大模型与数据分析的融合正成为推动企业发展的关键力量。大模型在数据分析领域展现出了强大的能力。它能够以接近人类的水平理解和处理自然语言，快速、准确地解析大量非结构化数据，如文本、用户评价和社交媒体内容等。同时，大模型还能通过自然语言交互，让非技术人员轻松获取数据和分析结果，提供清晰的数据解释和可视化，帮助用户更好地理解数据。此外，大模型擅长在海量数据中揭示复杂的关联，进行智能推理和预测，为企业决策提供有力支持。例如，波司登通过大模型技术实现了对线下门店顾客行为的精准分析，优化了库存管理和商品补货策略；长安汽车的智能问数AI助手提高了数据分析效率和可靠性；京东零售的ChatBI为用户提供了便捷的数据查询和分析服务。这些案例表明，大模型与数据分析的融合能够帮助企业更好地理解市场、优化决策、提升效率，为企业带来竞争优势。在数字化时代，企业应积极拥抱这一趋势，充分发挥大模型在数据分析中的作用，实现可持续发展。

---

随着数据量的不断增长和数据分析需求的日益复杂，传统的数据分析方法已经难以满足企业的需求。大模型的出现为数据分析带来了新的机遇，它能够以接近人类的水平理解和处理自然语言，帮助用户更快速、更准确地解析和理解大量的非结构化数据。同时，大模型还具有强大的计算能力和智能推理能力，能够从海量数据中发现隐藏的模式和关系，为企业提供更有价值的洞察和决策支持。

大模型在不同行业的广泛应用。例如，在零售行业，波司登通过在门店服装上安装芯片并结合大模型技术，实现了对线下门店顾客行为的精准分析，优化了库存管理和商品补货策略，显著提升了业绩和品牌价值。这表明大模型能够帮助企业更好地理解消费者需求，从而优化产品和服务，提高市场竞争力。

在制造行业，长安汽车的智能问数AI助手和中国一汽的GPT - BI创新应用，展示了大模型在提高生产效率、优化决策过程中的重要作用。这些案例表明，大模型可以与制造业的各个环节深度融合，实现智能化生产和管理，推动制造业的转型升级。

在IT/互联网行业，京东零售的ChatBI和网易云音乐的智能对话引擎ChatBI，为用户提供了更加便捷、高效的数据查询和分析服务，降低了技术门槛，使更多人能够参与到数据分析中来。这说明大模型可以为互联网企业提供更智能的用户交互方式，提升用户体验，挖掘数据的潜在价值。

在通信行业，江苏移动的智瞳政企营销平台搜索和数据分析助手，通过引入大模型技术，提升了搜索效率和结果精准度，满足了用户的多样化需求。这表明大模型可以帮助通信企业更好地整合和分析数据，提高运营管理效率，为用户提供更优质的服务。

在政务领域，武汉市中山公园的落水检测系统利用大模型技术，实现了对公园水域的实时监测和预警，有效保障了游客的安全。这展示了大模型在公共安全管理方面的应用潜力，能够为社会提供更安全、更便捷的服务。

然而，要实现大模型与数据分析的成功融合，企业还面临一些挑战。例如，如何将大模型能力融入到企业的现代数据堆栈、数据管道和数据分析工作流程中，如何确保数据的质量和完整性，以及如何提高员工对大模型和数据分析工具的使用能力等。

为了应对这些挑战，企业需要加强数据管理，加大对数据基础设施的投资，确保数据的准确性和完整性。同时，企业还需要培养员工的数据素养和技能，使他们能够熟练使用大模型和数据分析工具，充分发挥这些工具的优势。

此外，企业在应用大模型和数据分析技术时，还需要明确自己的目标和需求，选择适合自己的技术和工具。不同的企业在不同的业务场景中，对数据分析的需求和应用方式可能会有所不同。因此，企业需要根据自身的实际情况，选择合适的大模型和数据分析工具，制定合理的数据分析策略，以实现最佳的效果。

总之，大模型与数据分析的融合为企业带来了巨大的机遇和挑战。通过合理应用大模型和数据分析技术，企业可以更好地理解市场动态、预测消费者行为、创新产品和服务，从而实现可持续发展。同时，也期待看到更多的企业能够在这一领域取得成功，为行业的发展提供更多的参考和借鉴。相信在未来，大模型与数据分析的融合将在更多领域得到广泛应用，为社会的发展带来更大的价值。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】