大數據研究的主要問題

『壹』 大數據分析要注意哪些問題

1、從過時的事務戰略開端

世界瞬息萬變，沒有發展到適用於第四次工業革命的商業戰略就不會具有吸引力。您的數據戰略應支撐適用於當今世界的事務體系。在過時的事務戰略方面，投入精力和資產來搜集和分析數據似乎很糟糕。您不只不能抵達應該抵達的當地，而且會浪費時刻和資源來實現方針。

2、隨意搜集數據

從一開端，可能很誘人直接反彈並搜集整個點上的數據，而沒有恰當的思路來了解這將如何協助您的事務。原始信息一般對大多數事務用戶而言什麼也沒說，而很多信息泛濫而樹立巨大的資料庫則沒有任何特定的優點或有用的意圖，除非佔用您的時刻和資產。

3、投資回報率有限

為了有效地處理客戶數據的重要事務資源，安排需求技術來簡化數據搜集，隨著信息量的動搖而主動擴展並為包含人工智慧在內的中心事務提供支撐，一起還要考慮到自界說。安排犯下的一個典型過錯是，從這些進步中尋求短期的投資回報，而不是專心於其為企業帶來的長期價值和優勢。

4、忽略數據質量

下一個最重要的視點是確保您擁有出色的數據。您可能有很多來自正確來歷並契合您方針的數據;在任何情況下，這都不會破壞對數據的准確性和可猜測性的要求。巨大的安排實際上僅僅招聘人員來整理很多數據，以確保一致性和統一性。

5、隱私和法令問題

在任何數據項意圖開端，都應樹立恰當的數據管理。應界說對道德運用數據以及數據運用的法令和隱私問題的考慮。客戶的信任至關重要。客戶應該堅信您將安全地使用他們的信息，而且他們會從答應您使用他們的信息中取得實在的價值。

6、缺少專門的商業智能團隊

在有效地搜集數據之後，許多安排以為很難從數據中取得價值和洞察力，主要是因為他們沒有投入滿足的資源來樹立專門的BI組來協助他們搜集、分析和共享數據，以及推動進步的方法。

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『貳』 大數據分析會遇到哪些問題

1.很難獲得用戶操作行為完整日誌

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。一是需求辨認用戶，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.產品缺少中心方針

這需求剖析人員滿足的了解產品。產品有了中心方針，拆分用戶操作使命和目的，剖析才會有目的，不然拿到一堆數據不知如何下手。比方講輸入法的中心方針設為每分鍾輸入頻率，順著這個方針能夠剖析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)中心方針。

3.短期內或許難以發揮作用

數據剖析需求不斷的試錯，很難在短期內證明方法的有效性，或許難以獲得其他人物的支撐。

4.將剖析轉化為有指導意義的結論或許設計

看過某使用的近四十個設置項的使用比例，修改皮膚使用率較高，而單個選項使用率不到0.1%，依次數據能夠調整設置項的層級聯系，重要的選項放置到一級著重顯現，低於5%的能夠放置二三級。

5.清晰用戶操作目的

功能關於用戶而言，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。在使用中使用查找或許闡明用戶沒有通過瀏覽找到想要的內容，假如用戶查找熱門內容，闡明使用展示信息的方法出現問題。

6.考慮到運營需求

之前做過的工具型使用，設計的中心方針是進步操作效率，削減點擊次數、等待時間和手指位移等，最快的時間完成操作。而一些瀏覽型產品用戶的目的並不清晰，大致有瀏覽、查詢、對比和確認方針等四類用戶行為，需求兼容用戶方針不清晰情況下操作，引導用戶選擇的一起還要在過程中展示更多的內容，刺激用戶點擊。

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『叄』 大數據技術,主要涉及哪些安全問題

1、用戶名&口令&撞庫&詐騙&釣魚

這幾點主要放在一起，因為都與資料庫泄露相關。當手上的資料庫積累到一定程度的時候，大部分人的曾用密碼或現用密碼都能查的到，包括身份證信息。所以很多時候盜號之類的攻擊是根本就不需要 什麼特殊的技巧，直接找資料庫販子買數據即可了。這也是為什麼現在支付寶和QQ微信這類的廠商會弄風控的原因，登錄個號需要密碼，簡訊驗證碼的多重驗證，需要驗證你是不是在常用地址登錄，是不是在常用電腦登錄等。

2、抓雞&應急響應

當0day爆發的時候，手上有積累了域名/IP/服務數據的就可以瘋狂的來一發了，當初心臟出血的時候有人跑爆了好多硬碟，最近無論是st2還是魔法圖片從烏雲首頁就能看出，都是平時有積累一些資源的人可能就能趕在企業應急響應之前玩一把。像zoomeye和nosec還有國外的shodan這種的本質就是收集和分析了大量的數據。

3、規則分析

根據已有的一些漏洞庫，分析規則，就很有可能發現一些新的漏洞。比起當初像一個無頭蒼蠅去找漏洞的時代還是要簡單些。包括掃描器規則，積累的越多就能發現越多的漏洞。

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『肆』 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指抄用適當的襲統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。

『伍』 騰訊與清華大學牽手大數據科研，大數據研究的難題有哪些

據媒體報道，2021年5月18日騰訊與清華大學簽署衛生健康大數據科研，並表示未來將緊密合作從理論、技術、政策等多維度展開創新性研究。此消息在社交平台上引起了網民們的廣泛關注與討論。

部分網民們認為，當前我們已經步入了風險社會，所謂風險社會即是預知以及不可預知的風險交織在我們的社會之中，而未來通過大數據來介入公共衛生治理定有大成效；也有部分網民認為當前的全民健康管理以及重大公共衛生挑戰需要有大數據的幫助。而筆者以下想講一下大數據研究的難題有哪些？並想針對此講講自己的看法。

而在信息生態方面，當前為應對在公共衛生方面的種種挑戰，各部門已經正在試圖建構公共衛生分析系統以預防未來的公共衛生挑戰。但是其中的一個問題是如何通過大數據研究來建設一個完整且閉合的大數據信息生態。

『陸』 大數據可以解決的問題有哪些

大數據復可以做什制么？

獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化

大數據的核心作用是數據價值化，簡單說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。

簡單的說，大數據可以做的是：記錄一切、描述一切、預測一切

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。大數據的作用可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。

『柒』 大數據目前存在什麼問題

數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統的數據存儲方式，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要藉助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化資料庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。

分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。

專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟體工具不再適用。目前人類科技尚不成熟，距離開發出能夠滿足大數據分析需求的通用軟體還有一定距離。如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。

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『捌』 大數據十大核心問題

大數據十大核心問題

大數據來了，受益於便宜的硬體存儲、強大的計算機技術和雲計算技術，企業手中獲取了越來越多的數據。對大多數企業來說，數據分析不是可有可無，而是一個生存問題。但是面對大數據，我們有什麼問題呢？大數據十大核心問題：
1、大數據的分析模式
大數據分析與傳統分析的區別，特點是什麼？
2、分析速度
分析速度是否能夠跟上數據量和數據格式變化的速度，是否能達到實時分析？
3、多種格式數據的分析技術
聲頻、視頻、圖片、文本等等格式，如何混合分析？
4、存儲問題，存儲和分析成本
無條件存儲，還是有選擇性存儲？如何進行選擇性存儲？投入產出比。隨著數據量的不斷增加，存儲技術要不斷創新。
5、法律條款的更新
個人隱私，國家機密保護等。數據的歸屬權問題。我通過開放的數據，分析出了國家機密，是不是違規、犯罪？
6、數據安全和真實性
數據是否會被竊取，篡改，偽造等，如何保護？
7、數據流分析
給進數據，輸出分析結果，實時改變，是物聯網實用化的基礎。如何實現？
8、數據關聯性
如何提取關聯性數據和有用數據？看起來簡單，其實在浩瀚的數據中查找關聯性是挺難的。
9、大數據能否引申出科學命題？
例如，骰硬幣可以引出概率論。
10、大數據對其他學科的影響
對大數據的分析僅僅是得到分析結果嗎？應該說世界上所有的東西都可以歸結到數據里。那麼我們能由此對世界有更深的了解嗎？有了基因數據，人體數據能繪出人體機能嗎？

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『玖』 大數據會帶來哪些問題

一、分布式系統

大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。

二.數據存取

大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。

三.數據不正確

網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。

四.侵犯隱私

大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。

五、雲安全性不足

大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。

『拾』 大數據常見問題有哪些

為什麼大數據工程師被稱為企業最需要的人才?

大數據是能為企業創造價值的源動力，大數據的應用能夠為企業提升訂單量、交易額、合理規劃商業布局以及對用戶進行精準營銷、挖掘深層次用戶，大數據工程師是最能為企業賺錢的人，最能幫助高層指定正確戰略決策的人群，因此自然會收到企業的重視。

為什麼大數據工程師一入職就能成為IT金領?

最主要的原因是大數據工程師可以為企業創造價值，而不是消耗企業的成本，再有就是大數據本身對人才技術層面和行業層面都有較高的要求，普通開發人員難於勝任，因此會造成入職即成為金領的現狀。

為什麼大數據也要學java?

整個大數據體系是構建在java平台之上的，java作為大數據平台的基礎架構支持，直接決定了大數據架構的穩定性、高效性、擴展性等等，因此只有掌握底層的java核心技術，才能夠保證上層建築的穩定運行。

為什麼大數據也要學Python?

在一些數據分析領域，python提供了比較多的演算法庫實現，並且python由於其簡單性，會加快開發速度，對很多常規的任務都能夠使用python來完成，而且對於非計算機人員，python是比較容易接受和上手的語言，因此python在開發中也是較常見的語言。

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