对于多维分析、数据挖掘等技术要求，往往体现了产品“高尖精”的AI特性，像人工智能类应用就是个很好的切入点，可以打造诸如语音视频，舆情监控、风险识别、智能机器人等特有智能化应用，但这类应用一定是依托于各类分析模型、算法和函数库的，主要用到矩阵函数、聚合函数、时间序列、地理空间、路径 & 模式分析、神经网络、评分模型等等。

这类数据架构和流向对技术的要求主要是在机器学习和数据挖掘侧，包括各类分析引擎支持、高级算法和函数的支持、数据挖掘工具和模型效果评估分析等等。它主要由业务场景为切入，技能实现既有应用的效果提升，也能实现创新型专题应用的探索和人工智能类应用落地。包括机器学习、数据挖掘和深度学习等业务场景。

数据架构、数据流向及适用场景：多维分析、数据挖掘等技术要求

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