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以下文章来源于且听数据说 ，作者伯瑞王

且听数据说 .
伯瑞王，专注于Python数据分析、自动化办公、AI编程等内容分享。
大家好，我是只想给自己打工的伯瑞王~
今天咱们来聊聊大数据、大模型的那些事儿。最近我一直在琢磨一个问题：天天写代码、调模型，为啥有时候感觉越努力越迷茫？
先说说我自己吧。
最近在做数据分析的时候，总是遇到一些“卡壳”的地方。比如，数据清洗的时候，感觉怎么优化都不够彻底，最后出来的数据还是有点“脏”；模型训练的时候，特征工程做得不够好，导致预测结果总是差强人意。
后来我琢磨了一下，可能是我们对数据的理解还不够深。数据不只是冷冰冰的数字，它背后其实藏着很多规律和逻辑。如果我们只停留在表面，写代码、跑模型，那就像在黑暗里摸石头过河，方向感全无。
就在这个时候，我遇到了一本书《大数据之路2：数据更普惠，商业更智能》。
早在刚进入数据行业时，我就读了它的前传：《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》，真的受益匪浅，尤其是数据治理部分，写得非常系统全面。（我以前干过数据治理、数仓。。。
《大数据之路2》不仅是对阿里巴巴在大数据和数字化转型方面经验的总结，也是对国内外多个行业数字化实践的深度剖析，标志着大数据技术应用的又一重要进展。它让我意识到，原来数据分析不只是写代码，而是一个系统性的工程。

大数据之路2-技术浪潮的发展
最让我感兴趣的，是第7章讲的“大模型：数据与智能算法”。这一章提到深度学习、大语言模型、Agent这些前沿技术，我看完之后简直是“上头”了！这些技术听起来很高大上，但其实和日常的工作息息相关。
比如，用时序大模型来处理时间序列数据，预测未来的趋势，这不是可以提升我们模型开发的效率吗？再比如，Agent技术在推荐系统里的应用，它能根据用户的行为动态调整推荐策略，这种思路是不是很值得借鉴？
读了这本书，我明白了一个道理：数据分析不只是写代码、跑模型，而是一个从数据中挖掘价值的过程。这本书让我看到了更大的格局，也让我意识到，很多问题其实可以通过更系统的方法来解决，而不是一味地“硬刚”。
如果你也经常在数据分析中遇到“卡壳”的时刻，不妨看看这本书。它不会直接告诉你怎么写代码，但会帮你打开思路，让你看到数据背后更大的可能性。读完之后，你会发现，数据分析不只是一个工具，而是一种思维方式。