人工智能怎么做？

Posted 2023-04-08

参考技术A

要自己实现一个人工智能系统，需要有一定的编程和数学基础，并按照以下步骤进行：

确定应用场景：确定你想要创建的人工智能系统的应用场景和目标。

学习相关技术：学习和掌握人工智能相关的技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。

收集数据：根据应用场景，收集数据集，为训练机器学习模型提供数据。

训练模型：使用机器学习算法，训练模型并进行调整，以实现更好的性能。

测试和评估：测试和评估模型的性能，发现和解决可能存在的问题。

部署和优化：将训练好的模型部署到实际应用中，并根据实际应用的反馈进行优化和改进。

要实现人工智能系统，需要掌握多种技术和工具，如编程语言（如Python、Java等）、机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）、自然语言处理工具包（如NLTK、spaCy等）和计算机视觉库（如OpenCV等）。此外，可以参加在线课程、阅读相关书籍或参与开源社区等方式加强自己的学习和实践。

BI报表怎么做

BI报表怎么做

BI是一种思想，一种方法。用来分析现有数据辅助决策用的。BI报表就是将这些数据综合起来帮助管理人员来分析现有情况、预测趋势等的作用。

要使用BI报表，首先你要有一个数据仓库来总合从各种信息源采集来的信息，并将这些数据分类、标准化，这是一个ETL的过程。

根据以上数据集市，按照客户的需求，使用BI的报表工具生成BI报表。这些工具包括Hyperion, Cognos, BO等等。

扩展资料：

功能：

很多厂商活跃在商业智能（下面简称BI）领域。事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。

BI平台的标准化也非常重要，因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题，解决不了兼容问题，BI系统就不能发挥出应有效果。这里我们通过对一个实验室的BI系统模型（我们将其称为D系统）进行功能解剖，来介绍BI系统。

D系统是一个面向终端使用者，直接访问业务数据，能够使管理者从各个角度出发分析利用商业数据，及时地掌握组织的运营现状，作出科学的经营决策的系统。

D系统可实现从简单的标准报表浏览到高级的数据分析，满足组织内部人员的需求。D系统涵盖了常规意义上商业智能（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面。

参考来源：百度百科-BI

参考技术A 首先，BI是一种思想，一种方法。用来分析现有数据辅助决策用的。BI报表就是将这些数据综合起来帮助管理人员来分析现有情况、预测趋势等的作用。
要使用BI报表，首先你要有一个数据仓库来总合从各种信息源采集来的信息，并将这些数据分类、标准化，这是一个ETL的过程。
其次，针对不同的需求，基于综合的数据库，你要建立起一个有针对性的数据集市。比如针对仓库管理类应用的报表，你可能需要仓库的有关信息，需要货物的信息，以及物流方面的信息，但是你未必需要最终客户家庭情况的信息；而最终客户家庭情况的信息或许对销售人员分析最终用户的消费行为是非常重要的。有或者东北地区的销售总监需要看到自己地区的销售情况，但是他不被允许查询华北地区的销售情况，因为部分内容是部门内部保密的。所以，有取舍的建立数据集市，可以提高报表的查询效率，并保证数据的安全。
最后，根据以上数据集市，按照客户的需求，使用BI的报表工具生成BI报表。这些工具包括Hyperion, Cognos, BO等等。

当然，对于小规模的使用，未必具备上述条件。但我个人认为，只要是使用了BI的思想，那么也算是BI报表。比如说，使用Excel作为数据源，利用手工录入数据，并在Excel内部建立Pivot，统计或分析季度的销售情况等，这也可以看作是BI报表的应用。 参考技术B 推荐你用1989年成立的帆软的finebi。第一，这个公司多年做报表finereport，业界口碑好，数据分析的研发大神很多。第二，界面可视化布局简洁明了，看他们视频教程一下午就会操作了。第三，数据处理性能很棒，拖拽过滤数据出来的很快，要知道做数据分析的最怕拖个字段都要等半天了。 参考技术C

我认为应该从以下方面着手

1）任意分析维度

报表可以实现多维度数据展示，却无法支持任意维度任意组合。有N个维度，制作N张报表的形式虽然可以勉强支持，但工作量直接翻了N倍；就算不考虑后期运维成本，如果每张报表再考虑配置数据权限，是N*N指数级工作量的增长。

2）任意分析路径

分析路径，不仅仅指代通过钻取改变分析的颗粒度。除此之外，数据分析需要对多维形式组织起来的数据进行联动、钻取、维度切换等各种分析操作，以便剖析数据。毕竟，领导们看数的需求是无法预先设置的，真正的“任意分析”是满足老板随心所欲想要什么就有什么的看数需求。

3）实时分析

首先，单纯的报表系统实现不了“实时数据”的支持，再者，实时数据≠实时分析，企业更渴望的是“实时分析”。实现准实时、分钟级实时数据的更新，同时支持复杂计算与分析才是老板的刚需。

4）报表系统无法实现的地方

报表系统可以连接多维数据库，但无法实现拖拽分析和自助分析；报表系统一般接入在某个业务系统数据库上提供查询功能，也可以实现跨库关联查询，但实现的复杂度和性能依赖报表工具的能力，除了数据展现以外，数据挖掘、性能优化、权限管控上都无法支持。

由此可见，报表，只是数据的一种展现工具，是静态的、固化的。所谓报表工具，而BI的重点在于商业数据的分析，它是立体多方面的，集成了数据统计、数据展示、数据分析和挖掘、数据预警等一系列整体的解决方案。在企业经营的过程中，决策者不仅仅需要知道发生了什么，还要知道为什么发生，以及通过已知去推断未来可能会发生什么。