大数据研究的主要问题

『壹』 大数据分析要注意哪些问题

1、从过时的事务战略开端

世界瞬息万变，没有发展到适用于第四次工业革命的商业战略就不会具有吸引力。您的数据战略应支撑适用于当今世界的事务体系。在过时的事务战略方面，投入精力和资产来搜集和分析数据似乎很糟糕。您不只不能抵达应该抵达的当地，而且会浪费时刻和资源来实现方针。

2、随意搜集数据

从一开端，可能很诱人直接反弹并搜集整个点上的数据，而没有恰当的思路来了解这将如何协助您的事务。原始信息一般对大多数事务用户而言什么也没说，而很多信息泛滥而树立巨大的数据库则没有任何特定的优点或有用的意图，除非占用您的时刻和资产。

3、投资回报率有限

为了有效地处理客户数据的重要事务资源，安排需求技术来简化数据搜集，随着信息量的动摇而主动扩展并为包含人工智能在内的中心事务提供支撑，一起还要考虑到自界说。安排犯下的一个典型过错是，从这些进步中寻求短期的投资回报，而不是专心于其为企业带来的长期价值和优势。

4、忽略数据质量

下一个最重要的视点是确保您拥有出色的数据。您可能有很多来自正确来历并契合您方针的数据;在任何情况下，这都不会破坏对数据的准确性和可猜测性的要求。巨大的安排实际上仅仅招聘人员来整理很多数据，以确保一致性和统一性。

5、隐私和法令问题

在任何数据项意图开端，都应树立恰当的数据管理。应界说对道德运用数据以及数据运用的法令和隐私问题的考虑。客户的信任至关重要。客户应该坚信您将安全地使用他们的信息，而且他们会从答应您使用他们的信息中取得实在的价值。

6、缺少专门的商业智能团队

在有效地搜集数据之后，许多安排以为很难从数据中取得价值和洞察力，主要是因为他们没有投入满足的资源来树立专门的BI组来协助他们搜集、分析和共享数据，以及推动进步的方法。

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『贰』 大数据分析会遇到哪些问题

1.很难获得用户操作行为完整日志

现阶段数据剖析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需求辨认用户，二是记录行为简单引起程序运转速度，三是开发本钱较高。

2.产品缺少中心方针

这需求剖析人员满足的了解产品。产品有了中心方针，拆分用户操作使命和目的，剖析才会有目的，不然拿到一堆数据不知如何下手。比方讲输入法的中心方针设为每分钟输入频率，顺着这个方针能够剖析出哪些因素正向影响(如按键简单点击)和反向影响(如模糊音、误点击和点击退格键的次数)中心方针。

3.短期内或许难以发挥作用

数据剖析需求不断的试错，很难在短期内证明方法的有效性，或许难以获得其他人物的支撑。

4.将剖析转化为有指导意义的结论或许设计

看过某使用的近四十个设置项的使用比例，修改皮肤使用率较高，而单个选项使用率不到0.1%，依次数据能够调整设置项的层级联系，重要的选项放置到一级着重显现，低于5%的能够放置二三级。

5.清晰用户操作目的

功能关于用户而言，使用率不是越高越好。添加达到的方针的途径，用户考虑本钱添加，操作次数会添加，比方查找。在使用中使用查找或许阐明用户没有通过浏览找到想要的内容，假如用户查找热门内容，阐明使用展示信息的方法出现问题。

6.考虑到运营需求

之前做过的工具型使用，设计的中心方针是进步操作效率，削减点击次数、等待时间和手指位移等，最快的时间完成操作。而一些浏览型产品用户的目的并不清晰，大致有浏览、查询、对比和确认方针等四类用户行为，需求兼容用户方针不清晰情况下操作，引导用户选择的一起还要在过程中展示更多的内容，刺激用户点击。

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『叁』 大数据技术,主要涉及哪些安全问题

1、用户名&口令&撞库&诈骗&钓鱼

这几点主要放在一起，因为都与数据库泄露相关。当手上的数据库积累到一定程度的时候，大部分人的曾用密码或现用密码都能查的到，包括身份证信息。所以很多时候盗号之类的攻击是根本就不需要 什么特殊的技巧，直接找数据库贩子买数据即可了。这也是为什么现在支付宝和QQ微信这类的厂商会弄风控的原因，登录个号需要密码，短信验证码的多重验证，需要验证你是不是在常用地址登录，是不是在常用电脑登录等。

2、抓鸡&应急响应

当0day爆发的时候，手上有积累了域名/IP/服务数据的就可以疯狂的来一发了，当初心脏出血的时候有人跑爆了好多硬盘，最近无论是st2还是魔法图片从乌云首页就能看出，都是平时有积累一些资源的人可能就能赶在企业应急响应之前玩一把。像zoomeye和nosec还有国外的shodan这种的本质就是收集和分析了大量的数据。

3、规则分析

根据已有的一些漏洞库，分析规则，就很有可能发现一些新的漏洞。比起当初像一个无头苍蝇去找漏洞的时代还是要简单些。包括扫描器规则，积累的越多就能发现越多的漏洞。

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『肆』 大数据分析是什么优缺点是什么大数据的优缺点

数据分析是指抄用适当的袭统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；
缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。
大数据优点：
(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。
(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据的缺陷：
当前，大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。

『伍』 腾讯与清华大学牵手大数据科研，大数据研究的难题有哪些

据媒体报道，2021年5月18日腾讯与清华大学签署卫生健康大数据科研，并表示未来将紧密合作从理论、技术、政策等多维度展开创新性研究。此消息在社交平台上引起了网民们的广泛关注与讨论。

部分网民们认为，当前我们已经步入了风险社会，所谓风险社会即是预知以及不可预知的风险交织在我们的社会之中，而未来通过大数据来介入公共卫生治理定有大成效；也有部分网民认为当前的全民健康管理以及重大公共卫生挑战需要有大数据的帮助。而笔者以下想讲一下大数据研究的难题有哪些？并想针对此讲讲自己的看法。

而在信息生态方面，当前为应对在公共卫生方面的种种挑战，各部门已经正在试图建构公共卫生分析系统以预防未来的公共卫生挑战。但是其中的一个问题是如何通过大数据研究来建设一个完整且闭合的大数据信息生态。

『陆』 大数据可以解决的问题有哪些

大数据复可以做什制么？

获取大数据后，用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化

大数据的核心作用是数据价值化，简单说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。

简单的说，大数据可以做的是：记录一切、描述一切、预测一切

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据的作用可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。

『柒』 大数据目前存在什么问题

数据存储问题：随着技术不断发展，数据量从TB上升至PB，EB量级，如果还用传统的数据存储方式，必将给大数据分析造成诸多不便，这就需要借助数据的动态处理技术，即随着数据的规律性变更和显示需求，对数据进行非定期的处理。同时，数量极大的数据不能直接使用传统的结构化数据库进行存储，人们需要探索一种适合大数据的数据储存模式，也是当下应该着力解决的一大难题。

分析资源调度问题：大数据产生的时间点，数据量都是很难计算的，这就是大数据的一大特点，不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制，对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。另外，如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是一个需要考虑的问题。

专业的分析工具：在发展数据分析技术的同时，传统的软件工具不再适用。目前人类科技尚不成熟，距离开发出能够满足大数据分析需求的通用软件还有一定距离。如若不能对这些问题做出处理，在不久的将来大数据的发展就会进入瓶颈，甚至有可能出现一段时间的滞留期，难以持续起到促进经济发展的作用。

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『捌』 大数据十大核心问题

大数据十大核心问题

大数据来了，受益于便宜的硬件存储、强大的计算机技术和云计算技术，企业手中获取了越来越多的数据。对大多数企业来说，数据分析不是可有可无，而是一个生存问题。但是面对大数据，我们有什么问题呢？大数据十大核心问题：
1、大数据的分析模式
大数据分析与传统分析的区别，特点是什么？
2、分析速度
分析速度是否能够跟上数据量和数据格式变化的速度，是否能达到实时分析？
3、多种格式数据的分析技术
声频、视频、图片、文本等等格式，如何混合分析？
4、存储问题，存储和分析成本
无条件存储，还是有选择性存储？如何进行选择性存储？投入产出比。随着数据量的不断增加，存储技术要不断创新。
5、法律条款的更新
个人隐私，国家机密保护等。数据的归属权问题。我通过开放的数据，分析出了国家机密，是不是违规、犯罪？
6、数据安全和真实性
数据是否会被窃取，篡改，伪造等，如何保护？
7、数据流分析
给进数据，输出分析结果，实时改变，是物联网实用化的基础。如何实现？
8、数据关联性
如何提取关联性数据和有用数据？看起来简单，其实在浩瀚的数据中查找关联性是挺难的。
9、大数据能否引申出科学命题？
例如，骰硬币可以引出概率论。
10、大数据对其他学科的影响
对大数据的分析仅仅是得到分析结果吗？应该说世界上所有的东西都可以归结到数据里。那么我们能由此对世界有更深的了解吗？有了基因数据，人体数据能绘出人体机能吗？

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『玖』 大数据会带来哪些问题

一、分布式系统

大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。

二.数据存取

大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。

三.数据不正确

网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。

四.侵犯隐私

大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。

五、云安全性不足

大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。

『拾』 大数据常见问题有哪些

为什么大数据工程师被称为企业最需要的人才?

大数据是能为企业创造价值的源动力，大数据的应用能够为企业提升订单量、交易额、合理规划商业布局以及对用户进行精准营销、挖掘深层次用户，大数据工程师是最能为企业赚钱的人，最能帮助高层指定正确战略决策的人群，因此自然会收到企业的重视。

为什么大数据工程师一入职就能成为IT金领?

最主要的原因是大数据工程师可以为企业创造价值，而不是消耗企业的成本，再有就是大数据本身对人才技术层面和行业层面都有较高的要求，普通开发人员难于胜任，因此会造成入职即成为金领的现状。

为什么大数据也要学java?

整个大数据体系是构建在java平台之上的，java作为大数据平台的基础架构支持，直接决定了大数据架构的稳定性、高效性、扩展性等等，因此只有掌握底层的java核心技术，才能够保证上层建筑的稳定运行。

为什么大数据也要学Python?

在一些数据分析领域，python提供了比较多的算法库实现，并且python由于其简单性，会加快开发速度，对很多常规的任务都能够使用python来完成，而且对于非计算机人员，python是比较容易接受和上手的语言，因此python在开发中也是较常见的语言。

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