1. 大數據分析具體包括哪幾個方面
1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
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2. 大數據的弱點主要是精確性，可靠性，因果性，多樣性嗎
不對，大數據的弱點主要是多樣性，前面是它的優點。
3. 大數據弱點是哪些
容量復（Volume）：數據的大小決定製所考慮的數據的價值和潛在的信息；
種類（Variety）：數據類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性（Veracity）：數據的質量
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值
望採納 謝謝
4. 大數據從技術層面主要考慮哪幾個方面
最主要是維護成本
因為大數據技術是多台機器聯合起來組成一個集群，所以需要的組件很多
這回造成維護困難
當然這個隨著技術進步以後就會輕松很多，
5. 大數據的弱點主要是精確性 可靠性 因果性 多樣性嗎
容量（Volume）：來數據的大小源決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；
種類（Variety）：數據類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性（Veracity）：數據的質量
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值
6. 大數據的弱點主要從哪幾方面體現出來
一、精確性
二、可靠性
三、因果性
7. 大數據的多樣性主要表現在哪三個方面
大數據的四大特點
1、海量性
例如，IDC 最近的報告預測稱，到2020 年，全球數據量將擴大版50 倍。目前，大數據的規模權尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍從幾十TB到數PB不等。簡而言之，存儲1 PB數據將需要兩萬台配備50GB硬碟的個人電腦。此外，各種意想不到的來源都能產生數據。
2、多樣性
數據多樣性的增加主要是由於新型多結構數據，以及包括網路日誌、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及感測器網路等數據類型造成。
3、高速性
高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網路時代，通過基於實現軟體性能優化的高速電腦處理器和伺服器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析並返回給用戶，以滿足他們的實時需求。
4、易變性
大數據具有多層結構，這意味著大數據會呈現出多變的形式和類型。相較傳統的業務數據，大數據存在不規則和模糊不清的特性，造成很難甚至無法使用傳統的應用軟體進行分析。傳統業務數據隨時間演變已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟體識別。目前，企業面臨的挑戰是處理並從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值。
8. 大數據的價值體現在哪幾個方面
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
9. 大數據的弱點主要是哪些方面
其實技術最重要的也是需要操作嘛，大數據自學和java不同，大數據必須要數據操作練手，這樣學習才有效。自己很難找到數據的，建議找個好的學習吧。