们地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。松江区好的数据分析电话

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