大数据应用服务的两条主线是指数据驱动和人工智能。
数据驱动是指通过收集、存储、处理和分析大量数据，从中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。数据驱动的主要任务包括数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等。数据采集可以通过爬虫、API等方式实现；数据清洗主要是去除重复数据、填补缺失值、消除异常值等；数据分析主要是对数据进行统计分析、预测建模等；数据可视化主要是将分析结果以图表的形式展示出来，便于理解和交流。
人工智能是指利用机器学习、深度学习等技术，使计算机具备类似人类智能的能力，从而能够自动识别模式、做出决策、解决问题等。人工智能的主要任务包括特征工程、模型训练、模型评估和模型优化等。特征工程主要是选择合适的特征，以便更好地描述数据；模型训练是通过训练算法来学习数据的模式；模型评估主要是通过交叉验证等方法来评估模型的性能；模型优化主要是通过调整参数、改进算法等手段来提高模型的性能。
大数据应用服务中的这两条主线相互关联、相互促进。数据驱动为人工智能提供了丰富的数据资源，而人工智能又可以进一步挖掘这些数据的价值，为数据驱动提供更精准的分析和预测。例如，在金融领域，通过大数据分析可以发现客户的消费习惯和信用风险，然后利用人工智能技术进行信用评分和风险管理，从而实现精准营销和风险控制。
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