數據難知包扣哪些

㈠ 大數據分析有哪些難點

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。

㈡ 數據要素包含哪些內容

數據要素主要由政務數據和包括企業數據在內的社會數據組成。

培育數據要素市場要加速政務數據的開放，提升社會數據的價值；並推進政務數據和社會數據的融合使用，形成對社會治理和產業升級的強大推動力。

數據生產要素屬性的提升和市場化改革要推動實體經濟和數字經濟融合發展，推動各類產業加速向數字化、網路化、智能化發展。概括來說，做好數據要素市場化改革，就是做好數據資源保護、數據開放共享和數據資源開發這三方面的工作。

數據要素的重要性

數據在經濟活動中的作用變得越來越重要。全國政協委員、中國工程院院士、湖南工商大學校長陳曉曾指出，數據要素是現代產業體系的核心要素之一，是數字經濟新引擎的源動力，也是全球數字競爭的角力前沿。

在提升政務效率方面，數據要素為「不見面審批」、企業「少跑腿」和「零跑腿」提供了有力支撐。在進行數據要素市場化改革的同時，應不忘加強數據資源和數據安全的保護，數據資源保護是健全數據要素市場體系的前提。

㈢ 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。

㈣ 數據結構到底難在哪裡

（1）無法接受它的描述方式。數據結構的描述大多是抽象的形式，我們習慣了使用自然語言表達，難以接受數據結構的抽象表達。不止一個學生問我，書上的「ElemType」到底是什麼類型？運行時怎麼經常提示錯誤。它的意思就是「元素類型」，只是這樣來描述，你需要什麼類型就寫什麼類型，例如int。這樣的表達方式會讓不少人感到崩潰。

（2）不知道它有什麼用處。盡管很多人學習數據結構，但目的各不相同。有的人是應付考試，有的人是參加演算法競賽需要，而很多人不太清楚學習數據結構有什麼用處，迷迷糊糊看書、做題、考試。

（3）體會不到其中的妙處。由於教材、教師等各種因素影響，很多學生沒有體會到數據結構處理數據的妙處，經常為學不會而焦頭爛額，學習重在體會其中的樂趣，有樂趣才有興趣，興趣是最好的驅動力。