大数据时代的人工智能范式
ai2.0时代的数字学术及其范式变革
数字学术具有开放性、交互性、个性 化、智能化等特点，能够实现学术资 源的共享与开放，促进学术交流与合 作，提高学术研究的效率和质量。
数字学术在AI2.0时代的应用
数据驱动的学术研究
AI2.0时代，数字学术可以利用大数据和人工智能技术，对海量数据 进行挖掘和分析，为学术研究提供更加全面、准确的数据支持。
的资源和服务。
展望
技术进步
随着AI技术的不断进步，数字学术将会更加智能化、个性化、自动化，为学术界提供更 加全面、高效、精准的服务。
跨学科合作
数字学术将会促进各学科之间的交叉融合，推动跨学科合作的发展，为解决复杂问题提 供更加全面的视角和方法。
人才培养
数字学术的发展需要具备相关技术的专业人才，未来将会有更多的学者和专家投身于数 字学术领域，为学术界培养更多的优秀人才。
03
AI2.0时代的范式变革
新范式的出现
机器学习与深度学习
AI2.0时代，机器学习和深度学习成为 主导范式，通过大规模数据训练模型 ，实现更高级别的智能。
自动化与智能化
AI2.0时代强调自动化和智能化，通过 自动化算法和智能技术，提高生产效 率和服务质量。
数据大量数 据训练模型，提高模型的准确性和泛 化能力。
鼓励创业和创新是应对“AI取 代人类”失业问题的重要途径 。解决方案包括提供政策支持 和资金扶持，降低创业门槛和 风险，激发社会创新活力。
完善社会保障制度是应对“AI 取代人类”失业问题的必要措 施。解决方案包括提高社会保 障水平，加强失业保险和救助 制度建设，为失业人员提供基 本生活保障和再就业支持。
05
结论与展望
结论
技术发展
AI2.0时代的数字学术是AI技术发展的必然产物，它改变了 传统学术研究的模式和方法，为学术界提供了更高效、更
人工智能范式
人工智能范式摘要本文将介绍人工智能（AI）范式的概念和发展历程。
我们将首先解释什么是人工智能范式，并探讨其在不同领域中的应用。
随后，我们将讨论人工智能范式的发展历程，包括符号主义、连接主义和混合主义。
最后，我们将探究人工智能范式在未来的发展方向和挑战。
1. 介绍人工智能范式人工智能范式是指人工智能在不同领域中的应用和方法。
它代表了人工智能问题的不同解决方式和思路。
人工智能范式可以看作是问题的建模方式，即如何用数学模型和算法来描述和解决现实世界中的问题。
人工智能范式可以用于解决各种各样的问题，包括图像识别、自然语言处理、机器学习等。
不同的领域和问题需要不同的人工智能范式来解决，因为每个问题都有着不同的特点和要求。
2. 人工智能范式的应用人工智能范式在各个领域中都有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：2.1 图像识别图像识别是人工智能范式的重要应用之一。
通过分析和处理图像数据，人工智能可以识别出图像中的不同元素和对象。
这种技术在人脸识别、物体识别和图像搜索等领域有着广泛的应用。
2.2 自然语言处理自然语言处理是指将人类语言转化为机器语言的过程。
人工智能范式可以通过分析语言的结构和语义来实现自然语言处理。
这种技术在机器翻译、文本分类和聊天机器人等领域有着广泛的应用。
2.3 机器学习机器学习是人工智能范式的核心技术之一。
它通过训练算法和模型来使机器能够从数据中学习和改进。
机器学习在智能推荐系统、医疗诊断和金融预测等领域具有重要应用。
3. 人工智能范式的发展历程人工智能范式的发展可以追溯到上世纪五六十年代。
以下是人工智能范式的发展历程：3.1 符号主义符号主义是人工智能范式的早期发展阶段。
符号主义使用逻辑推理和符号处理来解决问题。
这种方法认为人类思维可以被表示为逻辑规则和符号系统。
然而，符号主义的局限性在于它很难处理模糊和复杂的问题。
3.2 连接主义连接主义是人工智能范式的另一种发展方向。
连接主义模型模仿了人脑神经网络的结构和工作原理。
第四范式的优势和适用场景分析
第四范式的优势和适用场景分析随着大数据时代的到来，数据处理和分析成为了各个行业中不可或缺的一环。
而在这个领域中，第四范式作为一家专注于人工智能和大数据技术的公司，凭借其独特的技术和领先的创新能力，逐渐成为了行业内的领导者。
本文将从多个方面分析第四范式的优势和适用场景。
首先，第四范式在技术上具有明显的优势。
该公司凭借其强大的技术团队和先进的算法能力，能够快速高效地处理大规模的数据。
无论是结构化数据还是非结构化数据，第四范式都能够进行准确的分析和挖掘。
此外，第四范式还拥有自主研发的人工智能技术，能够通过机器学习和深度学习等方法，从数据中发现隐藏的模式和规律，为企业决策提供有力支持。
其次，第四范式在行业应用中展现出了巨大的潜力。
无论是金融、医疗、零售还是制造业，第四范式的技术都能够为企业提供全面的解决方案。
例如，在金融领域，第四范式可以通过对大量的交易数据进行分析，帮助银行发现潜在的风险和欺诈行为，提高风控能力。
在医疗领域，第四范式的技术可以通过对病历和基因数据的分析，为医生提供个性化的诊疗方案，提高治疗效果。
在制造业领域，第四范式可以通过对生产数据的分析，帮助企业优化生产流程，提高生产效率。
第四范式的优势还体现在其与其他公司的合作中。
作为一家技术驱动的公司，第四范式与各个行业的企业建立了广泛的合作关系。
通过与其他公司的合作，第四范式能够更好地了解各个行业的需求，并将自身的技术应用于实际场景中。
例如，在与零售企业的合作中，第四范式可以通过对销售数据的分析，帮助企业了解消费者的购买行为和偏好，提供个性化的推荐服务。
在与制造业企业的合作中，第四范式可以通过对设备数据的分析，帮助企业实现智能化的生产管理，提高生产效率和产品质量。
然而，第四范式在应用过程中也面临一些挑战。
首先，由于大数据的规模和复杂性，数据的质量和准确性成为了一个重要的问题。
为了解决这个问题，第四范式需要不断提升数据清洗和预处理的能力，确保分析结果的准确性。
人工智能发展的两种技术范式
人工智能发展的两种技术范式
一、传统的技术范式
传统的技术范式是相对比较定式化的，它基于传统计算机科学原理，
以及开发技术来实现人工智能，主要包括了以下三种：
（1）统计范式
统计范式是基于大数据的统计学原则，基于大量历史数据构建的模型，从历史数据中提取统计规律，用于预测未来的结果。
主要有机器学习、深
度学习等。
（2）规则范式
规则范式基于人工设定的规则，使用算法，从大量的规则中找出最优解，实现人工智能。
常见的有决策树算法、遗传算法等。
（3）模糊技术
模糊技术的核心思想是以不精确的人类描述来解决复杂的问题，模糊
系统可以在复杂环境中处理一定程度上的不确定性和冲突，可以用于系统
控制及机器人等。
二、深度学习范式
深度学习范式是基于机器学习的，基于神经网络建立模型，让机器学
习认知能力，从而获得高层次的智能，比如一般的机器学习技术可以实现
机器分类、识别和回归的功能，而深度学习可以实现更复杂的任务，比如
计算机视觉、自然语言处理。
深度学习的思想是借用人类大脑的学习方式，以层级的结构建立深度神经网络，从而实现模型的训练。
数字时代的技术-经济新范式及全球竞争新格局
数字时代的技术-经济新范式及全球竞争新格局数字时代的技术-经济新范式及全球竞争新格局一、引言随着信息技术的高速发展和全球经济的快速转型，数字时代已经到来。
在这个数字时代，技术和经济之间的关系变得愈发紧密，新的技术创新不仅引领着经济的发展，同时也改变了全球竞争的格局。
本文旨在探讨数字时代的技术-经济新范式及全球竞争新格局。
二、数字时代的新范式1. 人工智能与大数据的崛起在数字时代，人工智能和大数据成为驱动经济发展的关键力量。
人工智能的出现让机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域取得了长足进展，提供了更多的机会和可能性。
同时，大数据的爆炸式增长为数据驱动型的经济提供了支撑和基础，企业可以通过分析海量数据来制定更准确的决策。
这使得传统的产业和经济模式面临了巨大的挑战和改变。
2. 云计算和物联网的普及云计算和物联网技术的普及也推动了数字时代的新范式。
云计算提供了强大的计算和存储能力，使得企业可以更快速、高效地使用计算资源，降低了运营成本。
物联网的普及则使得人与物、物与物之间形成了更加紧密的联系，提供了更多的数据，并且实现了更智能化的控制和管理。
3. 数字经济的崛起数字经济是数字时代的一大特征，它使得经济活动更加数字化、网络化和智能化。
传统的经济活动被改造或者被替代，新的数字经济模式涌现。
比如，共享经济、电商、在线教育等都是数字经济的产物。
数字经济的兴起不仅改变了人们的生活方式，也对传统产业和经济格局带来了前所未有的挑战。
三、全球竞争的新格局1. 技术创新的核心地位在数字时代，技术创新被赋予了前所未有的核心地位。
技术的创新速度和影响力越来越成为经济竞争的主要因素。
那些能够在技术创新方面保持领先地位的国家和企业，将在全球竞争中占据更有利的位置。
2. 无国界的竞争格局数字时代打破了传统经济界限，推动了全球竞争格局的重新洗牌。
互联网的发展使得世界各地的企业可以直接面对全球市场，各国之间的竞争不再受限于地域和国界。
第四范式的使用教程及实战案例分享
第四范式的使用教程及实战案例分享随着大数据时代的到来，数据处理和分析变得越来越重要。
在这个背景下，第四范式成为了一个备受关注的话题。
第四范式是一家以人工智能和大数据为核心的科技公司，提供了一套全面的数据处理和分析解决方案。
本文将为读者介绍第四范式的使用教程，并分享一些实战案例。
第一部分：第四范式的基本概念和功能第四范式是一家致力于数据处理和分析的科技公司，其核心产品是“大数据处理平台”。
这个平台可以帮助用户快速处理和分析大规模的数据，提供高效的数据处理能力。
同时，第四范式还提供了一系列的数据分析工具，包括机器学习、数据挖掘、可视化等功能，帮助用户从数据中发现有价值的信息。
第二部分：第四范式的使用教程1. 数据导入和清洗在使用第四范式之前，首先需要将数据导入到平台中。
第四范式支持多种数据源的导入，包括数据库、文件、API等。
用户可以根据自己的需求选择合适的数据导入方式。
导入数据后，第四范式还提供了一套强大的数据清洗工具。
用户可以通过简单的拖拽和配置，对数据进行清洗和转换，去除无效数据，修复错误等。
这个过程非常简单和直观，即使没有编程经验的用户也能够轻松上手。
2. 数据处理和分析一旦数据导入和清洗完成，接下来就是数据处理和分析的环节。
第四范式提供了丰富的数据处理和分析功能，用户可以根据自己的需求选择合适的工具和算法。
例如，用户可以使用第四范式的机器学习工具进行模型训练和预测。
只需要简单地选择数据集、选择算法和配置参数，就可以完成模型的训练和预测。
这个过程非常高效和灵活，即使没有机器学习的专业知识，用户也能够轻松上手。
此外，第四范式还提供了一系列的数据挖掘和可视化工具，帮助用户从数据中发现有价值的信息。
用户可以通过简单的拖拽和配置，进行数据挖掘和可视化操作，生成丰富的图表和报告。
3. 数据输出和应用最后，第四范式还提供了多种数据输出和应用的方式。
用户可以将处理和分析结果导出为文件或数据库，以供其他系统或应用程序使用。
大数据背景下的人工智能范式综述
ＤＯＩ:１０.１９３９２/ｊ.ｃｎｋｉ.１６７１￣７３４１.２０１９３４００１大数据背景下的人工智能范式综述王㊀杉云南大学滇池学院理工学院㊀云南昆明㊀６５０２２１摘㊀要:大数据引发思维变革ꎬ从抽样转向全样ꎬ从精准转向近似ꎬ从因果转向相关性等ꎮ在大数据技术支持和思维方式转变下ꎬ人工智能范式不断变革ꎬ主要形成了以感知为中心人工智能范式㊁数据为中心人工智能范式㊁人脑科学人工智能范式与人工计算人工智能范式等ꎬ为人工智能范式创新提供了有力的技术支持ꎮ关键词:大数据ꎻ人工智能ꎻ范式㊀㊀人工智能技术的进一步发展需要相应的技术条件作为支持ꎬ在大数据时代下ꎬ新的技术发展环境为人工智能的进一步发展创造条件ꎬ从而引发人工智能范式变革和创新ꎬ出现形式多样的人工智能范式ꎬ以满足时代的需求ꎮ大数据背景下ꎬ对人工智能范式进行研究ꎬ对于提高人工智能功能具有重要意义ꎮ１大数据引发的思维变革人工智能范式的发展需要思维转变ꎬ在大数据背景下ꎬ思维引发了深刻的变革ꎬ从抽样到全样ꎬ从精准到近似ꎬ从因果关系到相关性ꎮ１.１抽样转向全样大数据时代的一个显著特征是 大 ꎬ它能够提供全面的数据信息ꎬ不仅数据类型丰富ꎬ而且数据量巨大ꎮ这就使得大数据时代思维从传统时代 抽样 向 全样 转变ꎬ大数据具备获取一切想要获取数据信息的技术条件ꎬ从而运用大数据时代全样统计方法将抽样统计方法取而代之ꎮ１.２精准转向近似大数据背景下ꎬ思维转变的一个重要方面是数据信息目标的转变ꎮ在传统时代下ꎬ注重绝对数据目标的实现ꎮ比如搜索ꎬ在传统时代下ꎬ尽可能为服务对象提供绝对的目标ꎮ然而在大数据时代下ꎬ搜索引擎思维方式发生了转变ꎬ它努力为用户提供最合理的数据信息ꎬ着眼于宏观趋势ꎬ因此提供的数据信息表现出相似性ꎬ是模糊的ꎬ具有不精准性ꎮ１.３因果转向相关性传统模式下ꎬ决策者如果要形成某种决策ꎬ需要综合多种理论ꎬ并对其中的因果关系进行分析ꎬ从而得出最佳的决策ꎮ在大数据背景下ꎬ决策者的决策则变得相对容易ꎬ以超级市场为例ꎬ决策者能够便捷地利用大数据技术获得全面的数据信息ꎬ从而根据数据做出相应的决策ꎬ而不需要综合分析各种存在因果关系的理论ꎬ这一转变表现出相关性思维已经取代因果思维ꎬ并在各个行业得以运用ꎮ２大数据背景下的人工智能范式综述大数据背景下ꎬ人工智能范式在传统基础上进行了修正ꎬ主要包括以下几种主要范式:２.１感知为中心人工智能范式在传统模式ꎬ人工智能范式表现出相对的封闭性ꎬ需要具备一致性条件ꎮ大数据背景下ꎬ人工智能范式体现出开放性㊁智能化等特征ꎮ它借助变革思维模式ꎬ使得人工智能范式表现出极强的感知能力ꎬ借助集散控制与模糊逻辑分析控制等方式ꎬ有效将分散和耦合系统进行结合ꎬ从而使得人工智能范式得到进一步的完善ꎮ伴随着信息技术的进一步发展ꎬ例如物联网技术㊁传感技术等ꎬ为人工智能范式提供了技术支持ꎬ进而以感知为中心的人工智能在各个行业得到了应用ꎮ目前ꎬ我国以感知为中心的人工智能范式主要应用于车辆系统ꎬ以及机器人行业ꎬ主要用于节约行业生产中人力资源成本ꎬ并使生产效率得到有效的提高ꎬ促进行业升级ꎮ２.２数据为中心人工智能范式伴随着大数据技术深入推进ꎬ人工智能范式发展表现出强劲的态势ꎮ人工智能最显著的一个特征是综合性ꎬ如果简单地将人工智能定位在数据研究领域ꎬ不免体现出相对的局限性ꎮ如果在人工智能范式中引入系统思维ꎬ通过引入发散性思维ꎬ这将能够有效提高人工智能的效能ꎬ帮助人们去处理一些真实的问题ꎮ数据为中心的人工智能范式ꎬ有效融合最新的数据技术ꎬ包括数据搜集㊁分析㊁处理等技术ꎬ从而实现系统的自动化运行ꎬ在完成作业的基础上ꎬ对数据分析得出的结果进行转化ꎬ发出命令ꎬ再借助逻辑程序模式ꎬ实现各项操作ꎮ数据为中心的人工智能范式ꎬ能够对服务对象信息需求进行数据化处理ꎬ从而精准把握受众需求ꎬ为受众提供精准化㊁个性化服务ꎬ扩大人工智能的数据价值ꎮ２.３人脑科学人工智能范式人工智能技术的核心是根据人的思维特点和思维规律ꎬ从而达到模拟人的思维的目标ꎬ并使之表现出相对独立的思想ꎮ人脑科学人工智能范式ꎬ通过对人的脑部活动的方式进行模拟ꎬ并模拟人类的思维方式ꎬ从而借助计算以达到解决问题的目的ꎮ人工智能范式由于具有程序性ꎬ能够实施不同层级的运算ꎮ目前ꎬ各国基于人脑科学人工智能范式ꎬ成立了相应的组织建设ꎬ并以项目为推手ꎬ进一步完善人工智能ꎬ在机器人行业中引入神经形态ꎬ从而实现对人类思维活动㊁思维方式近似模拟ꎬ促使其从简单模式向高级模式的升级ꎮ２.４人工计算人工智能范式识别功能和认知功能是人脑的重要功能ꎬ人脑借助逻辑思维能力ꎬ能够对各种各样事物的认知得到强化ꎮ在大数据时代下ꎬ人们对计算机认知不断提高ꎬ无疑促进人脑认知和计算机技术的进一步融合ꎬ从而是理论体系结构更加系统化ꎬ促使人工计算的人工智能模式思考能力进一步深入ꎬ从而实现对旧事物认知的深入ꎬ形成新的认知ꎬ推动人工智能设备的研发ꎮ３结语总之ꎬ大数据技术发展促使人类的思维发生了新的转变ꎬ并为人工智能发展提供了技术支持ꎬ从而促使人工智能范式不断变革ꎬ不断创新ꎬ形成新的㊁更高层次的范式ꎬ实现人工智能技术不断升级ꎬ从而带动社会各个行业升级ꎬ使人工智能更好地服务社会ꎬ改善人类生活ꎮ参考文献:[１]解学芳.人工智能时代的文化创意产业智能化创新:范式与边界[Ｊ].同济大学学报:社会科学版ꎬ２０１９(１１):９０￣９２.[２]周翔ꎬ何银川ꎬ蔡翘蔚.大数据时代的人工智能范式[Ｊ].电子技术与软件工程ꎬ２０１８(０７):７０￣７３.作者简介:王杉ꎬ男ꎬ云南昆明人ꎬ硕士ꎬ副教授ꎬ研究方向:软件工程ꎮ１㊀科技风２０１９年１２月科技创新。
大数据技术在人工智能中的应用
大数据技术在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指模拟人类智能行为的一种技术，可以模仿和执行像人类一样的智能活动。
近年来，随着计算能力的飞速发展和数据获取的便利，人工智能已经取得了长足的进步，并在各个领域中有着广泛的应用。
而其中，大数据技术的应用对人工智能的发展起到了至关重要的作用。
本文将探讨大数据技术在人工智能中的应用，并分析其带来的影响和挑战。
一、数据驱动的人工智能众所周知，人工智能是依靠数据进行学习和决策的。
而大数据技术则提供了强大的数据支撑，使得人工智能能够更好地发挥作用。
大数据技术可以收集、存储和处理海量的数据，为人工智能提供了丰富的信息和材料。
通过分析大数据，人工智能可以识别出模式、规律和趋势，从而能够作出更加准确和智能的决策。
例如，在自动驾驶领域，人工智能可以通过大数据技术来分析车辆行驶的规律和交通状况，然后做出相应的决策，提高驾驶的安全性和效率性。
二、数据挖掘与机器学习大数据技术在人工智能中的一个重要应用是数据挖掘和机器学习。
数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的、以前未知的有价值的信息。
而机器学习则是通过让机器从数据中进行学习，从而使机器可以根据数据自主地进行决策和行动。
大数据技术可以为数据挖掘和机器学习提供丰富的数据资源，从而使得人工智能能够更好地发现隐藏在数据中的规律和知识。
通过数据挖掘和机器学习，人工智能可以不断地从数据中学习和优化，并逐渐提升其智能水平。
例如，利用大数据和机器学习技术，人工智能可以分析用户的购物行为，预测用户的消费喜好，并向用户推荐个性化的商品，提升购物体验。
三、智能决策和预测大数据技术还可以应用于人工智能的智能决策和预测。
通过对大量数据的收集和分析，人工智能可以模拟人类的思维过程，进行智能决策和预测。
例如，在金融领域，人工智能可以通过大数据技术对市场趋势和风险进行分析，从而帮助投资者做出有效的投资决策。
在医疗领域，人工智能可以根据患者的病历和医疗数据，预测患者的病情发展趋势，并提供相应的治疗建议。
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2 大数据时代下人工智能范式的分析和研究
2.1 人工智能范式的感知 传统的人工智能范式带有封闭性的特点，在大数据时代 背景下，人工智能范式逐步向开放化、智能化方向转变，传 统的封闭性的人工智能的思维模式无法适应开放性和智能化 的需求，这就需要通过一定的协商机制来达成一个可以接受 的集合，这其中需要协商的有着某种矛盾的个体叫作 Agent， 通过思维模式的变革则能够使人工智能范式增强其感知能力， 这种感知能力强的范式即为以感知为中心的人工智能范式。
２０１９ 年 ４ 月 ２５ 日 第３卷 第８期
现代信息科技 Modern Information Technology
Apr.2019 Vol.3 No.8
大数据时代的人工智能范式
员青泽
（三门峡职业技术学院，河南 三门峡 472000）
摘 要：人工智能这一概念很早就已经出现，目前人工智能也掀起了一股热潮，且随着第四次科技革命的到来，人工智能
技术也得到逐步的发展。但人工智能自出现以来，还受到诸多技术的限制，发展还不够充分。当前基于大数据时代的背景，人工
智能技术得到发展，且形成了一定的范式，人工智能的兴起与发展变革了传统的智能模式。在大数据技术的支撑下，人工智能形
成了感知、数据、脑科学以及认知智能这四种人工智能范式，构成了人工智能的整体智能模式。本文基于对大数据为人工智能带
收稿日期：2019-03-22
据的整体性处理代替了传统的抽样性的抽象性处理。其次，大 数据技术能够在不通过用户的情况下针对性地提取信息，将符 合用户需求的目标信息呈现给用户，运用更为精确化的信息满 足用户的个性化需求，颠覆传统的单一性信息或是模糊信息， 大数据技术带来的是更为精确的且带有分析和预测价值的信 息，从不同范围和不同层面满足人们的信息需求。最后，大数 据技术通过其强大的分析预测功能能够为决策的科学性的提 升带来新的机遇。在大数据技术的支持下可以对数据进行逻 辑关系分析，不再需要考虑复杂的各种综合因素就能够做出决 策，且改变了以往的传统思维模式，即认为决策需要有理论支 持，而大数据时代只需要科学的数据的支撑，这种方式不仅是 思维模式的变革，更是行业和整个社会决策的依据的变革。
来的影响的分析，探讨了大数据时代的人工智能范式。
关键词：大数据；人工智能；范式
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：2096-4706（2019）08-0021-02
Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｐａｒａｄｉｇｍ ｉｎ ｔｈｅ Ａｇｅ ｏｆ Ｂｉｇ Ｄａｔａ
YUAN Qingze （Sanmenxia Polytechnic，Sanmenxia 472000，China）
Keywords：big data；artificial intelligence（AI）；paradigm
0引言
大数据时代的到来为人工智能技术的发展创造了前所未 有的有利条件。它是多个学科综合到一起的巨大工程，之所 以称之为人工智能是因为它不仅能模拟人类的思维模式，还 能模拟人类的行为方式，但人工智能从出现到现在，由于相 关技术的限制还未形成一个整体的可以概括人工智能范式的 科学学科。当前人工智工智能范式进行相关的研究和分析。
1 大数据对人工智能带来的影响
大数据为当前时代带来巨大的机遇和挑战，大数据时代 带来的变化主要体现在变革了传统的思维模式，为人工智能 的发展创造了条件。而面对大数据带来的机遇和挑战，不管 是个体还是社会都应当提升自身的应用能力，加快转变思维 模式。当前在大数据时代背景下，思维模式得到了巨大的变革。
首先，在大数据时代下，抽象思维逐步向整体思维转变， 大数据能够搜集到社会的各类数据，存储数据信息，并可以将 数据库中的数据进行科学分析整合，分析数据中包含的信息内 容及数据信息间的逻辑关系，从而得出相应的数据结果。对数