随着科技的不断发展，人工智能（AI）已经逐渐走进了我们的生活。在大数据分析方面，人工智能的应用也越来越广泛，这不仅加快了数据的处理速度，还提高了数据的准确性和效率。本文将从技术层面分析AI对大数据分析的冲击，并提供相应的代码示例。

一、机器学习

机器学习是人工智能中的一个分支，它通过训练模型自动地从数据中学习规律并进行预测和决策。在大数据分析中，机器学习可以训练出适用于不同领域的模型，帮助人们更好地理解和分析海量数据。下面是一个简单的Python机器学习代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
labels = data['label']
features = data.drop('label', axis=1)

# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(features, labels)

# 进行预测
predict = model.predict([[1, 2, 3, 4]]) 
print(predict)

这个示例展示了如何使用Python中的scikit-learn库训练和使用决策树模型。我们首先从数据集data.csv中读取数据，然后将标签和特征分开。接着，使用DecisionTreeClassifier函数创建一个决策树分类器，并通过fit函数将模型拟合至数据集。最后，我们使用predict函数对输入数据进行预测，并输出预测结果。这个示例展示了机器学习在大数据分析中的使用范例。

二、自然语言处理

自然语言处理（NLP）是AI的一种应用，它可以让机器理解和翻译人类语言。随着大数据的不断增长，NLP已经成为了一项重要的技术，它可以对海量的文本和语音进行分析和处理。下面是一个简单的Python自然语言处理代码示例：

import nltk 
from nltk.corpus import wordnet