大数据的弱点主要是哪几方面

『壹』 继续教育大数据的分析挖掘主要面临的什么挑战

大数据发展的挑战：
目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后，导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露;大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展;大数据越开放越有价值，但缺乏大数据相关的政策法规，导致数据开放和隐私之间难以平衡，也难以更好的开放。
挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求
很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担心投入比较多的成本，导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决，或者很多企业都处于观望尝试的态度，从根本上影响了企业在大数据方向的发展，也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产，甚至由于数据没有应用场景，删除很多有价值历史数据，导致企业数据资产流失。因此，这方面需要大数据从业者和专家一起，推动和分享大数据应用场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。
挑战二：企业内部数据孤岛严重
企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。如果不打通这些数据，大数据的价值则非常难挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。如何将不同部门的数据打通，并且实现技术和工具共享，才能更好的发挥企业大数据的价值。
挑战三：数据可用性低，数据质量差
很多中型以及大型企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息，还有对收集到的数据进行很好的预处理处理，才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。Sybase的数据表明，高质量的数据的数据应用可以显著提升企业的商业表现，数据可用性提高10%，企业的业绩至少提升在10%以上。
挑战四：数据相关管理技术和架构
技术架构的挑战包含以下几方面：(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据，快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的数据仓库，并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战;(2)很多企业采用传统的数据库技术，在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性，尤其是对结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容;(3)传统企业的数据库，对数据处理时间要求不高，这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大数据需要实时处理数据，进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力;(4)海量的数据需要很好的网络架构，需要强大的数据中心来支撑，数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时，减少服务器的低负载情况，成为海量数据中心运维的一个重点工作。
挑战五：数据安全
网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大数据时代非常重要的课题。在线数据越来越多，黑客犯罪的动机比以往都来的强烈，一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已经警醒我们，要加强大数据网络安全的建设。另外，大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧。
挑战六：大数据人才缺乏
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，大数据将会出现约100万的人才缺口，在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据，所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。
挑战七：数据开放与隐私的权衡
在大数据应用日益重要的今天，数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据和个人数据的共享应用，不仅能促进相关产业的发展，也能给我们的生活带来巨大的便利。由于政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”，而且受行政垄断和商业利益所限，数据开放程度较低，这给数据利用造成极大障碍。另外一个制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善，大数据挖掘缺乏相应的立法。无法既保证共享又防止滥用。因此，建立一个良性发展的数据共享生态系统，是我国大数据发展需要迈过去的一道砍。同时，开放与隐私如何平衡，也是大数据开放过程中面临的最大难题。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私，逐步加强隐私立法，将是大数据时代的一个重大挑战。

『贰』 大数据时代,别忽视了小数据

大数据时代,别忽视了小数据

大数据时代，人人都在谈论大数据。从概念认知到场景应用，人们似乎正试图掀起一股数据狂潮，这其中就包括了大家熟知的智慧城市、防止犯罪，以及类似于Google对流感趋势的预测等等。诸如此类的大数据应用有些已经在发挥其应有的作用，但更多的只是一个梦想。在这些成功的和将要成功的案例背后，到底什么才是大数据的本质呢？

随着过去20年中数据挖掘和人工智能的发展，预测技术在2011年已经相对成熟，甚至走向广泛的应用，而大数据这个概念才刚刚提出。在过去的三到五年中，基于大数据的案例比比皆是，其结果却喜忧参半。这些失败的大数据项目背后是对大数据这一概念过高的预期，反而让大家忽视了对问题场景的重视。除此之外，关联数据往往也是缺失的，尽管说大数据到处都有，但是，真正对你有价值、对决策有意义的数据往往并不容易得到，而我们所知的绝大多数数据都是噪音多过价值。

大数据作为一个技术为我们提供了许多人与人之间交互的数据和信息，但是真正的大数据并不是一些排名和信息的发布，而是从数据中理性找出内在的逻辑关系，并将这些逻辑关系应用于实践。如果不找到事物发展的规律而永远“闻数据起舞”的话，我们的决策往往会与期望相距甚远。Google曾通过用户搜索与感冒相关的关键词来预测流感趋势，这一基于相关关系进行的趋势预测一直到2012年前都应用得非常完美。但是到了2012年的圣诞节，Google的预测比真实数值高出了整整一倍。

是什么原因导致了Google的预测失误？2013年的《科学》上面有一篇文章，几位教授对这个现象进行了分析，他们的归纳是大数据有这样一些天生的弱点：首当其冲的就是“骄傲的大数据”——认为大数据什么都能做，小数据没有用。事实上，大数据的采集远远不如小数据那样“干净”。同时，所有大数据的应用都离不开算法——“唯一不变的就是永远在变化的算法”。更重要的是，在Google的案例中，人的行为本身也会随着大数据及其技术的发展而改变，仅仅基于数据之间的相关关系，而忽视内在的逻辑关系，对预测来讲是远远不够的。当意识到预测中存在这样的问题，就需要人们用大数据去获得规律，用小数据去匹配场景，从而实现精准的预测和智能的决策。无论是企业还是个人，先要存积并了解透彻硕大的大数据表格中属于你的那行数据，唯有如此，我们才有可能从一滴水里看世界。

《大数据时代》作者认为：“由大数据带来对人的重新认识，不是在阿波罗神庙，而是在小世界网络中，认识你自己。”我们从昨天的数据作用中认识自然、认识宇宙到今天通过大数据更多地认识网络和社会，我们的认识更加全面、更加深刻、也更加广泛。但是成就大数据的是无数努力造就小数据的人，他们探索大数据技术，认知大数据文化，并怀揣着对数据的敬畏和对规律的尊重。

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『叁』 大数据带来的挑战有哪些 会导致数据盲点 危及个人隐私

随着移动互联网、物联网等新技术的迅速发展，人类进入数据时代。大数据带来的信息风暴正深刻改变我们的生活、工作和思维方式，对网络舆情管理也带来深刻影响。 一、大数据时代网络舆情管理面临的新形势大数据意味着人类可以分析和使用的数据大量增加，有效管理和驾驭海量数据的难度不断增长，网络舆情管理面临全新的机遇和挑战。 互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。1.大数据带来网络舆情管理新挑战。一是海量数据的挑战。海量的网上信息难以掌控，大量相关性、偶发性因素使舆情更加复杂多变，传统的舆情监测研判手段和方法难以奏效，新的技术手段和方法要求更高。二是信息选择性传播的挑战。网上数据无限性和网民关注能力有限性之间的矛盾，加剧了社会舆论的“盲人摸象”效应。社会化媒体促进信息的开放和沟通的便捷，分众传播、个性化传播凸显，使偏激的观点更容易找到“同类”，从而相互支持、强化放大，加剧舆论偏激情绪。三是舆论话语权分散的挑战。大数据时代各类数据随手可得，越来越多的机构、个人通过数据挖掘和分析得出的各种结论会不胫而走，有效管理舆情的难度越来越大。2.大数据带来网络舆情治理新机遇。一是拓展网络舆情治理领域。在“一切皆可量化”的大数据浪潮中，网络逐渐成为现实世界的“镜像”，网络社会与现实社会日益融为一体，网络舆情管理不再局限于网上言论领域，而必须全面掌握网络舆情运行规律及其与现实社会的相互影响，实现网上网下充分联动、协调共治。二是丰富网络舆情管理手段。运用大数据技术，可以从更宽领域、更长时段对网上舆论进行比对分析，更加准确地把握网民情绪特点，预判舆情发展趋势，提高舆情管理的效能。三是推动网络舆情理论研究工作。借助大数据分析，舆情研究的视角将更加多元化和精确化，改变目前舆情研究“策为上、术为主、学匮乏”的尴尬学术现实。3.大数据提出网络舆情管理新要求。一是由关注个案向整体掌控转变。传统的网络舆情管理侧重于针对重大舆情事件个案的管理，大数据则能够更好地把握网络舆情发展的整体态势。二是由被动响应向主动预测转变。大数据的核心是预测，在海量的数据中通过分析，发现背后隐藏的微妙的关系，从而预测未来的趋势，提前部署预防应对。三是由定性管理向定量管理转变。将所有相关信息，包括网民评论、情绪变化、社会关系等，以量化的形式转化为可供计算分析的标准数据，通过数据模型进行计算，分析舆情态势和走向。 二、用大数据思维创新网络舆情管理创新大数据时代的网络舆情管理，要将大数据理念和手段贯穿始终，做到“五个结合”。1.将大数据和社会治理紧密结合起来，改进网络舆情源头治理。网络舆情本质上是社情民意的体现，加强网络舆情管理就是加强社会治理。要运用大数据强大的“关联分析”能力，构建网络舆情数据“立方体”，把网上网下各方面数据整合起来，进行分析，挖掘网络舆情和社会动态背后的深层次关系，实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进。2.将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来，提升政府公信力。当前，美国政府已经建立统一的数据开放门户网站，并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据，此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”，开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上，探索建立我国的大数据政务公开系统，引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用，让数据发挥最大价值。3.将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，提高网络舆情整体掌控能力。美国纽约市警察局开发了著名的ComStat系统，通过分析历史数据绘制“犯罪地图”，预测犯罪高发时间和地点，从而有针对性地加强警力配置，获得巨大成功。这种“数据驱动”方法，对网络舆情管理有一定的借鉴意义。要运用大数据突破传统舆情管理的狭窄视域，建立网络舆情大数据台账系统，实时记录网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据，全面分析舆情传播动态，从瞬息万变的舆情数据中找准管理重点、合理配置资源，提高管理效能。4.将大数据和突发事件应对紧密结合起来，提高网络舆情应急处置能力。大数据时代，社会突发事件与互联网总是紧密相连、如影随形，网络既能成为突发事件的“助燃剂”，也能够成为应对事件的有力工具。要建立“舆情量化指标体系”、“演化分析模型”等数据模型，综合分析事件性质、事态发展、传播平台、浏览人数、网民意见倾向等各方面数据，快速准确地划分舆情级别，确定应对措施，解决传统的舆情分级中存在的随意性、滞后性等问题，做到科学研判、快速处置。5.将大数据和舆论引导紧密结合起来，提高感染力和说服力。大数据时代的舆论引导，一方面要“循数而为”，通过分析网上数据，建立网民意见倾向分析模型，了解网民的喜好和特点，做到“善说话、说对话”。另一方面要“用数据说话”。数据最有说服力，要在充分收集相关数据的基础上，运用图表等数据可视化技术，全面呈现事件的来龙去脉，让网民既了解事件真相，也了解事件背景和历史脉络，消除舆论的“盲人摸象”效应，化解网民偏激情绪，实现客观理性。 三、以切实有力的举措推进大数据舆情管理体系建设要积极适应大数据时代发展要求，从体制机制、技术手段、人才队伍等各个方面加快创新，构建完善的网络舆情管理体系，不断提升网络舆情管理的科学化、现代化、数字化水平。1.健全大数据舆情管理体制。数据资源是国家的重要战略资源。当前，我国在大数据管理方面还存在数据分散、利用率低、安全性不高等问题，要尽快出台国家层面的大数据战略规划，加快数据立法进程，加大资金、技术、人力资源投入。建议建立由网信部门牵头的互联网大数据管理体制，设立政府首席信息官，统筹各方面数据的汇集、管理和利用，制定统一的数据接口标准，打破各行各业的“数据孤岛”，推动我国大数据加快发展。2.建设网络舆情大数据基础平台。数据只有整合利用才能产生价值。当前，亟需建设统一高效的大数据基础平台，实现各行业、各领域数据的统一存储、交流互通。要尽快建设我国网络数据中心，构建国家级的互联网大数据平台，全面汇集各方面数据。加快出台相关法律法规，明确各级各部门包括政府部门、企业、人民团体等向网络数据中心提供和共享数据的权利义务，使网络数据中心成为全国数据存储和交换的中心枢纽，实现数据的快速汇集、规范管理、高效利用。3.强化网络舆情管理大数据技术支撑。大数据既有全面、动态、开放等优势，也有价值密度低、传播速度快等难点，必须加快技术攻关，提高数据“沙里淘金”的能力。一是数据监测技术，实现对媒体、论坛、博客、微博、微信等各个网络平台数据的全面抓取和记录，特别是要提高对图片、音视频等数据的自动识别能力。二是大规模数据存储技术。建设具有海量存储能力的大数据平台，实现对大规模数据的高效读写和交换。三是数据挖掘技术，从海量数据中快速识别有价值数据，并挖掘数据背后隐藏的规律。四是数据分析技术，包括关联分析、聚类分析、语义分析等等，自动分析网上言论蕴含的意见倾向及相互之间的关联性，揭示舆情发展趋势。五是数据安全技术，包括身份验证、入侵检测、网络关防等等，保障数据安全。4.壮大网络舆情大数据人才队伍。要统筹国内各大高校、科研单位、媒体机构、政府部门力量，开设专门的数据科学学科，加强各学科人才的交叉培养，重点培养综合掌握统计学、计算机学、新媒体、传播学等各方面知识的复合型人才，打造一支规模宏大的大数据人才队伍，为网络舆情管理提供坚实的人才智力支撑。

『肆』 大数据的弱点主要是精确性 可靠性 因果性 多样性吗

容量（Volume）：来数据的大小源决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值

『伍』 简述大数据的局限性 大数据的局限性体现在哪些方面

【导读】近年来，由于我国一直贯彻落实科教兴国战略，截止目前为止，已经取得了不小的成绩，比如人工智能的普及，大数据的落地应用，不过现在还是观测阶段，大数据技术还没有具体的成熟，今天我们就来简述大数据的局限性以及大数据的局限性体现在哪些方面，一起来看看吧!

1、大数据的局限性——大数据不理解背景

人类的决策不是离散的事件，而是根植于时间序列和环境中。经过数百万年的进化，人类的大脑已经适应了这个现实。人们擅长讲故事，有很多原因，也有很多场景。数据分析不知道如何讲故事，也不知道思维是如何浮现的。即使在一本普通的小说中，这种想法也无法用数据分析来解释。

2、大数据的局限性——大数据将创造更大的干草垛

这个想法是由著名商业思想家Nassim
Taleb提出的，他是《黑天鹅:如何应对不可知的未来》一书的作者。我们拥有的数据越多，我们就能发现更显著的统计相关性。很多这样的关系都是毫无意义的，在解决问题时还会让人误入歧途。随着越来越多的数据可用，作弊行为呈指数级增长。在大海捞针的过程中，我们要找的针埋得越来越深。大数据时代的一个特征是，“重大”发现的数量被数据扩张的噪音淹没了。

3、大数据的局限性——大数据不能解决大问题

如果你只是想分析哪些邮件产生了最多的竞选捐款，你可以做一个随机对照试验。但如果目标是在衰退期间刺激经济，你不会找到一个平行世界社会作为对照组。最好的刺激方案是什么?关于这个问题有很多争论，尽管数据泛滥，但据我所知，这场辩论中没有一个主要的辩手根据统计分析改变了立场。

4、大数据的局限性——大数据往往是一种趋势，而不是杰作

当大量的个人迅速对一种文化产品产生兴趣时，数据分析可以对这种趋势敏感。但是一些重要的(有利可图的)产品一开始就从数据中被丢弃了，仅仅是因为它们的怪癖不为人所知。

5、大数据的局限性——大数据掩盖了价值

“原始数据”的意义在于，它永远不可能是“原始的”;它总是根据一个人的倾向和价值观来构建的。数据分析的结果看似客观公正，但实际上，价值选择贯穿于从构建到解读的全过程。

这篇文章并不是要批评大数据不是一个伟大的工具。但是，像任何工具一样，大数据也有它的长处和弱点。正如耶鲁大学(Yale
University)的爱德华•塔夫特(Edward Tufte)所说:“世界比任何其他学科都更有趣。”

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大数据的局限性体现在哪些方面”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

『陆』 大数据带来的挑战有哪些 会导致数据盲点

1. 大数据带来的第一个挑战就是还要不要调查数据。

2. 事实上对调查内数据的挑战，取容决于对调查数据的替代程度和扩大程度。相对于大数据而言，调查数据，就是小数据。

3. 大数据与小数据有一个交集，两种数据交集重叠的部分会怎么样增长，取决于两个因素，一个是传感器技术的发展，一是数据挖掘的算法技术的发展，这两项技术未来的发展，直接影响到社会科学未来发展的走向。
   

4. 第二个挑战，社会学研究范式还有用吗？在《大数据时代》中，提到过去的研究范式是抽样、精确、因果。作者说这三个过去我们为之努力奋斗的范式可能面临着革命性的转变。事实是否如此，这是一个值得认真思考的信号。

『柒』 什么是大数据信息安全的威胁

在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，导致用户网络银行账户发生入侵事件等情况。这些事情发生在个人用户身上。如果类似事件发生在国家财政、政务等相关部门的数据平台系统上，其后果将是不可想象的，对国家网络安全造成的损失将是前所未有的。大数据时代，我国网络安全面临多重安全威胁。

1、大数据信息安全的威胁——网络基础设施和基本的硬件和软件系统由其他人控制

大数据平台依托互联网，为政府、企业、公众提供服务。然而，从基础设施的角度来看，中国互联网已经存在一些不可控的因素。例如，域名解析系统(DNS)是Internet的基础设施之一，使访问Internet变得很容易，而不必记住复杂的IP地址字符串。今年1月，由于DNS根服务器受到攻击，数千万人在数小时内无法访问该网站。根服务器是全球DNS的基础，但全世界有13个根服务器，都是国外的，由美国控制。此外，中国还没有完全实现对大数据平台基础软硬件系统的自主控制。在能源、金融、电信等重要信息系统的核心软硬件实施中，服务器、数据库等相关产品占据主导地位。因此，目前中国的信息流是通过对国外企业产品的计算、传输和存储来实现的。相关设备设置更多“后门”，国内数据安全生命线几乎全部掌握在外国公司手中。2013年棱镜事件的曝光，突显了硬件和软件基础设施对中国数据安全乃至国家安全的重要性。

2、大数据信息安全的威胁——网站和应用程序充斥着漏洞和后门

近年来，由于网站和应用系统的漏洞，由后门引起的重大安全事件频繁发生，以上三起事件都属于这一类。据中国安全公司的网站安全检测服务统计，多达60%的中国网站存在安全漏洞和后门。可以说，网站和应用系统的漏洞是大数据平台面临的最大威胁之一。然而，各种第三方数据库和中间件在中国的各种大数据行业应用中得到了广泛的应用。然而，此类系统的安全状况并不乐观，存在广泛的漏洞。更令人担忧的是，网站的错误修复都不令人满意。

3、大数据信息安全的威胁——除了系统问题之外，网络攻击的手段更加丰富

其中，终端恶意软件和恶意代码是黑客或敌对势力攻击大数据平台、窃取数据的主要手段之一。目前，越来越多的网络攻击来自终端。终端渗透攻击也成为国与国之间网络战的主要手段。例如，著名的针对伊朗核设施的stuxnet病毒，利用Windows操作系统的弱点，渗透到特定终端，渗透到伊朗核工厂的内部网络，摧毁伊朗核设施。此外，针对大数据平台的高级持续威胁(Advanced Persistent Threat, APT)攻击十分常见，可以绕过各种传统的安全检测和保护措施，窃取网络信息系统的核心数据和各种智能。例如，极光袭击谷歌和其他30多家高科技公司就是一个例子。APT攻击结合了社会工程、吊马、脆弱性、深度渗透、潜伏期长、隐蔽性等特点，具有极强的破坏性。它不仅是未来网络战的主要手段，也是对我国网络空间安全危害最大的攻击手段之一。近年来，具有国家和组织背景的APT攻击不断增多，大数据平台无疑将成为APT攻击的主要目标。

大数据信息安全的威胁有哪些?这才是大数据工程师头疼的问题，在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站的其他文章进行学习。

『捌』 大数据都体现在哪些方面

各个方面都可以用，比如我们经常能看到的，“预计堵车长度”“XX预警”等等，这些都是大数据分析的结果。
理论上大数据是一堆没有关系的数据，从没有关系的数据中找到其中的一些规律，就是大数据分析师的工作。
实际的应用中，我们会把数据做一些初步的筛选（找到一些相关的数据），然后再进行数据分析。
当然，大数据本身也有局限性，那就是去掉了特例（就好比天气预报不准），特例也需要注意，可能特例才是打破问题的关键（比如某病毒的第一个抗体，这个就是特例，至少是从特例开始的），所以大数据也是有局限性的。
大数据能做的，首先是体现一种趋势，其次是展现一种或几种最可能的可能性，但是所有的这些仅仅只能作为参考，作为一种理论支撑。（还是那句话，不排除特例（仅仅依靠大数据，一点问题都没有），但特例不是大多数）
当然，如果有一天，能将所有的因素量化，大数据也考虑了所有的因素，那么依靠大数据做判断还是可以的。