人工智能处理数据的关键是什么
摘要：人工智能处理数据的关键主要是两方面：数据挖掘和数据分析。数据处理（data processing）是对数据进行采集、存储、检索、加工、变换和传输，贯穿于社会生产生活的各个领域。在经过解释并赋予一定的意义之后，数据便成为信息。
数据挖掘是指利用算法从大量数据中提取隐藏在其中的信息的过程，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等方法来实现上述目标。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，从中提取有用信息并形成结论而对数据进行更细致研究和概括总结，并利用其作出决策的过程，包括描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。
一、数据挖掘的主要方法：
利用数据挖掘进行数据处理常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则等。
① 分类是找出数据库中一组数据对象的共同属性并按照分类标志将其划分为不同的类，目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
② 回归分析方法反映的是数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。
③ 聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
二、数据分析的类别和功能：
数据分析的类别主要有两个：探索性数据分析和定性数据分析。
① 探索性数据分析是指为了形成有价值的假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验方法的补充
② 定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的不含数值的品质型数据的分析。
数据分析主要包含四个功能：简单数学运算与统计、快速傅里叶变化、基线与峰值分析、平滑与率波。
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