大数据分析大数据挖掘的挑战_数据分析师
大数据时代,信息的大量、迅速传播与更新带来了巨量的大数据。所有的数据将都是样本,随着科技的发展,我们有足够存储资源来存储所有的数据,我们有逐渐成熟的技术来分析这些数据间的关系,但同时我们也面临一些数据挖掘的挑战。
大数据分析技术涉及到数据采集、数据存储、数据计算、数据挖掘、数据呈现、数据安全等,涉及到很多环节。比如说挖掘就需要对数据进行清洗,进行合并、压缩,要转换格式,然后进行统计分析,知识发现以及可视化处理。然后找出它的关联规则,分类、聚类,排序列,优化路径。驱动大数据增长的主要因素包括移动设备和社交网络的大幅度增长、以往纸质文件的数字化以及科研数据的增长。从数据世界迈向大数据世界,技术的继承与创新将会并存。
大数据不一定等同于好数据,大数据并不会自动产生好的分析结果。如果数据不完整、断章取义或者被破坏,可能会导致企业产生错误的决策,从而削弱企业的竞争力或影响用户个人日常生活。计算机科学在大数据出现之前,非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论,需要建立模型来描述问题,同时,需要理顺逻辑,理解因果,设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此,一个问题,能否得到最好的解决,取决于建模是否合理,各种算法的比拼成为决定成败的关键。当数据越来越大时,数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法,只要拥有足够多的数据,也能得到接近事实的结论。数据因此而被誉为新的生产力。CDA数据分析师培训官网
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