A. 現在大數據下的我們，看似了解信息的渠道多了，我怎麼感覺是被局限了呢
是的，信息時代數據量爆炸，每個人都要花費更多精力去閱讀和分解數據裡面的價版值內容權，而且很多信息真假難辨，很多信息只顯示了媒體想給你看到的那部分，所以對於大部分人來說，大數據更容易蒙蔽眼睛。
所以我們還是應該回歸現實，回歸生活，回歸到身邊的一切。
B. 大數據都體現在哪些方面
各個方面都可以用，比如我們經常能看到的，「預計堵車長度」「XX預警」等等，這些都是大數據分析的結果。
理論上大數據是一堆沒有關系的數據，從沒有關系的數據中找到其中的一些規律，就是大數據分析師的工作。
實際的應用中，我們會把數據做一些初步的篩選（找到一些相關的數據），然後再進行數據分析。
當然，大數據本身也有局限性，那就是去掉了特例（就好比天氣預報不準），特例也需要注意，可能特例才是打破問題的關鍵（比如某病毒的第一個抗體，這個就是特例，至少是從特例開始的），所以大數據也是有局限性的。
大數據能做的，首先是體現一種趨勢，其次是展現一種或幾種最可能的可能性，但是所有的這些僅僅只能作為參考，作為一種理論支撐。（還是那句話，不排除特例（僅僅依靠大數據，一點問題都沒有），但特例不是大多數）
當然，如果有一天，能將所有的因素量化，大數據也考慮了所有的因素，那麼依靠大數據做判斷還是可以的。
C. 傳統關系數據模型在大數據中的局限
我知道的如下：
1、層次模型
層次模型是一種樹結構模型，它把數據按自然內的層次關系組容織起來，以反映數據之間的隸屬關系。層次模型是資料庫技術中發展最早、技術上比較成熟的一種數據模型。它的特點是地理數據組織成有向有序的樹結構，也叫樹形結構。結構中的結點代表數據記錄，連線描述位於不同結點數據間的從屬關系(一對多的關系)。
2、網狀數據模型
網狀模型將數據組織成有向圖結構，圖中的結點代表數據記錄，連線描述不同結點數據間的聯系。這種數據模型的基本特徵是，結點數據之間沒有明確的從屬關系，一個結點可與其它多個結點建立聯系，即結點之間的聯系是任意的，任何兩個結點之間都能發生聯系，可表示多對多的關系
3、關系數據模型
由於關系資料庫結構簡單，操作方便，有堅實的理論基礎，所以發展很快，80年代以後推出的資料庫管理系統幾乎都是關系型的。涉及到的基礎知識有：關系模型的邏輯數據結構，表的操作符，表的完整性規則和視圖、範式概念。
關系模型可以簡單、靈活地表示各種實體及其關系，其數據描述具有較強的一致性和獨立性。在關系資料庫系統中，對數據的操作是通過關系代數實現的，具有嚴格的數學基礎。
我知道所以你知道！
D. 大數據有哪些局限性
1、大數據不理解背景
人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。
2、大數據將創造更大的乾草垛
這個想法是由著名商業思想家Nassim Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。
3、大數據不能解決大問題
如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。
4、大數據往往是一種趨勢，而不是傑作
當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。
E. 大數據具有哪些局限性
1、大數據不理解背景
人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。
2、大數據將創造更大的乾草垛
這個想法是由著名商業思想家Nassim Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，“重大”發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。
3、大數據不能解決大問題
如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。
4、大數據往往是一種趨勢，而不是傑作
當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。
5、大數據掩蓋了價值
“原始數據”的意義在於，它永遠不可能是“原始的”;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。
關於大數據具有哪些局限性，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
F. 大數據不是萬能的.它有哪些局限性
局限一：不當負擔
大數據到底是否利大於弊並不是我們現階段所關心的問題，而能否識別其益處的非顯性局限才是技術人員最應該關注的。
大數據支持者的核心主張是，但凡數據，必定有正面價值。然而這個想法是錯誤的，對公司管理層而言，看起來似乎無傷大雅的信息搜尋，卻往往對數據收集的主體帶來了不當負擔。
比如，全球大學排名與聯邦量刑指南是兩大復雜社會系統演變而成的量化值，該方面的相關人員均表示，這樣的全方位大數據歸集整理無疑損害了他們原本系統的秩序。
而第一個提出「大數據時代」這一概念的麥肯錫公司（McKinsey）也曾坦言，「事實上，截至目前，並沒有有效的證據表明數據的強度與特定部門生產力之間存在一定積極的聯系。」在隨後的幾年內，盡管信息量化的浪潮已開足馬力，但相關證據依然少之又少。
局限二：易被操控
數據往往比人們想像的更易被操控。據Target前經理表示，公司管理部門曾嘗試通過收集分析顧客問卷打分表以期提升顧客滿意度，然而此舉卻造成員工偽造客戶信息以誇大自己的工作表現。不受監管的可編制數據一旦被偽造，那麼用它分析出的結果便不具任何意義。
而先前擁有自主執行權的負責數據編制的員工，此時卻倍感壓力重重，因為他們不得不接受不間斷的中央監控。
局限三：不可量化
許多重要的問題是根本不適合也無法定量分析的，它們需要對價值、驅動力、所處環境及其他種種核心因素的評判。而找到一個絕對中立不偏不倚並受眾人尊重信任的人，制定量化指標來對所有因素進行評定打分，是決計無法實現的。這便是一切社會機制中固有的難題。
局限四：衡量知識？
新基礎科學知識對經濟結構的影響過於分散和復雜，經濟學家很難進行量化衡量。
當然，社會和經濟制度的定量分析在最近幾年存在系統性的缺陷，但這並不意味著未來的深入研究會遭遇同樣的短板。然而，若是沿襲相同的基礎方法論，那麼即便收集再多的數據，這些缺陷也將持續存在。根據網上資料整理
G. 大數據的局限性是什麼
計算機數據分析擅長於衡量社會交往的“數量”而不是“質量”。網路科學家可以在76%的時間里測量你與6個同事的社交互動，但他們不太可能捕捉到你對你一年只見兩次的兒時朋友內心深處的感覺，更不用說但丁對比阿特麗斯的感覺了。所以，不要愚蠢到放棄你在社會決策中頭腦中的神奇機器，而在工作中信任它。
1、大數據的局限性——大數據不理解背景
人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。
2、大數據的局限性——大數據將創造更大的乾草垛
這個想法是由著名商業思想家Nassim Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，“重大”發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。
3、大數據的局限性——大數據不能解決大問題
如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。
4、大數據的局限性——大數據往往是一種趨勢，而不是傑作
當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。
5、大數據的局限性——大數據掩蓋了價值
“原始數據”的意義在於，它永遠不可能是“原始的”;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。
這篇文章並不是要批評大數據不是一個偉大的工具。但是，像任何工具一樣，大數據也有它的長處和弱點。正如耶魯大學(Yale University)的愛德華•塔夫特(Edward Tufte)所說:“世界比任何其他學科都更有趣。”
大數據的局限性有哪些?這才是大數據工程師必須了解的內容，計算機數據分析擅長於衡量社會互動的“數量”而不是“質量”。網路科學家可以在76%的時間里測量你與6個同事的社交互動，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本站其他文章進行學習。
H. 大數據存在哪些局限性
1、大數據不理解背景
人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。
2、大數據將創造更大的乾草垛
這個想法是由著名商業思想家Nassim Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，“重大”發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。
3、大數據不能解決大問題
如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。
4、大數據往往是一種趨勢，而不是傑作
當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。
5、大數據掩蓋了價值
“原始數據”的意義在於，它永遠不可能是“原始的”;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。
I. 大數據都有哪些局限性
1、大數據不理解背景
人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。
2、大數據將創造更大的乾草垛
這個想法是由著名商業思想家Nassim Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，“重大”發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。
3、大數據不能解決大問題
如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。
4、大數據往往是一種趨勢，而不是傑作
當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。
5、大數據掩蓋了價值
“原始數據”的意義在於，它永遠不可能是“原始的”;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。
關於大數據有哪些局限性，該如何下手的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
J. 大數據發展必備三個條件
大數據發展必備三個條件
大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，大數據的定義才算完整，而價值恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。
大數據發展必備三個條件
大數據的發展需要三個必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，誕生了大量有價值的數據源，奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的，貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得了新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。
IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡計劃」公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟;另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。
大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向：各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心;各大行業巨頭在搭建各自行業的雲平台;IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。大數據促成了雲計算從概念到落地。藉助於智慧城市概念的普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面完成了大數據應用的硬體基礎;另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。
現在，問題的核心指向了「數據如何創造價值?」
整合與開放是基石
大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱：「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早。」之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據是通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。
2012年美國大選，奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金;他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%;他們通過製作「搖擺州」選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在「搖擺州」的勝率，並以此來指導資源分配。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方：對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起，不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。
2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將「大數據研究」上升為國家意志。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市建設目標之一就是實現數據的集中共享。
合作共贏的商業模式
隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平;其次，大數據設備廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」;第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。
未來，有三種企業將在」大數據產業鏈「中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者或者自我延伸成為數據分析提供商，或者與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發時點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。
警惕大數據的危害
大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。
大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢?過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。「大數據」理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢?這在大數據時代變得更有害，因為人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。
不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害?如何避免信息不對等，對困難群體的利益構成傷害?在有效控制風險之前，也許還是讓「大數據」繼續待在籠子里更好一些。
大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。