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在数据驱动的时代，随着人工智能技术的不断进步，数据分析的方式和工具发生了革命性的变化，大模型不仅仅提高了数据处理的效率，降低了数据应用和分析的门槛，同时也能让企业能够从数据中挖掘出更深层次的洞察。因此，大模型结合数据分析已经成为企业经营突破瓶颈的核心竞争力。
多个数据源如何整合和治理，才能更好的被大模型读取？ 大模型在数据分析场景的落地路径有哪些，又该如何选择？ 数据分析场景下，如何找到合适的大模型基座？ 利用大模型问数时，如何解决数据的不完整和噪声问题？ 面对数据隐私和安全，有什么经验建议？
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奇点报名(29天前)
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Lan报名(1个月前)
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BLUE °清晨报名(1个月前)
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