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計算機智能數據分析的前瞻性應用研究

2018-03-28 04:49:16龔明明
商情 2018年6期
關鍵詞:計算機

龔明明

【摘要】計算機作為影響社會發展最多的一項科技成果,不僅完全改變了民眾的學習和生活方式。而且在較為完善的信息技術推動下,正在逐步改變民眾對于“生活”的基本定義,本文就結合實際情況對計算機智能數據分析的前瞻性應用進行簡析。

【關鍵詞】計算機 智能數據分析 前瞻性

計算機在上世紀問世之后,就以一種高速發展的態勢在軟硬件更新上實現突破,結合互聯網和多媒體技術的應用,讓計算機在本世紀迎來了一個全新的發展高潮,以往獨立的個體計算機經過網絡鏈接之后,信息數據量呈現出“井噴式”的爆發,這就給數據分析和應用帶來了比較充足的理論資源。

一、計算機數據分析的重要價值與意義

傳統的單體計算機,數據信息再大,也僅僅是針對自身而言的,而且其有效信息的存儲量完全是受到自身硬件容量的限制所體現出來的。對單體計算機的信息數據進行有效分析,可以歸納和總結出使用者的基本應用狀態,屬于計算機硬件的一種被動行為,因為只有在接收到執行指令的時候,才會啟動相應的數據分析程序。

但是在廣義的廣域網范圍內進行了計算機數據分析,則是一種主動行為,對單體計算機之間的信息互交、互通進行整理、記錄之后,能夠找到相關信息的共性,然后結合這些共性,調整出公共信息的有效傾向,將這些傾向完成指向性的認定之后,就自然而然的形成了一個公共性熱點。這就是新聞學上所說的新聞價值的基本雛形,而要想深入的分析這些有效信息的價值,就不能單純的從新聞的角度來理解,其社會效應以及衍生出來的經濟價值,往往也是比較受到關注的焦點。

二、計算機智能數據分析的現狀

互聯網給了單體計算機以及相應的服務器以信息直線傳遞的廣域渠道,這就讓傳統意義上根本不存在的“點對點信息”或者是“點對面”信息,借助互聯網渠道形成了“面對點”甚至是“面對面”的信息傳輸模式,這樣就給行為能力方借助交互平臺的作用來有效梳理行為軌跡和行為能力提供了絕佳的信息依據。

目前借助云計算、云處理和大數據分析系統所形成的計算機智能數據分析架構,在服務民眾的學習與生活方面做出了突出的貢獻。一方面,透過有效信息的檢索,能夠最大化的節省終端用戶整理信息的時間,可以最短的將有效信息或者是終端用戶所關注的信息在較為明顯的位置上發布出來:另一方面,透過關鍵字指引,能夠讓相關數據信息對已發生的數據軌跡進行有效整理,讓關聯信息以最優化或者最貼近的方式展現在終端用戶面前:最主要的一方面是,透過有效數據的梳理,能夠為終端用戶提供一個階段性或者是周期性的數據信息匯總,便于終端用戶在信息處理上對信息的重復性、行為指令的不可逆性進行調整。

必須要強調的是,目前計算機系統中所執行的數據分析,是按照預設的智能分析模塊信息進行檢索或者整理的,由于漢語所錄入的是分離式模塊化信息,因此在信息的整理上,與英語那種獨立式模塊化信息存在著組合上的差異,因此在信息檢索的過程中可能存在著較大的誤差。以至于也會進一步加大智能數據分析的相對誤差。盡管技術人員正在努力調整這種誤差的形成和存在方式,但是從現階段的實際效果上來看,并不是十分明顯,畢竟計算機智能處理系統的中樞,對于語言邏輯的組織還遠遠達不到人類對語言分析的標準與要求,這也是下階段計算機智能數據分析所需要進一步優化的主攻方向。

三、計算機智能數據分析的前瞻性渠道

借助計算機智能數據分析,尤其是在大數據分析的基礎上所衍生出來的信息交匯,讓終端的用戶在信息檢索上節省了大量的時間。但是前文中也提到了,目前的計算機智能數據分析還的確存在著一些不足,那么在下階段的前瞻性渠道設置上,除了要彌補上述的不足之外,還要有針對性的提出一些創新。

首先,突出人工智能的作用。現階段的數據分析雖然被冠以“智能”字樣,但是與真正的人工智能分析還是存在著不小的差距的,畢竟其數據分析指令是在完成對已知或者已發生行為進行對比分析的情況下所產生的信息預判效果。對這個預判效果可能造成的結果是沒有進行梳理的,最理想的人工智能分析狀態,是需要將這種有可能形成的結果進行合理預判,以便于終端用戶在進行行為評估的時候可以有更優化的方案進行選擇。

其次,突出智能分析的假設優勢。目前基于數據分析上所形成的智能數據分析模式,主要憑借的是大數據分析的時效性太體現其基本特點,這些已發生的信息行為和未發生的信息行為之間,在現階段是沒有必然的關聯性的。要想突出數據的智能特點,就需要在這個過程中結合數據分析增加一些可預見因素,使其為假設性因素,或許這其中可能存在著一定的誤差,與終端用戶的實際行為之間有可能出現偏離,但是絕大多數情況下,可以為用戶提供一個完善的未來場景預設,將其中的變量因素直接轉化為定量因素。

最后,突出智能數據的整合優勢。數據的整理過程其實是有一定的規律可循的,目前大多數數據分析都是在“云端”進行,借助高速的數據傳輸系統來提供數據信息的分析結果。目前的整合優勢在于各點位的信息都偏小,整理起來相對較為簡單,在未來社會中,獨立信息將會越來越大,要想繼續實現高效信息分析,就必須提升“云端”的數據分析能力,將原有的被動數據信息分析優化成為主動信息分析,這樣在為終端用戶提供信息分析服務的時候,可以繼續降低時間差,凸顯時效性特點。

結束語

綜上所述,計算機智能數據分析,是計算機軟硬件系統自主結合之后,與廣域網信息實施對接的一個高智能化產物,在信息的整理過程中,可能還存在著一些不足,但是隨著系統的不斷完善與發展,勢必能夠讓計算機智能數據分析以更為便捷、高效的方式服務于大眾的學習與生活。

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