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宝石流云|终于有人把AI、BI、大数据、数据科学讲明白了

导读：本文概述数据、分析、商业智能、报表、大数据、数据科学、边缘分析、信息学以及人工智能和认知计算这些基本概念 。
作者：格雷戈里·S. 纳尔逊（Gregory S. Nelson）
来源：华章科技
宝石流云|终于有人把AI、BI、大数据、数据科学讲明白了01 数据数据几乎渗透到我们生活的每一个角落 ， 从我们在手机中留下的数字足迹 ， 到健康记录 ， 再到购物历史 ， 以及对资源（如能源）的使用情况 。 在当今这个数字世界里 ， 脱离数字的生活虽然不是不可接受的 ， 但也需要巨大的牺牲精神和不可思议的毅力才能忍受 。
我们不仅是数据制造者 ， 同时也是活跃的数据消费者 ， 例如我们时常检查自己的在线消费习惯 ， 监测健身程序 ， 或者查看自己的常旅客积分是否够去加勒比度假 ， 这些行为都是在消费数据 。
但数据到底是什么？按最通用的形式来理解 ， 数据就是被储存起来以备日后使用的信息 。 最早记录信息的方式可能是在动物骨头上刻蚀符号 。 到了20世纪50年代 ， 人们开始在磁带上记录数字信息 ， 然后是打孔卡片 ， 再后来是使用磁盘 。 现代数据处理开始的时间并不长 ， 但已经奠定了我们如何收集、存储、管理、使用信息的基础 。
直到最近 ， 我们对那些无法计算的信息（例如 ， 视频和图像信息）还只能进行分类处理 。 但近几年来 ， 通过大量的技术变革 ， 无法存储的数据类型变得越来越少了 。 事实上 ， 存储的信息 ， 或者数据 ， 就是以一种可用的编码方式 ， 为了我们可计算的目的而建立的真实世界的模型 。
数据是真实世界中所发生事情的持续记录或“模型” ， 这一事实是分析学的一个重要特征 。 被公认为“20世纪最伟大的统计学家之一”的乔治·鲍克斯（George Box）曾经说过：“所有的模型都是错误的 ， 但有些模型是有用的 。 ”
很多时候 ， 我们在数据中发现一些没有意义或者完全错误的东西 。 请记住 ， 数据是从真实的物理世界转化并抽象为代表真实世界的东西 ， 即乔治所说的“模型” 。 就像机械速度计是测量速度的标准一样（也是衡量速率的一个很好的替代物） ， 这个模型（指机械速度计）实际上是测量轮胎的转速 ， 而不是速度 。
总之 ， 数据是存储的信息 ， 是所有分析的基础 。 例如 ， 在可视化分析中 ， 我们利用可视化技术和交互界面对数据进行解析和推理 ， 找出数据本身存在的规律 。
宝石流云|终于有人把AI、BI、大数据、数据科学讲明白了02 分析分析（analytics）可能是商业中使用得最多但却最难理解的术语之一 。 对一些人来说 ， 它是一种用来“把数据屈打成招”（找出数据中潜藏规律）的技术或技巧 ， 或者仅仅是商业智能与数据仓库的延伸；而对另外一些人来说 ， 分析则是用于开发模型的统计、数学或定量方法 。
Merriam-Webster字典称分析是“一种逻辑分析的方法” 。 Dictionary.com字典将分析定义为“逻辑分析的科学” 。 不幸的是 ， 两种定义都直接使用了分析（analysis）这个词的词根 ， 似乎存在循环解释的逻辑错误 。
分析（analysis）这个词的起源可以追溯到16世纪80年代的中世纪拉丁语（anal-yticus）和希腊语（anal-ytiks） ， 意思是“分解”（break up）或者“放松”（loosen） 。 我把分析（analytics）定义为一种解决数据驱动问题的结构化方法：通过对事实（数据）的仔细推敲 ， 帮助我们解决问题的一套方法论 。
关于分析的定义有很多争论 。 就当前讨论的问题而言 ， 我将分析定义为：
一种全面的、基于数据驱动的解决问题的策略与方法 。
我有意避免将分析定义为某个“过程”、某种“科学”或“学科” 。 相反 ， 我将分析定义为一种全面的策略 ， 正如读者将在本书第二部分中看到的那样 ， 它是包含过程、规则、可交付物的最佳实践 。


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