A. 大數據分析中有哪些難點
1.很難取得用戶操作行為完好日誌
現階段數據剖析以統計為主，如用戶量、使用時間點時長和使用頻率等。一是需要辨認用戶，二是記錄行為簡單引起程序運轉速度，三是開發本錢較高。
2.需要剖析人員足夠的了解產品
產品有了核心方針，拆分用戶操作任務和意圖，剖析才會有意圖，否則拿到一堆數據不知怎麼下手。比方講輸入法的核心方針設為每分鍾輸入頻率，順著這個方針可以剖分出哪些因素正向影響(如按鍵簡單點擊)和反向影響(如模糊音、誤點擊和點擊退格鍵的次數)核心方針。
3.短期內可能難以發揮作用
數據剖析需要不斷的試錯，很難在短期內證明方法的有效性，可能難以取得其他人物的支撐。
4.將剖析轉化為有指導意義的定論或者規劃
看過某使用的近四十個設置項的使用比例，修正皮膚使用率較高，而單個選項使用率不到0.1%，順次數據可以調整設置項的層級關系，重要的選項放置到一級著重顯現，低於5%的可以放置二三級。功能使用率的剖析是比較簡單的切入點。
5.明確用戶操作意圖
功能對於用戶而言，使用率不是越高越好。添加達到的方針的途徑，用戶考慮本錢添加，操作次數會添加，比方查找。在使用中使用查找可能闡明用戶沒有經過瀏覽找到想要的內容，如果用戶查找熱門內容，闡明使用展示信息的方法出現問題。
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B. 大數據時代，輿情監測面臨的困境是什麼
1、輿情發現不及時
由於自媒體兩端信息發布者和接收者眾多，網民可以通過自媒體專發布任何關於言論。雖說自媒屬體時代給了大家暢所欲言的平台，但信息的發布並不能得到即時把關，言論的真實性和可信性有待商榷，尤其是負面信息一旦造成輿論聚集，其影響力不容小覷。涉事單位在毫無察覺的情況下，可能就被輿論推上了風口浪尖。
2、信息碎片化
在互聯網上傳播產生的信息數據量無疑是巨大的，且輿論話語權分散，各類數據隨手可得，僅靠人工搜索的方式收集、匯總、分析，難度系數堪比大海撈針。
C. 雲計算的難點在哪 雲計算時代大數據遇到哪些困難
現階斷大數據的困難主要在如下幾點： 1、信息壁壘降低了大數據版產業資源配置效率。權大數據產業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。 2、 政府部門是社會信息的主要控制者，...
D. 如何解決大數據4個特點帶來的四個困難
我覺得大數據是現代非常值得研究關注的一個課題，困難很多。
E. 談談我國大數據發展面臨著哪些制約因素
1.很少有優質可用的數據
這幾年數據交易機構如雨後春筍，「數據變現」成為很多擁有數據積累的傳統企業的新的生財法。目前，我國大數據需求端以互聯網企業為主，覆蓋面不廣，在O2O趨勢下，大型互聯網廠商嘗試引入外部數據支撐金融、生活、語音、旅遊、健康和教育等多種服務。
然而在具體的領域或行業內，我國普遍未形成成型的數據採集、加工、分析和應用鏈條，大量數據源未被激活，大多數數據擁有者沒有數據價值外化的路徑。比如，各醫療健康類應用收集了大量的數據，但沒有像那樣面向醫葯公司售賣數據。與國外相比我國的政府、公共服務、農業應用基本缺位，電信和銀行業更缺少與外部數據的碰撞。
另外，其實數據交易這件事本身就是一個悖論。數據作為一種商品有一定的特殊性，我用了別人也可以用，沒有任何消耗，可以在市場賣很多遍。這就產生一個問題，你這個數據到市場賣，根據經濟學觀點它的價值是零，你賣給我我可以用更低的價格賣給別人，所以數據交易理論上來說也是不可行的。
大數據概念火了以後，很多機構覺得數據存起來就是寶，於是積攢了大量零碎數據放在那裡，到底能發揮什麼作用也未可知。而在和許多真正想用數據做些事情的機構的合作中我們發現，即便是政府機構這樣的權威數據持有方，也存在很多數據缺失、數據錯誤、噪音多各方面的問題。
我們常常在講大數據就用大數據方法，小數據就用小數據方法，完美的數據是永遠等不來的。但這樣會導致什麼問題呢?在實際項目實施過程中，我們的數據科學家們不得不花費大量時間在數據清洗上，這其實是對本來就緊缺的數據人員的一種浪費。
理論上我們中國有很多數據，但不同部門數據存在在不同的地方，格式也不一樣。政府內部本身整合各部門的數據就已經是一件很頭大的事情，更不要提大規模的數據開放。同時數據開放面臨一個嚴重問題就是隱私問題，脫敏遠遠不夠，隱私問題是一個無底洞。比如我們把一個人的支付寶3個月數據拿過來，就可以很輕易的知道這個人今天在門口便利店買了一瓶水，昨天在淘寶買了沙發，每隔三個月會有一筆萬元的支出。那我們就可以很容易推斷這個人剛換了一個租房子的地方，就能了解他的消費習慣。這個數據其實完全是脫敏的，沒有名字、沒有號碼，但絲毫不妨礙我們通過演算法完全的勾勒出這個人的畫像。
2.實際技術與業務之間還有很大距離
大數據行業發展至今，技術與業務之間依然存在巨大著鴻溝。首先，就是數據分析技術本身。數據源企業為實現數據價值變現，嘗試多種方法，甚至自己組建數據分析團隊，可是數據分析是個技術活，1%的誤差都會極大地影響市場份額，術業有專攻，數據變現還是需要專業的數據分析人才來實現。
大數據概念的火熱，做大數據的公司越來越多，產品做得五花八門，數據建模看似誰都可以涉足，但現在數據分析的技術，方法，模型，演算法都有了非常大的改進，跟過去六七十年代完全不一樣，不是說做幾個SAAS軟體或者RAAS軟體就是大數據了，雖然短期看市場火熱，但長遠來說這條路是走不通的，大數據行業發展，技術才是真正的發力點，提高行業准入門檻尤為重要。
其次中國的數據有它的特色，例如在金融行業，目前大部分銀行採用的是風險評分卡，運用專家經驗定義風險變數，基於定性認識進行評分，通過事後風險回檢優化評分卡，風險預警功能較差。雖然央行徵信中心與國內少數技術領先銀行使用的是風險評分模型，但模型方法相對陳舊，如央行所用FICO評分模型為上世紀80年代基於邏輯回歸演算法構建的評分體系，邏輯回歸演算法適合處理線性數據，但實際問題往往是非線性的，特別是信用風險評估場景下。此外，FICO模型沒有針對我國具體業務進行場景細分，建模邏輯並不完全符合我國實際情況，因此導致准確率不足，風險預警能力差。基於此，中國人民銀行徵信中心首次與國內大數據公司合作，這次合作中普林科技應用國際領先的大數據建模分析技術運用決策樹隨機森林,AdaBOOST,GBDT,SVM等演算法，通過對信用報告的數字化解讀與深入洞察，准確預測了違約風險，對貸款審批、貸中管理形成指導，新模型對好壞賬戶的區分度遠高於行業平均水平。此次合作表明我國的大數據難題更需要適應國情的解決方案與本土的技術人才，這對我們的市場提出了一個新問題。
3.人才稀缺
我們國家大數據發展最大的優勢就是市場大，最大的劣勢恰巧就是缺乏相應人才，人才缺乏的程度非常嚴重。首先在國際市場方面，我們要跟國外公司爭人才，然而國外大數據行業同樣十分火熱。而不論在國內還是國外，跟企業競爭人才都是一項艱巨的事業，比如在世界上最好的大學之一的美國普林斯頓大學，想找數學家也是非常困難，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的數據分析人才被企業挖走。所以人才難覓不只是口頭說說，更是一個亟待解決的問題 大數據是一個交叉學科，涉及統計學，管理編程等多學科，知識點復雜，缺乏系統的學習教程。
F. 大數據分析主要會遇到的困難有哪些
大數據分析的主要困難有線下經營公司it人員缺乏，投資回報率難以確定，企業信息孤島及非結構化數據，客戶隱私糾紛，傳統經營理念根深蒂固。
推薦看下這篇文章《通往數據分析成功之路的五大挑戰》，說的很詳細~
G. 如何解決大數據4個特點帶來的4個困難
數據是死的，但是人是活的看你怎麼分析了