『壹』 現代大數據技術存在什麼弊端
1、現如今，大數據技術存在最大的兩個弊端就是隱私和限制。
2、大數據技術的利也建立在兩個弊端之中，大數據技術的利大多時候體現出「便利」這兩個字，而「便利」的前提就需要貢獻我們的數據;而很多時候看似大數據非常方便，但它也有諸多的限制，比如你搜索了什麼類型的詞條各類應用接收到這一數據後也只會推送與這個詞條相關的東西，就局限在了這一個范圍內。
3、比起限制，很多人更擔心隱私這一問題。現代人的消遣方式更多的是使用電子設備連接網路來娛樂，比如看劇、看小說、玩游戲、逛某寶、刷某音等等，無論是前面哪一種，我們使用過這些應用的數據都會被接收到後台，從而通過計算又給我們推薦相關的我們可能感興趣的東西。
『貳』 大數據存在哪些安全問題
一、分布式體系
大數據解決方案將數據和操作分布在許多體繫上，以便更快地進行處理和分析。這種分布式體系能夠平衡負載，並避免發生單點故障。然而，這樣的體系很容易遭到安全要挾，黑客只需進犯一個點就能夠滲透到整個網路。
二、數據拜訪
大數據體系需要拜訪操控來限制對敏感數據的拜訪，不然，任何用戶都能夠拜訪秘要數據，有些用戶可能將其用於惡意意圖。此外，網路犯罪分子能夠侵入與大數據體系相連的體系，以盜取敏感數據。
三、不正確的數據
網路犯罪分子能夠通過操作存儲的數據來影響大數據體系的准確性。為此，網路罪犯分子能夠創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據體系，例如，醫療機構能夠使用大數據體系來研究患者的病歷，而黑客能夠修改此數據以生成不正確的確診結果。
四、侵犯隱私權
大數據體系通常包括秘要數據，這是許多人非常關懷的問題。這樣的大數據隱私要挾已經被全球的專家們評論過了。此外，網路犯罪分子經常進犯大數據體系，以損壞敏感數據。此類數據泄露已成為頭條新聞，致使數百萬人的敏感數據被盜。
五、雲安全不足
大數據體系收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全要挾。網路罪犯分子已經損壞了許多聞名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，而且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。
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『叄』 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。
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『肆』 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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『伍』 大數據分析要注意哪些問題
1、從過時的事務戰略開端
世界瞬息萬變，沒有發展到適用於第四次工業革命的商業戰略就不會具有吸引力。您的數據戰略應支撐適用於當今世界的事務體系。在過時的事務戰略方面，投入精力和資產來搜集和分析數據似乎很糟糕。您不只不能抵達應該抵達的當地，而且會浪費時刻和資源來實現方針。
2、隨意搜集數據
從一開端，可能很誘人直接反彈並搜集整個點上的數據，而沒有恰當的思路來了解這將如何協助您的事務。原始信息一般對大多數事務用戶而言什麼也沒說，而很多信息泛濫而樹立巨大的資料庫則沒有任何特定的優點或有用的意圖，除非佔用您的時刻和資產。
3、投資回報率有限
為了有效地處理客戶數據的重要事務資源，安排需求技術來簡化數據搜集，隨著信息量的動搖而主動擴展並為包含人工智慧在內的中心事務提供支撐，一起還要考慮到自界說。安排犯下的一個典型過錯是，從這些進步中尋求短期的投資回報，而不是專心於其為企業帶來的長期價值和優勢。
4、忽略數據質量
下一個最重要的視點是確保您擁有出色的數據。您可能有很多來自正確來歷並契合您方針的數據;在任何情況下，這都不會破壞對數據的准確性和可猜測性的要求。巨大的安排實際上僅僅招聘人員來整理很多數據，以確保一致性和統一性。
5、隱私和法令問題
在任何數據項意圖開端，都應樹立恰當的數據管理。應界說對道德運用數據以及數據運用的法令和隱私問題的考慮。客戶的信任至關重要。客戶應該堅信您將安全地使用他們的信息，而且他們會從答應您使用他們的信息中取得實在的價值。
6、缺少專門的商業智能團隊
在有效地搜集數據之後，許多安排以為很難從數據中取得價值和洞察力，主要是因為他們沒有投入滿足的資源來樹立專門的BI組來協助他們搜集、分析和共享數據，以及推動進步的方法。
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