Ⅰ 数据分析技术解决了哪些难题
在过去的二十多年里，几万亿美元的投资被用于建立名目繁多的各类数据采集、管理、和上报系统。单个来看，每个系统都有其存在的原因和道理。但从总体角度看，数据却是一片混乱。数据孤岛、混乱的定义、不统一的格式、各异的标准等给数据分析造成了极大障碍。通过网络、社交、视频、传感器等手段源源不断地积累的无结构、半结构数据更加大了数据清理、过滤、重组、标准化工作的难度。因此，今天数据分析面临的最大挑战就是如何应用数据科学的理论、方法论、和大数据技术高速、高质地把数据正确地整合以支持数据分析和智能决策。
数据整合的技术挑战有六个方面：
第一、大规模数据收集和管理（Data Curation at Scale）
数据收集和管理经历了三代技术更新。第一代的数据仓库（Data Warehouse）出现于1990年代。主要功能是数据提取、转换、上传（Extract, Transform, and Load- ETL）。第二代技术成熟于2000年代。它主要是在ETL的基础上增加了数据清理，不同类型数据库的兼容，相关数据自动转换（如欧元转化为美元）等功能。这两代技术都不适于大规模数据收集（成百上千个数据源）。第三代技术随大数据时代的到来而兴起于2010年代。它的核心技术是应用统计模型和机器学习使数据的收集和管理实现自动化为主，人员干预为辅使高速优质的大规模数据收集成为可能。
第二、数据管理的新思路
过去几十年里，自上而下的数据管理理念一直占有统治地位。这种思维方式的基本假设是只有通过统一规划才能达到数据的统一定义，标准，管理，储存，使用。可实践证明，由于每个公司和组织都在不断变化，中央设计的数据管理系统似乎永远无法完成。即使完成了也已经过时。系统的设计者与使用者之间总是有一道隔阂，计划赶不上变化。企业为此浪费了大量的钱财和时间。
近十年来，一种自下而上的数据管理理念逐渐引起人们的关注。它的思维方式有五个特点：（1）联邦式管理，中央和地方分权。公司总部和分公司协商数据定义和管理的职责和权力；（2）允许各级管理人员使用各种现成的工具而不是等待中央系统提供；（3）不断登记注册各种相关数据而不等待统一数据模型；（4）保持数据管理系统简单直观；（5）建立尊重数据的环境以改进数据的管理和使用。
第三、数据清理的挑战
如何处理混杂不干净的海量数据是大数据分析难以避免的挑战。至今为止还没有出现比较理想的数据清理的工作平台。产生这一情况的主要原因是数据质量问题的诊断、梳理、验证、以至修正都离不开人的参与。只有通过人工产生了数据清理的程序、逻辑和方法后，才能使用软件工具快速清理数据。每个新数据源都有其特殊的数据质量问题，这使得开发通用型数据清理平台极为困难。
第四、数据科学：数据主导的认知（Data Intensive Discovery）
近年来以数据为主导的分析（Data Intensive Analysis – DIA）成为数据科学的新热点。DIA也被称为大数据分析，是数据科学的新分支。它使人类突破了自身思维能力的极限（人脑只能同时分析10个以下变量的模型）。应用大数据技术可以高速地找出千百个变量的相关性。传统的科学实证思维模式是以理论为出发点提出假设，然后选择分析方法，再采集数据来验证假设。大数据分析拓展了人类的认知能力。这使以数据为主导的科学发现成为可能。这种新的认知框架从数据出发，发现相关性后寻找理论解释，然后应用科学的方法验证。有人称其为第四代认知框架（the Fourth Paradigm）。
第五、从软件开发运作（DevOrp）到数据应用运作（DataOrp）
软件开发经过多年的经验积累已形成了一套有效的设计、开发、测试、质量管理模式和一系列相关的工具（DevOrp）。今天，数据工程师、数据科学家、数据库管理员等也需要类似的数据应用运作程序和相关工具（DataOrp）。这是一套新的基础设施，有人称之为数据技术（DT）。
第六、数据统一是使现有数据系统产生价值的最佳战略
如何将企业里分散的数据整合以实现全公司层面的决策支持是一个令人非常头痛的事。为迎接这一挑战，一个新的理念和技术“数据统一化”（Data Unification）被越来越多的人接受。这个技术包括三个步骤：（1）数据登记注册（Catalog），即保持原始数据不变又为中心数据库提供完整数据记录，（2）数据库连接（Connect），使各个分散数据库通过互联网在需要时即时连接，（3）数据公布（Publish），按照分析需求将不同数据库的数据统一定义、连接后提供给数据分析人员。这个技术的核心是应用统计概率模型自动地在数据库连接过程中使数据统一化。数据统一化已成为大数据处理过程中的一个重要组成部分。
数据分析上的竞争将会日趋激烈。只有面对以上挑战而不断创新的企业才能率先实现以数据分析为主导的智能决策。
Ⅱ 大数据分析中有哪些难点
1.很难取得用户操作行为完好日志
现阶段数据剖析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需要辨认用户，二是记录行为简单引起程序运转速度，三是开发本钱较高。
2.需要剖析人员足够的了解产品
产品有了核心方针，拆分用户操作任务和意图，剖析才会有意图，否则拿到一堆数据不知怎么下手。比方讲输入法的核心方针设为每分钟输入频率，顺着这个方针可以剖分出哪些因素正向影响(如按键简单点击)和反向影响(如模糊音、误点击和点击退格键的次数)核心方针。
3.短期内可能难以发挥作用
数据剖析需要不断的试错，很难在短期内证明方法的有效性，可能难以取得其他人物的支撑。
4.将剖析转化为有指导意义的定论或者规划
看过某使用的近四十个设置项的使用比例，修正皮肤使用率较高，而单个选项使用率不到0.1%，顺次数据可以调整设置项的层级关系，重要的选项放置到一级着重显现，低于5%的可以放置二三级。功能使用率的剖析是比较简单的切入点。
5.明确用户操作意图
功能对于用户而言，使用率不是越高越好。添加达到的方针的途径，用户考虑本钱添加，操作次数会添加，比方查找。在使用中使用查找可能阐明用户没有经过浏览找到想要的内容，如果用户查找热门内容，阐明使用展示信息的方法出现问题。
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Ⅲ 数据分析中5大常见问题及对策
1. 无思路：数据杂乱，不知到从何入手
成因：分析的业务目标不明晰，致使数据采集过剩;分析方法与分析的场景不懂得怎样结合，导致无从下手。
对策：首先，学会理解业务背景和团队的业务目标;熟悉各分析方法及应用场景，后面有介绍。
2. 无侧重：分析逻辑不严谨，生搬硬凑乱猜想
成因：没有整体考虑对数据造成波动的可能原因，把关联性指标用作为因果关系指标，成为了“为了分析而分析”。
对策：数据分析应形成闭环，确定分析目标——采集数据——列举可能原因(金字塔/公式化思维，后面介绍)–验证猜想–得出分析结论–后续优化对策。
3. 无规划：分析时，却发现数据缺失，采集难度高
成因：对所上线产品的价值收益不清晰，未提前规划观察指标及进行相关的数据采集需求开发，巧妇也难为无米之炊啊!
对策：明确产品的成功指标，可提前构思分析思路，进而反推所需的数据需求细节。
4. 无记录：数据异常，却不知道做了什么
成因：团队内部信息同步不及时。可能是活动导致的产品数据暴增，或者产品更新导致系统故障数据下跌。
对策：建立团队内部的协作机制，信息及时同步至共享平台。如：运营活动上线前X天，及时同步至产品相关活动规划，并做好备份记录和通知相关部门。
5. 不熟练：对分析工具不熟悉，分析耗时大
成因：分析工具如excel，若不是在学校有专门课程，基本是自学或者报相关课程，工作忙没抽时间单独学习是根本原因。
对策：建议列出自己的薄弱环节，有针对的找相关的课程学习，如果是小白，建议系统地学学，后面会涉及。
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Ⅳ 盘点2021年大数据分析常见的5大难点！
2021年已经到来，现在是深入研究大数据分析面临的挑战的时候了，需要调查其根本原因，本文重点介绍了解决这些问题的潜在解决方案。
1、解决方案无法提供新见解或及时的见解
（1）数据不足
有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。
（2）数据响应慢
当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。
检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。
（3）新系统采用旧方法
虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。最好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。
2、不准确的分析
（1）源数据质量差
如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。
（2）与数据流有关的系统缺陷
过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而最大程度地减少数据处理问题。即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障
3、在复杂的环境中使用数据分析
（1）数据可视化显示凌乱
如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。
（2）系统设计过度
数据分析系统处理的场景很多，并且为组织提供了比其需要还要多的功能，从而模糊了重点。这也会消耗更多的硬件资源，并增加成本。因此，用户只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪费，并且其解决方案过于复杂。
确定多余的功能对于组织很重要。使组织的团队定义关键指标：希望可以准确地测量和分析什么，经常使用哪些功能以及关注点是什么。然后摒弃所有不必要的功能。让业务领域的专家来帮助组织进行数据分析也是一个很好的选择。
4、系统响应时间长
（1）数据组织效率低下
也许组织的数据组织起来非常困难。最好检查其数据仓库是否根据所需的用例和方案进行设计。如果不是这样，重新设计肯定会有所帮助。
（2）大数据分析基础设施和资源利用问题
问题可能出在系统本身，这意味着它已达到其可扩展性极限，也可能是组织的硬件基础设施不再足够。
这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应，并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看，更明智的方法是将系统拆分为单独的组件，并对其进行独立扩展。但是需要记住的是，这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资。
5、维护成本昂贵
（1）过时的技术
组织最好的解决办法是采用新技术。从长远来看，它们不仅可以降低系统的维护成本，还可以提高可靠性、可用性和可扩展性。逐步进行系统重新设计，并逐步采用新元素替换旧元素也很重要。
（2）并非最佳的基础设施
基础设施总有一些优化成本的空间。如果组织仍然采用的是内部部署设施，将业务迁移到云平台可能是一个不错的选择。使用云计算解决方案，组织可以按需付费，从而显着降低成本。
（3）选择了设计过度的系统
如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。
Ⅳ 数据分析常见的犯错问题有哪些
1、分析目标不明确
“海量的数据其实并不能产生海量的财富”，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。
2、收集数据时产生误差
当我们捕获数据的软件或硬件出错时，就会出现一定的误差。例如，使用日志与服务器不同步，则可能丢失移动应用程序上的用户行为信息。同样，如果我们使用像麦克风这样的硬件传感器，我们的录音可能会捕捉到背景噪音或其他电信号的干扰。
3、样本缺乏代表性
在进行数据分析时，一定要有可信的数据样本，这是确保数据分析结果靠不靠谱的关键，如果数据样本不具代表性，终分析的结果也就没有价值。因此，对于数据样本，也要求完整和全面，用单一的、不具代表性的数据来代替全部数据进行分析，这种片面的数据得到的分析结果有可能完全是错误的。
4、相关关系和因果关系混乱
大部分的数据分析人员在处理大数据时假设相关关系直接影响因果关系。使用大数据来理解两个变量之间的相关性通常是一个很好的实践方法，但是，总是使用“因果”类比可能导致虚假的预测和无效的决定。要想实现数据分析的好效果，必须理解相关关系和因果关系两者的根本区别。相关关系往往是指同时观察X和Y的变化，而因果关系意味着X导致Y。在数据分析中，这是两个完全不同的事情，但是许多数据分析人员往往忽视了它们的区别。
5、脱离业务实际
一个专业的数据分析人员，必须非常熟悉所分析项目的行业情况、业务流程以及相关知识，因为数据分析的终结果是解决项目中存在的问题，或者给行业的决策者提供参考意见。如果不能很好地将业务知识和数据分析工作结合起来，脱离业务实际而只关心数据，在这种情况下得到的分析结果将不具有参考价值。
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