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随着数据采集、处理、存储技术的发展，收集数据已经成为一种自动化的行为。数据的采集没有明确目的，并且数据体量巨大、类型繁杂，经过长期积累就形成了“大数据”。这些大数据通常都是随着事物运行自动采集和存储的，其中隐藏的有用信息并非显而易见，需要研究人员去挖掘和分析数据特征和内涵，发现事物运行的规律，为准确判断和预测事物发展趋势提供依据。因此，大数据及数据挖掘技术能够帮助我们在不易弄清事物运行原理的场景下，从大量的历史数据中总结出规律和经验，让计算机或装备能够基于此进行自主判断，从而获得智能。

1 大数据与当前人工智能技术的关系

“大数据”是1980年由托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中首先提出的。经过30多年的发展，它已经在生物学、物理学、金融学、军事学等学科中得到广泛应用。近年来，人工智能技术发展迅猛，大数据作为其底层技术，再一次迎来了发展高潮[1]。2011年，麦肯锡全球研究给出的“大数据”的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，主要具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征[2]。

起初的数据都是针对特定的目的采集的，但随着数据的加速积累，有效信息经常会淹没在浩如烟海的数据中。由于数据的低价值密度属性和对信息存储空间的要求越来越大，大数据一度为我们带来了很大的困扰。……