大数据分析问题，大数据分析面临的挑战

大数据分析要避免常犯的5个错误

〖1〗、目光短浅。任何一个好的数据分析框架在设计之初都必须满足长期使用的需要。诚然，你总是可以调整你的框架。但数据积累越多，做调整的代价越大。而且常常做出调整后，你需要同时记录新旧两套系统来确保数据不会丢失。因此，我们比较好能在第一天就把框架设计好。

〖2〗、分析目标不明确 海量的数据其实并不能产生海量的财富，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。

〖3〗、样本缺乏代表性 数据分析需要基于具有代表性的样本。如果样本不具代表性，分析结果也将失去价值。因此，数据样本必须是完整和全面的。使用片面的数据进行分析，可能会导致完全错误的结论。 相关关系与因果关系的混淆 数据分析人员常将相关关系误认为因果关系。

〖4〗、但是，有一点是可以确定的：做好和管理层打交道的准备，让他们充分理解大数据是什么以及相应的价值。应用场景选取错误一家保险公司想了解日常习惯和购买生命保险意愿之间的关联性。由于随后觉得习惯太过于宽泛，该公司将调查范畴限定到是否吸烟上。但是，工作仍然没有实质进展。

〖5〗、数据科学家经常犯的一个常见错误是假设预测模型是理想的，如果它们符合观测数据。当模型之间的关系发生变化时，所建立模型的预测效果会瞬间消失。为了避免这种情况，数据科学家的最佳解决方案是用新数据每小时评估数据模型，或者评估基于模型的关系逐日逐月变化的速度。

数据分析常见的犯错问题有哪些?

〖1〗、分析目标不明确 海量的数据其实并不能产生海量的财富，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。

〖2〗、分析目标不明确 “海量的数据其实并不能产生海量的财富。” 许多数据分析人员未能确立明确的分析目标，因此在处理海量数据时容易迷失方向。要么收集了错误的数据，要么数据收集不完整，这些都会影响分析的准确性。 数据收集过程中的误差 在数据收集阶段，软件或硬件的错误可能会引入误差。

〖3〗、就算了解数据分析，聪明人在进行数据分析时，也会犯错。下面5个错误就是聪明人也常犯的5个错误： 走得太快，没空回头看路。初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。

〖4〗、数据分析的门槛说低也低说高也高，低是因为市面上各种软件非常多，各种入门教程也很多，各种开源框架也很多。高是因为如果想要深入了解学习数据分析，确实需要一些数学统计基础，需要较强的逻辑能力和对数据的敏感性。我近来的解决办法是使用火车头采集器，模拟人工点击，下载每页数据。

盘点2021年大数据分析常见的5大难点!

〖1〗、选取了设计过度的系统 如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。

〖2〗、就近来大数据发展现状来看，我们有充分的理由去寻找更多的数据，因为数据分析推动了数字创新。

〖3〗、金融行业是我国大数据产业的最大下游应用行业，占比超过19%。 大数据软件与服务的需求不断增长，硬件占比下降，但依然占据主导地位。 2021年，大数据硬件、软件和服务市场占比分别为40.5%、27%和38%，硬件市场规模为345亿元。

〖4〗、近来，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、27%和38%，市场规模分别为345亿元、228亿元和297亿元。

大数据存在哪些问题?

〖1〗、社会安全问题，个人隐私，对于国民经济的威胁，国家安全利益，秘密保护。大数据带来的弊端 社会安全问题 中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。

〖2〗、技术创新和支撑能力不足。大数据的发展需要底层芯片、基础软件、应用分析软件等信息产业全产业链的支撑。我国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理和分析等方面与国外存在较大差距，难以满足各行各业的大数据应用需求。 数据资源建设和应用水平较低。

〖3〗、资源调度难题：大数据的特点之一是其生成的时间点和数据量都是不可预测的。因此，我们需要建立一个动态响应机制，以合理调度有限的计算和存储资源。同时，考虑如何在成本最小化的同时获得理想的分析结果也是一个重要问题。 分析工具的局限性：随着数据分析技术的发展，传统的软件工具已经不再适用。

〖4〗、分析资源调度问题：大数据产生的时间点，数据量都是很难计算的，这就是大数据的一大特点，不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制，对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。另外，如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是一个需要考虑的问题。

大数据分析会遇到哪些问题?

分析目标不明确 海量的数据其实并不能产生海量的财富，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。

很难获得用户操作行为完整日志 现阶段数据剖析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需求辨认用户，二是记录行为简单引起程序运转速度，三是开发本钱较高。产品缺少中心方针 这需求剖析人员满足的了解产品。

分析目标不明确 “海量的数据其实并不能产生海量的财富。” 许多数据分析人员未能确立明确的分析目标，因此在处理海量数据时容易迷失方向。要么收集了错误的数据，要么数据收集不完整，这些都会影响分析的准确性。 数据收集过程中的误差 在数据收集阶段，软件或硬件的错误可能会引入误差。

系统平台在进行大数据挖掘分析处理时，主要面临的挑战包括数据复杂性、技术局限性、隐私和安全问题，以及计算资源的需求。首先，数据复杂性是一个重大挑战。大数据通常来自多种不同的来源，如社交媒体、日志文件、事务数据等，这些数据具有不同的格式和结构，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

产品缺乏明确的目标。这要求分析人员对产品有深入的理解。产品的核心目标对于分析至关重要，它能帮助分解用户操作任务和目的，使分析工作有方向。

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