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大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-04
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大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)_數(shù)據(jù)分析師


大數(shù)據(jù)時代，信息的大量、迅速傳播與更新帶來了巨量的大數(shù)據(jù)。所有的數(shù)據(jù)將都是樣本，隨著科技的發(fā)展，我們有足夠存儲資源來存儲所有的數(shù)據(jù)，我們有逐漸成熟的技術來分析這些數(shù)據(jù)間的關系，但同時我們也面臨一些數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)。

大<a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘</a>的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)分析技術涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)安全等，涉及到很多環(huán)節(jié)。比如說挖掘就需要對數(shù)據(jù)進行清洗，進行合并、壓縮，要轉換格式，然后進行統(tǒng)計分析，知識發(fā)現(xiàn)以及可視化處理。然后找出它的關聯(lián)規(guī)則，分類、聚類，排序列，優(yōu)化路徑。驅動大數(shù)據(jù)增長的主要因素包括移動設備和社交網(wǎng)絡的大幅度增長、以往紙質文件的數(shù)字化以及科研數(shù)據(jù)的增長。從數(shù)據(jù)世界邁向大數(shù)據(jù)世界，技術的繼承與創(chuàng)新將會并存。


大數(shù)據(jù)不一定等同于好數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)并不會自動產(chǎn)生好的分析結果。如果數(shù)據(jù)不完整、斷章取義或者被破壞，可能會導致企業(yè)產(chǎn)生錯誤的決策，從而削弱企業(yè)的競爭力或影響用戶個人日常生活。計算機科學在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，非常依賴模型以及算法。人們?nèi)绻胍玫骄珳实慕Y論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的算法來得出接近現(xiàn)實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決于建模是否合理，各種算法的比拼成為決定成敗的關鍵。當數(shù)據(jù)越來越大時，數(shù)據(jù)本身（而不是研究數(shù)據(jù)所使用的算法和模型）保證了數(shù)據(jù)分析結果的有效性。即便缺乏精準的算法，只要擁有足夠多的數(shù)據(jù)，也能得到接近事實的結論。數(shù)據(jù)因此而被譽為新的生產(chǎn)力。CDA數(shù)據(jù)分析師培訓官網(wǎng)

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