大数据分析下一步的趋势是什么大数据分析过去几个月出现的一股趋势是，越来越关注利用人工智能(形式和风格各异)来帮助分析大规模的数据，从而获得预测性的洞察。

　　其实近出现复兴的 AI 很大程度上算是大数据的产物 。深度学*受到关注多的 AI 领域)背后的算法基本上是几十年前就诞生了的，但直到近能够以足够便宜、足够快速地应用到大规模数据之后才发挥出了它的大潜能。AI 与大数据之间的关系如此紧密，以至于业界*现在认为 AI 已经令人懊恼地 “与大数据陷入了热恋当中”。

在LevelⅠ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握*数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门****分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。

即便在数据库的世界里，新兴的玩家似乎也越来越多。多到市场已经难以承受的地步，这里发生了很多令人兴奋的事情，从图形数据库(如 Neo4j )的成熟，到专门数据库的推出(如统计时序数据库 InfluxDB)，乃至于 CockroachDB 的出现(受 Google Spanner 灵感启发诞生的融合了 SQL 与 NoSQL 长处的新型数据库)。数据仓库也在演变(如云数据仓库 Snowflake)。