1. 大数据分析具体包括哪几个方面
1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
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2. 大数据的弱点主要是精确性，可靠性，因果性，多样性吗
不对，大数据的弱点主要是多样性，前面是它的优点。
3. 大数据弱点是哪些
容量复（Volume）：数据的大小决定制所考虑的数据的价值和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值
望采纳 谢谢
4. 大数据从技术层面主要考虑哪几个方面
最主要是维护成本
因为大数据技术是多台机器联合起来组成一个集群，所以需要的组件很多
这回造成维护困难
当然这个随着技术进步以后就会轻松很多，
5. 大数据的弱点主要是精确性 可靠性 因果性 多样性吗
容量（Volume）：来数据的大小源决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值
6. 大数据的弱点主要从哪几方面体现出来
一、精确性
二、可靠性
三、因果性
7. 大数据的多样性主要表现在哪三个方面
大数据的四大特点
1、海量性
例如，IDC 最近的报告预测称，到2020 年，全球数据量将扩大版50 倍。目前，大数据的规模权尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1 PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
2、多样性
数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。
3、高速性
高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。
4、易变性
大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
8. 大数据的价值体现在哪几个方面
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
9. 大数据的弱点主要是哪些方面
其实技术最重要的也是需要操作嘛，大数据自学和java不同，大数据必须要数据操作练手，这样学习才有效。自己很难找到数据的，建议找个好的学习吧。