數據分析問題有哪些

Ⅰ 大數據分析會遇到哪些問題

1.很難獲得用戶操作行為完整日誌

現階段數據剖析以統計為主，如用戶量、使用時間點時長和使用頻率等。一是需求辨認用戶，二是記錄行為簡單引起程序運轉速度，三是開發本錢較高。

2.產品缺少中心方針

這需求剖析人員滿足的了解產品。產品有了中心方針，拆分用戶操作使命和目的，剖析才會有目的，不然拿到一堆數據不知如何下手。比方講輸入法的中心方針設為每分鍾輸入頻率，順著這個方針能夠剖析出哪些因素正向影響(如按鍵簡單點擊)和反向影響(如模糊音、誤點擊和點擊退格鍵的次數)中心方針。

3.短期內或許難以發揮作用

數據剖析需求不斷的試錯，很難在短期內證明方法的有效性，或許難以獲得其他人物的支撐。

4.將剖析轉化為有指導意義的結論或許設計

看過某使用的近四十個設置項的使用比例，修改皮膚使用率較高，而單個選項使用率不到0.1%，依次數據能夠調整設置項的層級聯系，重要的選項放置到一級著重顯現，低於5%的能夠放置二三級。

5.清晰用戶操作目的

功能關於用戶而言，使用率不是越高越好。添加達到的方針的途徑，用戶考慮本錢添加，操作次數會添加，比方查找。在使用中使用查找或許闡明用戶沒有通過瀏覽找到想要的內容，假如用戶查找熱門內容，闡明使用展示信息的方法出現問題。

6.考慮到運營需求

之前做過的工具型使用，設計的中心方針是進步操作效率，削減點擊次數、等待時間和手指位移等，最快的時間完成操作。而一些瀏覽型產品用戶的目的並不清晰，大致有瀏覽、查詢、對比和確認方針等四類用戶行為，需求兼容用戶方針不清晰情況下操作，引導用戶選擇的一起還要在過程中展示更多的內容，刺激用戶點擊。

關於大數據分析會遇到哪些問題，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅱ 有哪些常見的數據分析錯誤

1、常見的數據分析錯誤——混淆相關性和因果關系

為每個數據科學家、相關性和因果錯誤事件,將導致成本,最好的例子是《魔鬼經濟學》的分析相關因果關系錯誤導致伊利諾斯州學生的書,因為根據分析的書籍在學校學生可以直接接受更高的測試。進一步的分析表明，家裡有幾本書的學生在學業上表現更好，即使他們從來沒有讀過這些書。

這改變了父母經常買書的家庭可以創造一個愉快的學習環境的假設和看法。

大多數數據科學家在處理大數據時都假設相關性直接影響因果關系。使用大數據來理解兩個變數之間的相關性通常是個好主意，但一直使用“因果”類比可能導致錯誤的預測和無效的決策。為了更好地利用大數據，數據科學家必須理解關系和根源之間的區別。相關性通常是指同時觀察X和Y的變化，而cause ation則是指X引起Y。在數據科學中，這是兩件非常不同的事情，但是很多數據科學家往往忽略了這一差異。基於相關性的決策可能足以採取行動，我們不需要知道為什麼，但這完全取決於數據的類型和要解決的問題。

每個數據科學家都必須明白，在數據科學中，相關性不是因果關系。如果兩種關系相互關聯，並不意味著一種關系會導致另一種關系。

2、常見的數據分析錯誤——沒有選擇正確的視覺工具

大多數數據科學家專注於分析的技術層面。他們無法通過使用允許他們更快地理解數據的不同可視化技術來理解數據。如果數據科學家不能選擇正確的視覺發展模型來監控探索性數據分析和性能結果，即使是最好的機器學習模型的價值也會被稀釋。事實上，許多數據科學家選擇圖表類型是基於他們的審美偏好，而不是數據集的特徵。這可以通過定義視覺目標來避免。

即使數據科學家開發出了最好、最好的機器學習模型，它也不會喊出“Eureka”——它所需要的只是有效地將結果可視化，理解數據模式的差異，並意識到它的存在可以應用於商業結果。俗話說:“一圖勝千言。”數據科學家不僅需要熟悉他們常用的數據可視化工具，還需要了解數據可視化是如何工作的，並以引人注目的方式獲得結果。

解決任何數據科學問題的一個關鍵步驟是深入理解數據是關於什麼的，並通過豐富的可視化表示，從而形成相應的分析和建模的基礎。

3、常見的數據分析錯誤——未能選擇適當的模型驗證周期

科學家們認為，建立一個成功的機器學習模型是最成功的。但這只是成功的一半。它必須確保模型的預測有效。許多數據科學家往往忘記或忽略了他們的數據必須在特定的時間間隔反復驗證這一事實。數據科學家經常犯的一個常見錯誤是假設預測模型是理想的，如果它們符合觀測數據。當模型之間的關系發生變化時，所建立模型的預測效果會瞬間消失。為了避免這種情況，數據科學家的最佳解決方案是用新數據每小時評估數據模型，或者評估基於模型的關系逐日逐月變化的速度。

由於各種因素的影響，模型的預測能力往往會減弱，因此數據科學家需要確定一個常數，以確保模型的預測能力不會低於可接受的水平。在某些情況下，數據科學家可以重構數據模型。最好是建立多個模型和解釋變數的分布，而不是考慮單一的模型。

為了保持所建立模型的預測效果和有效性，選擇一個迭代周期很重要，否則可能會導致不正確的結果。

常見的數據分析錯誤有哪些?作為數據分析師別說你沒犯過，數據分析師有一個寶庫。作為滴滴出行數據分析團隊的負責人，劉發現了數據分析師制勝的秘訣:遠見。數據分析提供了一種可能性，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本文其他文章進行學習。

Ⅲ 數據分析師面試常見問題有哪些

1、如何理解過擬合?

過擬合和欠擬合一樣，都是數據挖掘的基本概念。過擬合指的就是數據訓練得太好，在實際的測試環境中可能會產生錯誤，所以適當的剪枝對數據挖掘演算法來說也是很重要的。

欠擬合則是指機器學習得不充分，數據樣本太少，不足以讓機器形成自我認知。

2、為什麼說樸素貝葉斯是“樸素”的?

樸素貝葉斯是一種簡單但極為強大的預測建模演算法。之所辯哪以稱為樸素貝葉斯，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強硬的假設，實際情況並不一定，但是這項技術對於絕大部分的復雜問題仍然非常有效。

3、SVM 最重要的思想是什麼?

SVM 計算的過程就是幫我們找到超平面的過程，它有個核心輪灶亂的概念叫：分類間隔。SVM 的目標就是找出所有分類間隔中最大的那個值對應的超平面。在數學上，這是一個凸優化問題。同樣我們根據數據是否線性可分，把 SVM 分成硬間隔 SVM、軟間隔 SVM 和非線性 SVM。

4、K-Means 和 KNN 演算法的區別是什麼?

首先，這兩個演算法解決的是數據挖掘中的兩類問題。K-Means 是聚類演算法，KNN 是分類演算法。其次，這兩個演算法分別是兩種不同的學習臘檔方式。K-Means 是非監督學習，也就是不需要事先給出分類標簽，而 KNN 是有監督學習，需要我們給出訓練數據的分類標識。最後，K 值的含義不同。K-Means 中的 K 值代表 K 類。KNN 中的 K 值代表 K 個最接近的鄰居。

Ⅳ 數據分析師常見的面試問題

關於數據分析師常見的面試問題集錦

1、你處理過的最大的伏汪隱數據量?你是如何處理他們的?處理的結果。

2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目?你是如何對其結果進行衡量的?

3、什麼是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則?

4、什麼是：協同過濾、n-grams, map rece、餘弦距離?

5、如何讓一個網路爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好總結數據從而得到一干凈的資料庫?

6、如何設計一個解決抄襲的方案?

7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用?

8、點擊流數據應該是實時處理?為什麼?哪部分應該實時處理?

9、你認為哪個更好：是好的數據還是好模型?同時你是如何定義「好」?存在所有情況下通用的模型嗎?有你沒有知道一些模型的定義並不是那麼好?

10、什麼是概率合並(aka模糊融合)?使用sql處理還是其它語言方便?對於處理半結構化的數據你會選擇使用哪種語言?

11、你是如何處理缺少數據的?你推薦使用什麼樣的處理技術?

12、你最喜歡的編程語言是什麼?為什麼?

13、對於你喜歡的統計軟體告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。

14、sas, r, python, perl語言的區別是?

15、什麼是大數據的詛咒?

16、你參與過資料庫與數據模型的設計嗎?

17、你是否參與過儀表盤的設計及指標選擇?你對於商業智能和報表工具有什麼想法?

18、你喜歡td資料庫的什麼特徵?

19、如何你打算發100萬的營銷活動郵件。你怎麼去優化發送?你怎麼優化反應率?能把這二個優化份開嗎?

20、如果有幾個客戶查詢oracle資料庫的效率很低。為什麼?你做什麼可以提高速度10倍以上，同時可以更好處理大數量輸出?

21、如何把非結構化的數據轉換成結構化的數據?這是否真的有必要做這樣的轉換?把數據存成平面文本文件是否比存成關系資料庫更好?

22、什麼是哈希表碰撞攻擊?怎麼避免?發生的頻率是多少?

23、如何判別maprece過程有好的負載均衡?什麼是負載均衡?

24、請舉例說明maprece是如何工作的?在什麼應用場景下工作的很好?雲的安全問題有哪些?

25、(在內存滿足的情況下)你認為是100個小的哈希表好還是一個大的哈希表，對於內在或者運行速度來說?對於資料庫分析的評價?

26、為什麼樸素貝葉斯差?你如何使用樸素貝葉斯缺廳來改進爬蟲檢驗演算法?

27、你處理過白名單嗎?主要的規則?(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)

28、什麼是星型模型?什麼是查詢表?

29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎?如何可以，說明一下建立過程?

30、在sql, perl, c++, python等編程過程上，待為了提升速度優化過相關代碼或者演算法嗎?如何及提升多少?

31、使用5天完成90%的精度的解決方案還是花10天完成100%的精度的解決方案?取決於什麼內容?

32、定義：qa(質量保障)、六西格瑪、實驗設計。好的與壞的實驗設計能否舉個案例?

33、普通線性回歸模型的缺陷是什麼陵喚?你知道的其它回歸模型嗎?

34、你認為葉數小於50的決策樹是否比大的好?為什麼?

35、保險精算是否是統計學的一個分支?如果不是，為何如何?

36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數正態分布的數據案例。給出一個分布非常混亂的數案例。

37、為什麼說均方誤差不是一個衡量模型的好指標?你建議用哪個指標替代?

38、你如何證明你帶來的演算法改進是真的有效的與不做任何改變相比?你對a/b測試熟嗎?

39、什麼是敏感性分析?擁有更低的敏感性(也就是說更好的強壯性)和低的預測能力還是正好相反好?你如何使用交叉驗證?你對於在數據集中插入雜訊數據從而來檢驗模型的.敏感性的想法如何看?

40、對於一下邏輯回歸、決策樹、神經網路。在過去XX年中這些技術做了哪些大的改進?

41、除了主成分分析外你還使用其它數據降維技術嗎?你怎麼想逐步回歸?你熟悉的逐步回歸技術有哪些?什麼時候完整的數據要比降維的數據或者樣本好?

42、你如何建議一個非參數置信區間?

43、你熟悉極值理論、蒙特卡羅邏輯或者其它數理統計方法以正確的評估一個稀疏事件的發生概率?

44、什麼是歸因分析?如何識別歸因與相關系數?舉例。

45、如何定義與衡量一個指標的預測能力?

46、如何為欺詐檢驗得分技術發現最好的規則集?你如何處理規則冗餘、規則發現和二者的本質問題?一個規則集的近似解決方案是否可行?如何尋找一個可行的近似方案?你如何決定這個解決方案足夠好從而可以停止尋找另一個更好的?

47、如何創建一個關鍵字分類?

48、什麼是僵屍網路?如何進行檢測?

49、你有使用過api介面的經驗嗎?什麼樣的api?是谷歌還是亞馬遜還是軟體即時服務?

50、什麼時候自己編號代碼比使用數據科學者開發好的軟體包更好?

51、可視化使用什麼工具?在作圖方面，你如何評價tableau?r?sas?在一個圖中有效展現五個維度?

52、什麼是概念驗證?

53、你主要與什麼樣的客戶共事：內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/it部門的人?有咨詢經驗嗎?與供應商打過交道，包括供應商選擇與測試。

54、你熟悉軟體生命周期嗎?及it項目的生命周期，從收入需求到項目維護?

55、什麼是cron任務?

56、你是一個獨身的編碼人員?還是一個開發人員?或者是一個設計人員?

57、是假陽性好還是假陰性好?

58、你熟悉價格優化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎?分別給案例。

59、zillow』s演算法是如何工作的?

60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的fb帳戶?

61、你如何創建一個新的匿名數字帳戶?

62、你有沒有想過自己創業?是什麼樣的想法?

63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎?它將會被什麼替代?

64、你用過時間序列模型嗎?時滯的相關性?相關圖?光譜分析?信號處理與過濾技術?在什麼樣的場景下?

65、哪位數據科學有你最佩服?從哪開始?

66、你是怎麼開始對數據科學感興趣的?

67、什麼是效率曲線?他們的缺陷是什麼，你如何克服這些缺陷?

68、什麼是推薦引擎?它是如何工作的?

69、什麼是精密測試?如何及什麼時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試?

70、你認為怎麼才能成為一個好的數據科學家?

71、你認為數據科學家是一個藝術家還是科學家?

72、什麼是一個好的、快速的聚類演算法的的計算復雜度?什麼好的聚類演算法?你怎麼決定一個聚類的聚數?

73、給出一些在數據科學中「最佳實踐的案例」。

74、什麼讓一個圖形使人產生誤解、很難去讀懂或者解釋?一個有用的圖形的特徵?

75、你知道使用在統計或者計算科學中的「經驗法則」嗎?或者在商業分析中。

76、你覺得下一個20年最好的5個預測方法是?

77、你怎麼馬上就知道在一篇文章中(比如報紙)發表的統計數字是錯誤，或者是用作支撐作者的論點，而不是僅僅在羅列某個事物的信息?例如，對於每月官方定期在媒體公開發布的失業統計數據，你有什麼感想?怎樣可以讓這些數據更加准確?

Ⅳ 分析數據時需要注意哪些問題

1、沒有明確分析數據的目的

當我們要分析一份數據時，首先要確定好自己的目的，為什麼要收集和分析這樣一份數據，而只有明確了目的之後，這樣才能夠了解自己接下來要收集哪些數據，應該怎麼收集數據，應該分析哪些數據等。

2、沒有合理安排時間

數據分析也要合理安排時間，一般我們有幾個步驟，收集數據>>整理數據>>分析數據>>美化表格，在做這些之前，我們要預估一下每一個步驟需要花多少時間，哪一步比較重要，需要花更多的時間等，這些都要在開始收集數據前就計劃好，然後在操作的過程中在規定的時間里完成每一個步驟。

3、重收集輕分析

培訓里有不少同學就犯了這樣的一個錯誤，做任務的時間為3個星期，卻用了兩個多星期來收集數據，最後基本沒有時間去分析，緊趕慢趕最後交上來一份沒有怎麼分析的數據。數據分析重點應該在於分析，應該以最快的速度收集完數據，才有更多的時間整理和分析，最後經過分析的數據才是最有價值的。

4、收集數據太多，導致無法整理及分析

在我們開始收集數據的時候，容易犯的一個毛病就是看到什麼內容比較符合的就都收集下來，這樣的情況是數據越來越多，表格里文檔里的內容越來越多，到最後一看，自己都暈了，該怎麼整理和分析啊!其實我們在收集數據的時候也要有一個標准，什麼樣的數據是我們需要的，什麼數據是不符合條件的，作一個初步的判斷，這樣就可以減少後面整理的更多工作量了。

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Ⅵ 數據分析常見的犯錯問題有哪些

1、分析目標不明確

“海量的數據其實並不能產生海量的財富”，許多數據分析人員由於沒有制定清晰的分析目標，常常在海量數據中混亂，要麼是收集了錯誤的數據，要麼收集的數據不夠完整，這會導致數據分析的結果不夠准確。

2、收集數據時產生誤差

當我們捕獲數據的軟體或硬體出錯時，就會出現一定的誤差。例如，使用日誌與伺服器不同步，則可能丟失移動應用程序上的用戶行為信息。同樣，如果我們使用像麥克風這樣的硬體感測器，我們的錄音可能會捕捉到背景噪音或其他電信號的干擾。

3、樣本缺乏代表性

在進行數據分析時，一定要有可信的數據樣本，這是確保數據分析結果靠不靠譜的關鍵，如果數據樣本不具代表性，終分析的結果也就沒有價值。因此，對於數據樣本，也要求完整和全面，用單一的、不具代表性的數據來代替全部數據進行分析，這種片面的數據得到的分析結果有可能完全是錯誤的。

4、相關關系和因果關系混亂

大部分的數據分析人員在處理大數據時假設相關關系直接影響因果關系。使用大數據來理解兩個變數之間的相關性通常是一個很好的實踐方法，但是，總是使用“因果”類比可能導致虛假的預測和無效的決定。要想實現數據分析的好效果，必須理解相關關系和因果關系兩者的根本區別。相關關系往往是指同時觀察X和Y的變化，而因果關系意味著X導致Y。在數據分析中，這是兩個完全不同的事情，但是許多數據分析人員往往忽視了它們的區別。

5、脫離業務實際

一個專業的數據分析人員，必須非常熟悉所分析項目的行業情況、業務流程以及相關知識，因為數據分析的終結果是解決項目中存在的問題，或者給行業的決策者提供參考意見。如果不能很好地將業務知識和數據分析工作結合起來，脫離業務實際而只關心數據，在這種情況下得到的分析結果將不具有參考價值。

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Ⅶ 數據分析包括哪些內容

1.數據獲取

數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

2.數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。

3.分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數據呈現

可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。

Ⅷ 數據分析最容易犯的錯誤有哪些

團隊呈現出來的數據也許有分析的價羨簡值，然而細節也非常重要。從目前的企業用戶分析中可以發現，不少企手派散業用戶光了解總結數據，不去分析細節數據，這樣往往會錯過很多數據變化，甚至找不到真正左右消費者行為的原因，為企業判斷帶來錯誤參考。不僅如此，數據存儲的少，還會會導致分析不全面。而實際上，無論是老企業用戶還是初創業企業，數據的存儲都是必須的，哪怕量很大，也不需要擔心，因為現在的數據存儲成本很低，完全不需要擔心會增加企業支出負擔。

②不了解數據的內在含義

不少公司用戶認為，我招人來分析數據，就能得到自己想要的有價值的信息。然而，這些企業畢氏用戶卻忽視了很重要的一點，員工是否真正的了解數據的內在含義，是否會給企業帶來積極影響。而在這種前提下，團隊只會盲目的開發產品、盲目的執行，最終失敗，卻依然找不到自己失敗的原因。

③數據存儲時間短

一些企業為了節省空間和費用，會在一段時間之後將數據清零，輸入新的數據，這樣的做法看起來好像是企業賺了。實際上是企業賠了。因為對於企業來講，數據是最大的參考資本。很多有價值的信息都來自數據分析，而數據分析並不是一段時間就結束的，它是一個長久的過程，在這個過程中，也許是很早之前的一小段信息，也許是當前的一點內容，都可能為企業帶來翻天覆地的影響。

④過度總結

有不少企業用戶，每隔一段時間就希望總結出一些內容，導致內容匱乏。也有不少企業用戶記錄的都是平均數值，卻沒有考慮每一分鍾的銷售是多少，影響是多大。這種表面的華麗看起來不錯，但是真正的實用性並不大。

Ⅸ 數據分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

Ⅹ 數據分析能夠解決哪些日常問題

如下：

1、可以解決成本與利潤的問題，提高效率。

2、可以解決合理與公平的問題，數據說話。

3、可以解決目標與獎金的問題，合理安排。

目的：

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。

在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。