大数据建模与智能控制是两个不同的领域，它们在目标、方法和应用方面都有很大的区别。
1. 目标：
大数据建模的目标是从大量的数据中提取有价值的信息，以便更好地理解数据背后的模式和趋势。它涉及到数据的收集、清洗、转换和分析等过程，以便于后续的决策支持和业务优化。而智能控制的目标是根据输入的数据和环境变化，自动调整系统的参数或行为，以达到预期的目标。
2. 方法：
大数据建模通常使用统计学、机器学习、数据挖掘等方法来处理和分析数据。这些方法可以帮助我们从复杂的数据集中提取出有用的信息，并建立预测模型。而智能控制则依赖于控制理论、模糊逻辑、神经网络等技术，通过模拟人类的思维和决策过程，实现对系统的自动调节。
3. 应用：
大数据建模主要应用于商业、科研等领域，通过对大量数据的分析和挖掘，为企业提供决策支持，帮助企业优化运营、提高效率。例如，在金融领域，大数据分析可以帮助银行识别风险、预测市场趋势；在医疗领域，大数据分析可以用于疾病诊断、药物研发等。而智能控制则广泛应用于工业自动化、交通管理、智能家居等领域，通过实时监测和调整系统参数，实现对环境的自适应和优化。
4. 技术要求：
大数据建模需要具备较强的数据处理能力和算法设计能力，同时还需要掌握一些统计和机器学习的知识。而智能控制则需要具备一定的控制理论和实践经验，以及能够处理复杂非线性系统的技术。
总之，大数据建模与智能控制虽然在某些方面有相似之处，但它们的侧重点和应用领域有很大不同。大数据建模更注重数据的分析和挖掘，以期发现数据背后的规律和价值；而智能控制则更注重系统的自适应和优化，以实现对环境的实时响应。
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