Ⅰ 數據分析技術解決了哪些難題
在過去的二十多年裡，幾萬億美元的投資被用於建立名目繁多的各類數據採集、管理、和上報系統。單個來看，每個系統都有其存在的原因和道理。但從總體角度看，數據卻是一片混亂。數據孤島、混亂的定義、不統一的格式、各異的標准等給數據分析造成了極大障礙。通過網路、社交、視頻、感測器等手段源源不斷地積累的無結構、半結構數據更加大了數據清理、過濾、重組、標准化工作的難度。因此，今天數據分析面臨的最大挑戰就是如何應用數據科學的理論、方法論、和大數據技術高速、高質地把數據正確地整合以支持數據分析和智能決策。
數據整合的技術挑戰有六個方面：
第一、大規模數據收集和管理（Data Curation at Scale）
數據收集和管理經歷了三代技術更新。第一代的數據倉庫（Data Warehouse）出現於1990年代。主要功能是數據提取、轉換、上傳（Extract, Transform, and Load- ETL）。第二代技術成熟於2000年代。它主要是在ETL的基礎上增加了數據清理，不同類型資料庫的兼容，相關數據自動轉換（如歐元轉化為美元）等功能。這兩代技術都不適於大規模數據收集（成百上千個數據源）。第三代技術隨大數據時代的到來而興起於2010年代。它的核心技術是應用統計模型和機器學習使數據的收集和管理實現自動化為主，人員干預為輔使高速優質的大規模數據收集成為可能。
第二、數據管理的新思路
過去幾十年裡，自上而下的數據管理理念一直佔有統治地位。這種思維方式的基本假設是只有通過統一規劃才能達到數據的統一定義，標准，管理，儲存，使用。可實踐證明，由於每個公司和組織都在不斷變化，中央設計的數據管理系統似乎永遠無法完成。即使完成了也已經過時。系統的設計者與使用者之間總是有一道隔閡，計劃趕不上變化。企業為此浪費了大量的錢財和時間。
近十年來，一種自下而上的數據管理理念逐漸引起人們的關注。它的思維方式有五個特點：（1）聯邦式管理，中央和地方分權。公司總部和分公司協商數據定義和管理的職責和權力；（2）允許各級管理人員使用各種現成的工具而不是等待中央系統提供；（3）不斷登記注冊各種相關數據而不等待統一數據模型；（4）保持數據管理系統簡單直觀；（5）建立尊重數據的環境以改進數據的管理和使用。
第三、數據清理的挑戰
如何處理混雜不幹凈的海量數據是大數據分析難以避免的挑戰。至今為止還沒有出現比較理想的數據清理的工作平台。產生這一情況的主要原因是數據質量問題的診斷、梳理、驗證、以至修正都離不開人的參與。只有通過人工產生了數據清理的程序、邏輯和方法後，才能使用軟體工具快速清理數據。每個新數據源都有其特殊的數據質量問題，這使得開發通用型數據清理平台極為困難。
第四、數據科學：數據主導的認知（Data Intensive Discovery）
近年來以數據為主導的分析（Data Intensive Analysis – DIA）成為數據科學的新熱點。DIA也被稱為大數據分析，是數據科學的新分支。它使人類突破了自身思維能力的極限（人腦只能同時分析10個以下變數的模型）。應用大數據技術可以高速地找出千百個變數的相關性。傳統的科學實證思維模式是以理論為出發點提出假設，然後選擇分析方法，再採集數據來驗證假設。大數據分析拓展了人類的認知能力。這使以數據為主導的科學發現成為可能。這種新的認知框架從數據出發，發現相關性後尋找理論解釋，然後應用科學的方法驗證。有人稱其為第四代認知框架（the Fourth Paradigm）。
第五、從軟體開發運作（DevOrp）到數據應用運作（DataOrp）
軟體開發經過多年的經驗積累已形成了一套有效的設計、開發、測試、質量管理模式和一系列相關的工具（DevOrp）。今天，數據工程師、數據科學家、資料庫管理員等也需要類似的數據應用運作程序和相關工具（DataOrp）。這是一套新的基礎設施，有人稱之為數據技術（DT）。
第六、數據統一是使現有數據系統產生價值的最佳戰略
如何將企業里分散的數據整合以實現全公司層面的決策支持是一個令人非常頭痛的事。為迎接這一挑戰，一個新的理念和技術「數據統一化」（Data Unification）被越來越多的人接受。這個技術包括三個步驟：（1）數據登記注冊（Catalog），即保持原始數據不變又為中心資料庫提供完整數據記錄，（2）資料庫連接（Connect），使各個分散資料庫通過互聯網在需要時即時連接，（3）數據公布（Publish），按照分析需求將不同資料庫的數據統一定義、連接後提供給數據分析人員。這個技術的核心是應用統計概率模型自動地在資料庫連接過程中使數據統一化。數據統一化已成為大數據處理過程中的一個重要組成部分。
數據分析上的競爭將會日趨激烈。只有面對以上挑戰而不斷創新的企業才能率先實現以數據分析為主導的智能決策。
Ⅱ 大數據分析中有哪些難點
1.很難取得用戶操作行為完好日誌
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。一是需要辨認用戶，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.需要剖析人員足夠的了解產品
產品有了核心方針，拆分用戶操作任務和意圖，剖析才會有意圖，否則拿到一堆數據不知怎麼下手。比方講輸入法的核心方針設為每分鍾輸入頻率，順著這個方針可以剖分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)核心方針。
3.短期內可能難以發揮作用
數據剖析需要不斷的試錯，很難在短期內證明方法的有效性，可能難以取得其他人物的支撐。
4.將剖析轉化為有指導意義的定論或者規劃
看過某使用的近四十個設置項的使用比例，修正皮膚使用率較高，而單個選項使用率不到0.1%，順次數據可以調整設置項的層級關系，重要的選項放置到一級著重顯現，低於5%的可以放置二三級。功能使用率的剖析是比較簡單的切入點。
5.明確用戶操作意圖
功能對於用戶而言，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。在使用中使用查找可能闡明用戶沒有經過瀏覽找到想要的內容，如果用戶查找熱門內容，闡明使用展示信息的方法出現問題。
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Ⅲ 數據分析中5大常見問題及對策
1. 無思路：數據雜亂，不知到從何入手
成因：分析的業務目標不明晰，致使數據採集過剩;分析方法與分析的場景不懂得怎樣結合，導致無從下手。
對策：首先，學會理解業務背景和團隊的業務目標;熟悉各分析方法及應用場景，後面有介紹。
2. 無側重：分析邏輯不嚴謹，生搬硬湊亂猜想
成因：沒有整體考慮對數據造成波動的可能原因，把關聯性指標用作為因果關系指標，成為了“為了分析而分析”。
對策：數據分析應形成閉環，確定分析目標——採集數據——列舉可能原因(金字塔/公式化思維，後面介紹)–驗證猜想–得出分析結論–後續優化對策。
3. 無規劃：分析時，卻發現數據缺失，採集難度高
成因：對所上線產品的價值收益不清晰，未提前規劃觀察指標及進行相關的數據採集需求開發，巧婦也難為無米之炊啊!
對策：明確產品的成功指標，可提前構思分析思路，進而反推所需的數據需求細節。
4. 無記錄：數據異常，卻不知道做了什麼
成因：團隊內部信息同步不及時。可能是活動導致的產品數據暴增，或者產品更新導致系統故障數據下跌。
對策：建立團隊內部的協作機制，信息及時同步至共享平台。如：運營活動上線前X天，及時同步至產品相關活動規劃，並做好備份記錄和通知相關部門。
5. 不熟練：對分析工具不熟悉，分析耗時大
成因：分析工具如excel，若不是在學校有專門課程，基本是自學或者報相關課程，工作忙沒抽時間單獨學習是根本原因。
對策：建議列出自己的薄弱環節，有針對的找相關的課程學習，如果是小白，建議系統地學學，後面會涉及。
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Ⅳ 盤點2021年大數據分析常見的5大難點！
2021年已經到來，現在是深入研究大數據分析面臨的挑戰的時候了，需要調查其根本原因，本文重點介紹了解決這些問題的潛在解決方案。
1、解決方案無法提供新見解或及時的見解
（1）數據不足
有些組織可能由於分析數據不足，無法生成新的見解。在這種情況下，可以進行數據審核，並確保現有數據集成提供所需的見解。新數據源的集成也可以消除數據的缺乏。還需要檢查原始數據是如何進入系統的，並確保所有可能的維度和指標均已經公開並進行分析。最後，數據存儲的多樣性也可能是一個問題。可以通過引入數據湖來解決這一問題。
（2）數據響應慢
當組織需要實時接收見解時，通常會發生這種情況，但是其系統是為批處理而設計的。因此有些數據現在仍無法使用，因為它們仍在收集或預處理中。
檢查組織的ETL(提取、轉換、載入)是否能夠根據更頻繁的計劃來處理數據。在某些情況下，批處理驅動的解決方案可以將計劃調整提高兩倍。
（3）新系統採用舊方法
雖然組織採用了新系統。但是通過原有的辦法很難獲得更好的答案。這主要是一個業務問題，並且針對這一問題的解決方案因情況而異。最好的方法是咨詢行業專家，行業專家在分析方法方面擁有豐富經驗，並且了解其業務領域。
2、不準確的分析
（1）源數據質量差
如果組織的系統依賴於有缺陷、錯誤或不完整的數據，那麼獲得的結果將會很糟糕。數據質量管理和涵蓋ETL過程每個階段的強制性數據驗證過程，可以幫助確保不同級別(語法、語義、業務等)的傳入數據的質量。它使組織能夠識別並清除錯誤，並確保對某個區域的修改立即顯示出來，從而使數據純凈而准確。
（2）與數據流有關的系統缺陷
過對開發生命周期進行高質量的測試和驗證，可以減少此類問題的發生，從而最大程度地減少數據處理問題。即使使用高質量數據，組織的分析也可能會提供不準確的結果。在這種情況下，有必要對系統進行詳細檢查，並檢查數據處理演算法的實施是否無故障
3、在復雜的環境中使用數據分析
（1）數據可視化顯示凌亂
如果組織的報告復雜程度太高。這很耗時或很難找到必要的信息。可以通過聘請用戶界面(UI)/用戶體驗(UX)專家來解決此問題，這將幫助組織創建引人注目的用戶界面，該界面易於瀏覽和使用。
（2）系統設計過度
數據分析系統處理的場景很多，並且為組織提供了比其需要還要多的功能，從而模糊了重點。這也會消耗更多的硬體資源，並增加成本。因此，用戶只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪費，並且其解決方案過於復雜。
確定多餘的功能對於組織很重要。使組織的團隊定義關鍵指標：希望可以准確地測量和分析什麼，經常使用哪些功能以及關注點是什麼。然後摒棄所有不必要的功能。讓業務領域的專家來幫助組織進行數據分析也是一個很好的選擇。
4、系統響應時間長
（1）數據組織效率低下
也許組織的數據組織起來非常困難。最好檢查其數據倉庫是否根據所需的用例和方案進行設計。如果不是這樣，重新設計肯定會有所幫助。
（2）大數據分析基礎設施和資源利用問題
問題可能出在系統本身，這意味著它已達到其可擴展性極限，也可能是組織的硬體基礎設施不再足夠。
這里最簡單的解決方案是升級，即為系統添加更多計算資源。只要它能在可承受的預算范圍內幫助改善系統響應，並且只要資源得到合理利用就很好。從戰略角度來看，更明智的方法是將系統拆分為單獨的組件，並對其進行獨立擴展。但是需要記住的是，這可能需要對系統重新設計並進行額外的投資。
5、維護成本昂貴
（1）過時的技術
組織最好的解決辦法是採用新技術。從長遠來看，它們不僅可以降低系統的維護成本，還可以提高可靠性、可用性和可擴展性。逐步進行系統重新設計，並逐步採用新元素替換舊元素也很重要。
（2）並非最佳的基礎設施
基礎設施總有一些優化成本的空間。如果組織仍然採用的是內部部署設施，將業務遷移到雲平台可能是一個不錯的選擇。使用雲計算解決方案，組織可以按需付費，從而顯著降低成本。
（3）選擇了設計過度的系統
如果組織沒有使用大多數系統功能，則需要繼續為其使用的基礎設施支付費用。組織根據自己的需求修改業務指標並優化系統。可以採用更加符合業務需求的簡單版本替換某些組件。
Ⅳ 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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