智能数据分析的发展阶段，对于数据分析师的发展有这些影响

数据分析是数据智能的核心部分，大致可分为四类：描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指导性分析。每一类基于数据回答不同的问题，难度越来越大，带来的价值越来越大，使用的技术也越来越复杂。数据智能分析工具的发展经历了以下四个重要阶段和层次。

1、智能数据分析的发展阶段——第一阶段

数据智能老师深入学习和理解特定领域的问题，构建端到端的分析流程和平台，以特定领域的数据分析师为主要用户，以解决特定领域的专业问题为主要任务。

2、智能数据分析的发展阶段——第二阶段

数据智能老师通过对各个领域的深入总结，提取出不同领域任务中普遍依赖的一些必要需求单元，如分布差异分析、主驱动分析、预测分析等，利用各需求单元对应的数据智能技术，以积木的形式形成分析平台，可应用于各个领域。用户可以根据自己分析任务的要求，在分析过程中选择相应的技术模块。

3、智能数据分析的发展阶段——第三阶段

进一步发挥机器的“智能”。在分析任务的各个环节，以主动提供相关洞察的形式，为用户下一步的决策或行动提供充分的指导性建议，从而在更大程度上提高人机智能的互补性，完成更高效的合作。

4、智能数据分析的发展阶段——第四阶段

在前三个阶段，数据处理、特征选择、模型设计和参数优化等核心环节都非常依赖机器学习老师的知识和技能。随着机器学习理论的进一步发展，auto-Ml技术开始出现和发展，其核心是在总结现有机器学习成果的基础上，对上述重要环节进行系统抽象，结合计算机处理能力的快速发展，使其逐步自动化，从而使之成为一门新兴的技术进一步降低数据智能模块的开发门槛，拓宽对长尾任务的支持，促进人机智能的发展进一步融合，也使不同领域的普通用户能够以自助方式为特定任务定制数据智能模块。

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