人工智能（AI）的表格数据主要包括以下内容：
1. 数据类型：包括数值型、文本型、日期型、布尔型等。
2. 数据来源：包括内部数据、外部数据、实时数据、历史数据等。
3. 数据结构：包括行和列，以及它们之间的关系。
4. 数据质量：包括数据的完整性、准确性、一致性、及时性等。
5. 数据安全：包括数据的保密性、完整性、可用性等。
6. 数据分析：包括数据的预处理、特征工程、模型训练、模型评估等。
7. 数据可视化：包括数据的图表展示、仪表盘展示等。
8. 数据挖掘：包括数据的关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
9. 数据预测：包括时间序列预测、回归预测、分类预测等。
10. 数据推荐：包括协同过滤推荐、内容推荐、混合推荐等。
11. 数据搜索：包括关键词搜索、语义搜索、深度学习搜索等。
12. 数据保护：包括数据脱敏、数据加密、数据备份等。
13. 数据治理：包括数据的标准化、数据的质量监控、数据的审计等。
14. 数据应用：包括数据的应用场景、数据的业务价值、数据的创新应用等。
15. 数据技术：包括数据存储技术、数据处理技术、数据计算技术、数据可视化技术等。
通过以上这些内容的分析和处理，可以有效地管理和利用人工智能的表格数据，为业务决策提供支持，提高企业的竞争力。
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