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大数据分析大数据挖掘的挑战_数据分析师
2014-12-04
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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<a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>数据挖掘</a>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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