智能数据分析方法如何应用，五节数据为您呈现

如今，大数据充斥着整个现代社会，且大数据庞大而复杂。在现代社会日趋数据化的今天，对复杂而庞大的却又具有自身特点的大数据进行智能分析对企业来说是非常有必要的。近年来，多个领域开始采用人工智能技术对相关大数据进行分析。那么，智能数据分析方法在各领域又该如何应用呢？例如：

1、在大学生就业方面

如今，随着每年高校毕业生人数持续性增长，大学生就业形势越来越严峻，学生就业压力也越来越大，影响就业的因素也颇多，但每个因素对就业情况的影响程度却不一。那么，如何找出社会需要的应用型人才，就需要通过大数据智能分析来分析影响就业因素背后隐藏的庞大数据。例如：家庭背景、自身素质、英语过级情况、所学专业、就业的意愿、就业的情况以及各因素之间的相关性等等背后的大量数据。通过对这大量数据的整合、实验与分析，领导大学生的在校学习和进行正确的职业规划，也给予企业决策支持用于招聘优秀的大学生。

2、在电网监控方面

随着电力工业的发展，电网规模日益扩大，结构日益复杂，电网数据量也急速增长，传统存储的关系型数据库以及整合和分析方式已经无法满足电网监控业务应用的需求。当电网发生异常或故障时，海量的报警信息以快速变化的形式直接涌入呈现给电网监控运行人员，由于提炼信息以及逻辑推理的缺乏，无法识别真正的报警信息，对电网的正常运行影响很大。所以，应用大数据智能分析的方法有效识别并提炼报警信息，可以维持电网的正常运行并有效支撑电网信息化建设。

3、在机器应用方面

机器学习是人工智能最重要的分支。通过对机器聚类、关联分析、分类以及预测任务的挖掘并进行智能数据分析，同时计算智能，最后应用于工业机器智能制造的设备故障诊断等方面，智能交通机器的实时交通预测等方面，以及医疗机器的智慧医疗等方面。

现在对于智能数据分析方法的研究已经取得了一些成果，智能数据分析方法的应用面也是越来越广，同时，大数据智能分析方法在发展的过程中也面临着众多的挑战。