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摘要 - 自从2000年代初期对大数据的可用性意识袭击商业世界以来，越来越多的组织已转向数据驱动的方法，从雇用到产品开发的所有事物。Gartner报告说，多达60％的大数据项目无法实施。这意味着了解分析的需求还不够；您需要能够收集数据并有效地工作。此外，人工智能（AI）及其机器学习和深度学习的子集作为大数据项目的强大方法和技术都受到数据偏见和数据质量难题的困扰。同时，讨论了区块链如何帮助解决这些废弃的数据项目以及数据可靠性问题，事实证明，将区块链技术带入大数据分析并创造出了所谓的分散智能，从而使企业提供更大的知名度，安全性，还可以使某些型号的研究范围来解决我们的问题，从而使我们的研究范围有一些问题，我们可以为我们提供一些问题，从而使我们的效率成为我们的研究，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而为我们提供了一些范围，因此我们可以为我们提供一些努力，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而使我们的效率为我们提供了一些问题，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而使我们的效率为我们提供了一些问题：我们的目标是我们的目标：需要披露他们的数据吗？，第三方能否以有影响力的方式为AI模型做出贡献吗？与此同时，我们期望分散的智能与大数据分析之间存在相互关系，这些问题提出了以下问题，例如：分散智力有效地影响大数据分析吗？以及大数据分析有效地影响分散的智能？
分散的智能和大数据分析互惠关系
主要关键词
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