心得体会：大数据与数据驱动的智慧
大数据心得心得体会(一)2024
大数据心得心得体会（一）引言概述：大数据是指规模庞大、种类多样的数据集合，对于现代社会的各个领域都产生了深远的影响。
在经历了一系列的探索和实践后，我深刻意识到了大数据在个人和企业发展中的重要性。
本文将从五个方面来阐述我的大数据心得体会。
正文：一、数据的收集与整理1. 了解自己所需要的数据类型和来源渠道；2. 选择合适的数据收集和整理方法，例如网络爬虫、数据清洗工具等；3. 确保数据的准确性和完整性；4. 制定合理的数据存储和备份策略；5. 制定与数据收集和整理相关的标准和规范。
二、数据分析与挖掘1. 掌握数据分析和挖掘的基本概念和方法；2. 选择合适的数据分析和挖掘工具，如Python的pandas、numpy库等；3. 运用数据可视化工具进行数据展示，如Tableau、Power BI 等；4. 进行深入的数据解读和发掘隐藏的信息；5. 不断学习和更新分析和挖掘方法，保持与时俱进。
三、数据应用与决策1. 将数据应用于实际场景中，找到合适的数据应用方式；2. 建立数据驱动的决策模型，将数据作为决策的重要参考；3. 进行数据实验和测试，评估数据应用的效果；4. 建立数据应用过程中的反馈机制，及时优化和改进；5. 提高对数据应用价值的认知，让数据驱动决策成为习惯。
四、数据安全与隐私保护1. 了解数据安全和隐私保护的相关法律法规；2. 按照合规的原则和流程进行数据安全保护；3. 建立数据权限管理机制，限制不同用户对数据的访问权限；4. 加强对数据的加密和防泄漏措施；5. 随时关注最新的数据安全和隐私保护技术，及时进行更新和升级。
五、数据文化与团队建设1. 建立数据文化，让每个员工都认识到数据的重要性；2. 加强数据培训和技术教育，提升员工的数据素养；3. 搭建跨部门的数据分享和合作平台，促进团队协作；4. 激励员工积极主动参与数据分析和挖掘工作；5. 建立反馈机制，及时倾听员工的建议和意见。
总结：通过对大数据的学习、实践和总结，我深刻认识到了大数据在个人和企业发展中的重要作用。
对大数据的心得体会
对大数据的心得体会大数据是当今发展最迅猛的技术之一，它正在对我们的社会、经济和生活方式产生深远的影响。
在我与大数据的接触和实践中，我深深感受到了它的巨大潜力和无限可能。
以下是我对大数据的心得体会。
首先，大数据的价值无可估量。
大数据是通过采集、存储、处理和分析大量的数据来揭示隐藏在背后的规律和趋势。
这些数据可以来自各个领域，包括社交媒体、电子商务、医疗保健、交通运输等等。
通过对这些数据的深入挖掘，我们可以获得重要的见解，帮助企业做出更明智的决策，提升效率，降低成本，增加竞争力。
而在社会领域，大数据可以帮助我们更好地了解人口结构、疾病传播、自然灾害等方面的情况，为政府决策提供科学依据，提高社会运行的效率和公平性。
其次，大数据的处理和分析是一项艰巨的任务。
庞大的数据量和复杂的数据结构给数据科学家带来了巨大的挑战。
为了提取有用的信息，他们需要合理选择和设计数据处理的方法和工具，提高数据处理的效率和准确性。
同时，数据分析的过程也需要具备一定的专业知识和技能，在数学、统计学、计算机科学等领域有扎实的基础。
通过学习和实践，我深刻认识到了数据科学家的重要性和价值，他们是大数据时代的核心人才。
此外，大数据也带来了一系列的隐私和安全问题。
随着互联网的普及和数据采集技术的不断改进，个人的隐私越来越容易受到侵犯。
而且一旦大数据被滥用或泄露，后果将不堪设想。
因此，我们必须加强数据安全和隐私保护的意识，并制定相应的法律法规来规范数据的采集、使用和共享。
只有在合理合法的前提下，我们才能充分发挥大数据在社会发展中的作用。
最后，大数据需要与人工智能和机器学习技术相结合，才能发挥最大的作用。
大数据提供了海量的数据，而人工智能和机器学习技术则可以通过对这些数据的分析和学习，实现更高层次的智能和预测能力。
例如，通过对大数据的分析，我们可以让机器学习算法从中提取出规律和模式，进而预测未来的趋势和发展。
同时，也可以通过人工智能技术来自动化和优化数据处理和分析的过程，提高工作的效率和准确性。
对大数据的心得体会
对大数据的心得体会在当今这个数字化的时代，大数据已经成为了一个无处不在且至关重要的概念。
它不仅改变了我们的生活方式，还对各个领域的发展产生了深远的影响。
通过对大数据的接触和了解，我有了许多深刻的心得体会。
大数据给我最直观的感受就是它的“大”。
这个“大”并非仅仅指数据量的庞大，更是涵盖了数据来源的广泛性、数据类型的多样性以及数据增长的快速性。
以前，我们可能通过有限的渠道获取信息，比如问卷调查、实地观察等。
但现在，随着互联网、物联网、社交媒体等技术的发展，数据的产生几乎无处不在。
我们的每一次点击、每一次浏览、每一次购买行为，甚至每一次出行的轨迹，都可能被记录下来成为数据的一部分。
这些海量的数据汇聚在一起，形成了一个巨大的数据海洋。
然而，大数据的价值并不仅仅在于其规模之大，更在于如何从这些海量的数据中提取出有意义的信息和知识。
这就需要强大的数据分析能力和技术。
以前，我们可能只是对少量的数据进行简单的统计分析，得出一些表面的结论。
但对于大数据，传统的分析方法已经远远不够。
我们需要运用先进的算法、机器学习、数据挖掘等技术，对数据进行深入的挖掘和分析，才能发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
在实际应用中，大数据已经在许多领域展现出了巨大的潜力。
比如在医疗领域，通过对大量患者的病历数据、医疗影像数据、基因数据等进行分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，甚至预测疾病的发生。
在交通领域，通过对车辆行驶数据、路况数据、交通流量数据等的分析，可以优化交通信号灯的设置、改善道路规划，从而缓解交通拥堵。
在商业领域，企业可以通过对消费者的购买行为数据、偏好数据等进行分析，实现精准营销、个性化推荐，提高客户满意度和忠诚度。
然而，大数据的发展也带来了一些挑战和问题。
首先是数据安全和隐私保护的问题。
由于大数据包含了大量个人的敏感信息，如果这些数据被泄露或滥用，将会给个人带来严重的损失。
因此，如何加强数据的安全管理，保护用户的隐私，成为了大数据发展中亟待解决的问题。
大数据驱动大未来心得体会
大数据驱动大未来心得体会随着信息时代的不断演进，数据量呈现爆炸式增长，传统的数据处理手段已经无法满足海量数据处理的需求。
大数据技术作为一种新兴的数据处理方式，具有存储、处理和分析海量数据的能力，促进了数据的加速流转、深层次挖掘和推广应用，有着广泛的应用场景。
在学习大数据技术的过程中，我深刻认识到“数据就是未来”的理念。
大数据技术的表现形式包括存储、管理、处理和分析，而这些技术都离不开底层技术支撑。
因此，大数据技术不仅需要不断地学习掌握基础技术，还需要不断地拓展创新，才能适应日新月异的应用场景。
在实际的工作中，我发现大数据技术有着广泛的应用场景，尤其是在金融行业、医疗行业、物流行业等领域具有深刻的应用价值。
在金融行业，大数据技术可以通过智能化风控、反欺诈和精准营销等手段，帮助企业提升数据的价值，有效降低资金的风险。
在医疗行业，大数据技术则可以通过数据挖掘、数据分析等手段，针对不同患者的病情和异常，提供定制化的健康方案。
在物流领域，大数据技术则可以通过深度移动化和数据比对，实现有效追踪、监测和调度，提升客户的满意度。
除了这些实际的应用场景之外，我认为大数据技术还面临着一些挑战。
首先，大数据技术的门槛相对较高，需要掌握丰富的基础技术知识。
其次，大数据技术涉及到底层硬件的支撑，需要不断投入成本，保证硬件和软件的配合度。
第三，大数据技术还需要遵守一定的规范和标准，保证数据的安全性和人类合理使用的原则。
总结来说，大数据技术在未来发展的前景较为广阔，作为一名数据工作者，我们需要不断学习掌握新的技术，拥抱变革，抓住机遇。
同时，我们也要时刻警醒，重视数据安全和隐私保护，维护人类合理使用的原则。
大数据时代已经来临，让我们共同迎接这个新的时代，为未来的发展注入新的动力和活力！。
大数据心得体会精选(一)2024
大数据心得体会精选（一）引言概述：大数据是当今社会中不可忽视的重要资源。
通过对大数据的收集、分析和应用，我们可以获得大量的有用信息，帮助我们做出更明智的决策，并优化业务流程。
在实践中，我积累了一些关于大数据的心得体会，本文将围绕以下五个方面进行阐述。
正文内容：一、数据收集1. 确定数据收集目标：明确所需数据的类型、范围和目标，避免收集无用或冗余数据；2. 选择合适的数据来源：确定数据来源的可靠性和准确性，选取合适的数据提供商或数据采集方法；3. 建立数据收集系统：使用合适的工具和技术建立数据收集系统，确保数据能够安全、高效地被收集并存储。
二、数据清洗与预处理1. 清除异常值：排除数据中的异常值，避免对后续分析造成干扰；2. 处理缺失值：采取适当的方法（如填补或删除）处理数据中的缺失值，确保数据完整性；3. 数据标准化：对不同数据进行统一的处理和转换，使其具有可比性，方便后续分析；4. 特征选择：选择对研究目标有意义且具有较高相关性的特征，减少数据维度，提高模型效果。
三、数据分析与挖掘1. 探索性数据分析：通过可视化工具和统计方法对数据进行探索，了解数据的分布、关系和趋势；2. 建立预测模型：根据需求选择合适的机器学习算法，建立预测模型，并进行模型评估和优化；3. 数据挖掘技术：利用聚类、分类、关联规则等数据挖掘技术从大数据中发现隐藏的模式、规律和关联；4. 实时分析：利用流式计算和实时数据分析技术对数据进行实时处理和分析，及时发现问题和机会。
四、数据应用与商业化1. 业务需求转化：将数据分析结果与实际业务需求结合，形成可操作的决策支持；2. 数据驱动决策：促进企业决策从主观经验到数据驱动，基于数据的决策更科学、更准确；3. 建立数据产品：将数据分析结果转化为数据产品或数据服务，为企业创造价值和竞争优势；4. 数据治理与合规：建立完善的数据治理机制，保护数据安全和隐私，确保数据使用符合法规和道德。
大数据心得体会
大数据心得体会随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
大数据的应用已经渗透到了各个领域，包括商业、医疗、教育、政府等等。
作为一名数据分析师，我在大数据领域工作多年，积累了一些心得体会，现在分享给大家。
首先，我认为大数据的核心在于数据的价值。
大数据并不仅仅是指数据的规模大，更重要的是数据的应用和分析。
在海量的数据中，我们可以挖掘出很多有价值的信息，这些信息对于企业的决策和发展至关重要。
因此，我们需要善于发现数据中的规律和趋势，将数据转化为有用的知识和智慧。
其次，数据质量是大数据分析的基础。
在大数据的世界里，数据的质量往往是参差不齐的，有些数据可能存在错误、缺失或者重复。
因此，我们需要对数据进行清洗和处理，保证数据的准确性和完整性。
只有在数据质量得到保证的情况下，我们才能进行有效的分析和应用。
另外，大数据分析需要结合业务场景进行。
在实际应用中，我们不能只盲目地进行数据分析，而是需要结合具体的业务场景和需求。
只有深入了解业务，才能更好地发现数据中的价值，为企业提供更有针对性的解决方案。
此外，大数据分析需要不断地学习和更新。
大数据技术和工具在不断地更新和演进，我们需要保持学习的态度，不断地了解最新的技术和方法。
只有不断地学习和积累经验，才能在大数据领域中立于不败之地。
最后，我认为大数据分析需要团队合作。
在大数据分析的过程中，往往需要不同领域的专业人才共同合作。
数据分析师需要与业务人员、技术人员等密切合作，共同完成数据的收集、清洗、分析和应用。
只有团队合作，才能更好地发挥每个人的优势，实现最终的目标。
总的来说，大数据分析是一个复杂而又充满挑战的领域，但也是一个充满机遇和潜力的领域。
我相信随着技术的不断进步和人才的不断涌现，大数据一定会为我们的生活和工作带来更多的便利和惊喜。
希望我的心得体会能对正在从事大数据分析工作或者有兴趣进入这个领域的人有所帮助。
心得体会：大数据与数据驱动的智慧
心得体会：大数据与数据驱动的智慧随着物联网、云计算、移动互联网等网络技术的应用、发展与普及，社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。
2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》等文件提出实施国家大数据战略；2017年12月，中共中央政治局在十九大后第二次集体学习聚焦大数据战略。
大数据正成为现代化信息技术的新热点、产业发展的新方向。
这里，我结合多年对大数据的研究，谈谈自己的理解和体会。
从“信息时代新阶段”的高度认识大数据信息技术革命与经济社会活动的交融催生了大数据。
所谓大数据，是信息化到一定阶段之后必然出现的一个现象，主要是由于信息技术的不断廉价化，以及互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用。
大数据有四个驱动力，即摩尔定律所驱动的指数增长模式，技术低成本化驱动的万物数字化，宽带移动泛在互联驱动的人机物广联连接和云计算模式驱动的数据大规模的汇聚。
大数据不仅是量大，重要的是多元。
从技术能力的视角来说，大数据指的是规模超过现有数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集，同时并不是超过某个特定数量级的数据集。
从数据内涵的视角来说，大数据是具备海量、高速、多样、可变等特征的多维数据集，需要通过可伸缩的体系结构实现高度的存储、处理和分析。
与过去信息化不一样的，大数据的很多东西不是过去那种主动采集产生的，而是信息系统通过各种各样的交互自然产生的。
当前，大数据开启了信息化的第三波浪潮。
如果我们回顾来看，大体上能够看到两个明显的阶段划分：一个是从PC机进入市场带来的信息化的第一波浪潮，这个浪潮差不多到上世纪90年代中期，这个时候的主要特征是单机应用为特征的数字化；另一个是从上世纪90年代中期到现在，互联网推动了软件从单机向网络计算环境的延伸，带来了信息化的第二波浪潮，其基本特征是以联网应用为特征的网络化。
现在我们正在进入新的阶段，即以数据的深度挖掘和融合应用为特征的智慧化。
大数据研究面临诸多挑战大数据成为人类认识复杂系统的新思维、新手段，成为促进经济转型增长的新引擎，成为提升国家综合能力和保障国家安全的新利器，成为提升政府治理能力的新途径，其重要性已成各界共识。
大数据时代心得体会
大数据时代心得体会在今天的社会中，大数据时代已经到来，无论是从互联网、智能手机、社交媒体甚至是智能家居等方面，我们都正在产生大量数据。
这些数据不仅仅是一些分散的数字，而是承载着珍贵的信息和价值。
作为时代的一员，我们应该如何对待和认识这个伟大的新时代呢？下面，我将分享我的一些心得体会。
首先，对于大数据时代，我的第一感受是产生了巨大的机会和挑战。
机会在于，我们可以通过分析大量的数据，揭示其中的规律和趋势，为我们的生产生活提供更好的服务和便利。
而挑战在于，我们需要面对海量数据的储存、传输和处理，尤其是在数据安全和隐私方面，我们也需要加强保护。
其次，对于大数据时代，我认为其核心思想就是数据驱动。
传统的决策和规划主要依赖于经验和直觉，但现在通过对数据进行科学分析和挖掘，我们可以更加准确地判断和预测未来的走势和风向，这是传统决策所无法比拟的。
数据驱动也推动着多个产业的变革，例如在医疗、教育、金融等领域，大数据的应用可以让我们更加高效和精准。
再次，对于大数据时代，我觉得需要突出重点。
今天的数据已经变得异常庞杂，但并不是所有的信息都是有意义的。
因此，我们要抓住重点，确定关键指标，去除无用信息，从而更好地展现数据的价值和实际意义。
靠谱的数据分析团队需要懂得区分有效数据和误导性数据，避免数据陷阱，保证决策的准确性和可靠性。
第四，我认为在大数据时代，我们需要思辨而非机械套用。
数据只是工具，但在分析过程中，我们需要加入自己的感性理解和主观判断。
因此，我们需要把数据作为辅助和参考，而不是完全依赖它。
特别是在社会科学领域，我们需要平衡数据和主观意见的关系，不能将其二者等量看待。
其五，在大数据时代，语言表达的准确性和清晰度就显得非常重要了。
一个数据分析报告的质量，除了数据本身的可信度和分析的深度外，更需要遣词造句准确、简练，使读者可以轻松理解报告的内容。
简单明了的陈述和清晰的逻辑，有助于让读者对分析结果产生更足的信心。
最后，在大数据时代，结构严谨和条理清晰更是必不可少。
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心得体会：大数据与数据驱动的智慧
随着物联网、云计算、移动互联网等网络技术的应用、发展与普及，社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。
2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》等文件提出实施国家大数据战略；2017年12月，中共中央政治局在十九大后第二次集体学习聚焦大数据战略。
大数据正成为现代化信息技术的新热点、产业发展的新方向。
这里，我结合多年对大数据的研究，谈谈自己的理解和体会。
从“信息时代新阶段”的高度认识大数据
信息技术革命与经济社会活动的交融催生了大数据。
所谓大数据，是信息化到一定阶段之后必然出现的一个现象，主要是由于信息技术的不断廉价化，以及互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用。
大数据有四个驱动力，即摩尔定律所驱动的指数增长模式，技术低成本化驱动的万物数字化，宽带移动泛在互联驱动的人机物广联连接和云计算模式驱动的数据大规模的汇聚。
大数据不仅是量大，重要的是多元。
从技术能力的视角来说，大数据指的是规模超过现有数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集，同时并不是超过某个特定数量级的数据集。
从数据内涵的视角来说，大数据是具备海量、高速、多样、可变等特征的多维数据集，需要通过可伸缩的体系结构实现高度的存储、处理和分析。
与过去信息化不一样的，大数据的很多东西不是过去那种主动采集产生的，而是信息系统通过各种各样的交互自然产生的。
当前，大数据开启了信息化的第三波浪潮。
如果我们回顾来看，大体上能够看到两个明显的阶段划分：一个是从PC机进入市场带来的信息化的第一波浪潮，这个浪潮差不多到上世纪90年代中期，这个时候的主要特征是单机应用为特征的数字化；另一个是从上世纪90年代中期到现在，互联网推动了软件从单机向网络计算环境的延伸，带来了信息化的第二波浪潮，其基本特征是以联网应用为特征的网络化。
现在我们正在进入新的阶段，即以数据的深度挖掘和融合应用为特征的智慧化。
大数据研究面临诸多挑战
大数据成为人类认识复杂系统的新思维、新手段，成为促进经济转型增长的新引擎，成为提升国家综合能力和保障国家安全的新利器，成为提升政府治理能力的新途径，其重要性已成各界共识。
在大数据热潮中，许多地方政府和国有企业纷纷上马大数据平台建设项目，甚至不顾本身应用需求和环境约束盲目上马，已经出现超前投资、重复投资导致的资源浪费现象。
大数据理论和技术的发展都还处于早期阶段，但大数据现象将长期存在。
国际上，大数据于2012、2013年达到宣传高潮，2014年后概念逐渐成熟，对其认知趋于理性。
中国大数据领域发展较国际落后3到5年，“大数据”概念持续升温，但仍存在“炒作”现象。
这是为什么呢？原因有三点：首先是我们当前对数据认识不到位，只是把其当成获取资源的一个途径。
其次，大数据投入过热，资源的浪费比较明显，特别是数据中心的投入。
再次是我们认为大数据的理论和技术都还处于发展早期，尽管对大数据的定义已有了共识，但是对它的核心观点和命题还有很多争议，比如大和小到底怎么来定义等。
此外，对于从事计算领域研究的人来讲，总希望能为数据的处理方式提供一种手段，但当前数据科学的理论基础还没有，很多数据分析的结论基本上缺少因果，缺少理论知识，都是靠关联关系建立起来的。
这些都给大数据研究带来了挑战，分为两大类：一方面是数据的管理。
主要指计算机的技术，如数据库管理系统。
传统的关系型数据库追求数据的一致性和系统的高性能，没有预先定义的模式使得一致性难以支持，高性能也难以实现。
此外，在数据处理方面也面临问题。
由于单台计算设备不管性能有多高，它也不可能把数据处理完，所以并行处理成为不二选择，但要并行处理就面临不同数据的需求，比如批处理、流处理、图处理。
现在一直在探索是不是存在通用的数据处理方法或数据处理平台能适应所有类型的数据，但目前来看并没有。
另一方面是数据的分析。
第一是分析对象的改变，过去是预处理后的数据，现在是原始数据；以前是样本数据，现在是全数据；以前是单源单模态数据，现在是多源多模态数据。
第二是分析的需求发生变化，现在需要更加准确的高精度分析，还有复杂关联的深层特征和大规模的复杂关联。
第三是分析模型能力的变化，目前来看，许多的大数据分析方法主要是可视化的展现、统计分析和机器学习的技术，我们需要追求的是从表达力受限的低维数据到高信息量的高维数据、从弱表达力的简单模型到强表达力的复杂模型。
最后是现有的以通用性考虑为主的IT体系很难满足大数据的需求，有必要考虑对整个IT架构进行革命性的重构。
大数据应用尚处于初级阶段
大数据应用成为一种趋势，不仅仅在于它能提升人们生活的便捷度，改变人们的生活习惯，更在于它背后的观念变革，有可能引起社会结构的变化。
一方面，“万物互联”的特性，让大数据分析能够抽丝剥茧，揭示那些隐藏在行为背后的内在规律，促使人们更好地认识自我、理解社会；另一方面，“物皆有灵”的品质，不仅让生活更加智能化、智慧化，还将影响人际交往方式，塑造不一样的社会生活。
某种意义上，谁能下好这步“先手棋”，谁就能掌握开启未来之门的钥匙。
在大数据应用中，应该冷静、审慎。
真正的大数据应用应体现在数据挖掘的深度和多源（跨界）数据融合的广度上，绝不仅仅是单源数据的“海量”。
“大”未必一定胜过“小”。
承载“规律”的模型驱动更符合人类探求知识的本性，无论从大数据的深度和广度来看，均难有真正意义的“全体数据”，就现实世界的复杂性而言，均是抽样数据。
如果只是一个量大的数据进行规律统计，或者仅仅是一元的数据进行规律统计、分析、发布等都不叫大数据。
描述性分析（发生了什么）、预测性分析（可能发生什么）、指导性分析（选择做什么）是大数据应用的三个层次。
第一层次是关注当前发生的现象，把发展的态势
曲线描述出来，呈现发展的历程；第二层次是在当前分析的基础上预测未来可能发生的现象，呈现事物发展趋势，比如说流感的预测，奥斯卡的预测；第三层次则不仅是预测未来，而是通过做一个动作对产生结果的预判来对当前态势的决策作出指导。
与此同时，当前的大数据应用呈现这么几个特点：描述性、预测性应用较多，指导性应用较少；基于单一数据源和已存在数据集的应用较多，基于多源多态数据和主动收集数据的应用较少；模型导向类应用较多，需求导向类应用较少。
上述特点表明，大数据应用尚处于初级阶段。
数据驱动的智能时代正在到来
对大众来说，人工智能充满着科幻色彩；对科学家来说，人工智能可能是最受内心驱动、最具理想色彩的一门科学。
早期的人工智能都是硬编码，即高级程序设计，后来长期的发展开始走基于规则的智能，实际上就是基于逻辑的，构建一个规则库和一个事实库，加上逻辑推理。
当时人工智能很长时间受到批评，认为人工智能没有产生什么实际的效果。
现在正在进行的人工智能，它和过去的做法不一样，这是数据驱动的智能。
它是利用机器学习和统计分析的方法从数据中自己向上发现规律。
本质上是把人的智能问
题转化成计算问题，这个计算的问题要么是逻辑推理算的，有一个规则去驱动的，要么是通过数据处理的方式从数据里面生成的。
机器真的能拥有人的智能吗？现在有种提法是类人智能和类脑智能，我们国家在进行脑计划，有类脑计算，即借鉴大脑中进行信息处理的基本规律，在硬件实现与软件算法等多个层面，对于现有的计算体系与系统作出本质的变革，从而实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进。
大体分成三个层次：第一个是传统的人工智能走的路，一个软件加上一个知识库，在上面做推理；第二个是形成一个自演化的知识库，靠数据的方式解决，从数据里面能够不断地提炼一些东西出来，知识库能够自己去增长；第三个是生成自演化的软件，现在所有的软件，一旦写好以后，编译结束以后是改不了的，自演化的软件能够使机器自己改代码，但现在肯定是不可能的。