当前对大数据仍存在的4个理解误区
大数据的五大误解
大数据的五大误解
大数据是当今社会发展的重要力量，它的应用范围也越来越广泛，但是也有许多人对大数据存在误解。
下面就来谈谈大数据的五大误解。
首先，有人认为大数据只是一种技术，只能用来处理大量的数据。
实际上，大数据不仅仅是一种技术，它还是一种新的思维方式，它可以帮助企业更好地理解客户的需求，更好地满足客户的需求，从而提高企业的竞争力。
其次，有人认为大数据只能用来做统计分析。
实际上，大数据不仅可以用来做统计分析，还可以用来做模型分析，从而更好地预测未来的趋势，为企业提供更多的发展机会。
第三，有人认为大数据只能用来做数据分析。
实际上，大数据不仅可以用来做数据分析，还可以用来做智能分析，从而更好地挖掘数据中的有价值信息，为企业提供更多的商业价值。
第四，有人认为大数据只能用来做数据挖掘。
实际上，大数据不仅可以用来做数据挖掘，还可以用来做模式识别，从而更好地发现数据中的潜在规律，为企业提供更多的发展机会。
最后，有人认为大数据只能用来做数据分析和挖掘。
实际上，大数据不仅可以用来做数据分析和挖掘，还可以用来做智能决策，从而更好地支持企业的决策，为企业提供更多的发展机会。
总之，大数据不仅仅是一种技术，它还是一种新的思维方式，可以帮助企业更好地理解客户的需求，更好地满足客户的需求，从而提高企
业的竞争力。
大数据不仅可以用来做统计分析、模型分析、智能分析、数据挖掘和模式识别，还可以用来做智能决策，从而更好地支持企业
的决策，为企业提供更多的发展机会。
因此，大数据的应用范围非常
广泛，可以为企业带来更多的商业价值。
大数据应用开发常见误区
大数据应用开发常见误区随着大数据技术的迅猛发展，越来越多的企业开始意识到大数据应用在业务决策和市场分析中的重要性。
然而，由于缺乏经验和误解，许多企业在大数据应用开发过程中常常陷入一些误区。
本文将就大数据应用开发中常见的误区进行分析，并提出相应的解决方案。
一、数据收集不全面在大数据应用开发过程中，很多企业存在数据收集不全面的问题。
这意味着企业在数据收集阶段没有充分考虑数据的全面性和准确性，导致后期数据分析和应用过程中出现偏差和错误。
为了避免这一情况，企业可以在数据收集前制定详细的数据收集计划，明确需要收集的数据类型和来源，并确保数据采集的全面性和准确性。
二、数据存储不合理另一个常见的误区是数据存储不合理。
由于大数据应用所涉及的数据量庞大，企业需要合理设计和规划数据存储结构，以提高数据的访问效率和处理速度。
然而，许多企业在数据存储设计上存在缺乏系统性和规范性的问题，导致数据存储效率低下。
为了解决这一问题，企业可以采用分布式存储系统，将数据存储在多个节点上，提高数据的并发读写能力和处理效率。
三、数据分析方法不恰当在大数据应用开发过程中，选择合适的数据分析方法十分关键。
然而，很多企业在数据分析方法上存在误解，过分追求复杂和高级的算法，而忽视了实际应用的效果。
为了避免这一问题，企业可以根据自身的业务需求和数据特点选择合适的数据分析方法，充分考虑算法的实际可操作性和效果。
四、数据可视化不清晰数据可视化是大数据应用中重要的环节，能够直观地展现数据的变化和趋势。
然而，很多企业在数据可视化上存在不清晰和不美观的问题，影响用户的阅读体验和理解。
为了解决这一问题，企业可以采用先进的数据可视化工具和技术，设计出美观、简洁、直观的数据可视化界面，提高用户的阅读体验和数据理解能力。
五、缺乏数据安全保护在大数据应用开发过程中，数据安全是一项重要的考虑因素。
然而，由于缺乏有效的数据安全保护措施，很多企业的数据容易受到攻击和泄露。
大数据的陷阱
大数据的陷阱在当今数字化的时代，大数据无疑是一个热门的话题。
它被广泛应用于各个领域，从商业营销到医疗保健，从金融服务到社交媒体。
大数据似乎拥有神奇的力量，能够帮助我们做出更明智的决策，发现隐藏的模式和趋势，甚至预测未来。
然而，在我们对大数据的热情拥抱中，却往往容易忽视其背后隐藏的陷阱。
首先，大数据的质量问题是一个不容忽视的陷阱。
大量的数据并不总是意味着高质量的数据。
数据可能存在错误、缺失、重复或者不准确的情况。
比如，在医疗领域，患者的病历数据可能因为人为输入错误或者不同医疗机构之间的数据格式不一致而出现偏差。
这些质量不佳的数据如果被用于分析和决策，很可能会导致错误的结论和不良的后果。
其次，大数据的隐私问题是一个令人担忧的陷阱。
随着数据的收集和分析越来越广泛，个人的隐私受到了前所未有的威胁。
我们的购物习惯、浏览历史、社交关系等大量个人信息被收集和分析，而这些信息的使用往往超出了我们的预期和控制。
例如，一些公司可能会根据我们的在线行为来推送个性化的广告，甚至将这些数据出售给第三方。
这种对个人隐私的侵犯不仅会让我们感到不安，还可能导致更严重的后果，如身份盗窃、欺诈等。
再者，大数据的分析和解读也存在陷阱。
尽管大数据分析工具越来越先进，但它们仍然依赖于人类的设计和操作。
分析人员的偏见、错误的假设或者不合适的分析方法都可能导致对数据的错误解读。
而且，大数据往往只能揭示相关性，而不能确定因果关系。
例如，我们可能发现购买某种商品的消费者往往也会购买另一种商品，但这并不意味着前者导致了后者的购买行为，可能只是一种巧合或者受到其他未知因素的影响。
另外，大数据还可能导致决策的过度依赖。
当我们拥有大量的数据时，很容易陷入一种“数据崇拜”的误区，认为数据可以解决一切问题，从而忽视了人类的直觉、经验和判断力。
然而，在某些情况下，特别是在面对复杂的、不确定的情况时，人类的智慧和判断力仍然是不可替代的。
此外，大数据的应用还可能加剧社会的不平等。
关于大数据的五大误区
关于大数据的五大误区作者：来源：《软件和信息服务》2013年第11期大数据等于Hadoop一提到大数据，很多人首先想到的就是Hadoop。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
在互联网行业，很多企业利用Hadoop进行大数据的存储和分析，因此，Hadoop也被很多企业认为是大数据时代最热门的技术。
这一点，从最近两年国内外各大IT厂商纷纷拥抱Hadoop就可看出，Hadoop的流行程度。
一时间，Hadoop似乎成了大数据的代名词。
但事实果真如此吗？“Hadoop绝不是大数据的唯一。
在很多情况下，传统的数据仓库技术，同样能够处理大数据。
”芮祥麟如是说道。
确实，企业中的数据，可以分为两类，一类是精确数据。
精确数据是指每条数据都有着准确的含义和确定的价值，表达很明确的信息。
比如，制造业的一条生产记录。
传统关系型数据库以处理这类数据。
并基于此类数据通过复杂逻辑分析推演出业务价值为强项。
另一类数据是模糊数据。
这类数据，如果看单条数据，并没有确定的价值和明确的含义。
比如，一个网页的点击记录。
Hadoop的优势是能对海量模糊数据进行汇总排序比对等操作，把他们变成有意义的数据，再通过海量的样本比对等方式归纳产生业务价值。
而在处理精确数据时，Hadoop并不一定适合。
“传统的数据仓库技术也可以满足用户的很多需求，所以企业在应用大数据时，要对自己的需求进行仔细分析，看看采用什么技术的投资回报率是最高的，而不是盲目的采用Hadoop。
”要应用大数据，必须要懂技术一种观点认为：应用大数据，必须要对技术十分了解。
但事实上，这是一个认识误区。
因为从本质上来看，大数据并不是一个技术问题，而是由业务来驱动的。
它代表的是一种商业思维：用数据分析来支撑决策。
从这个角度而言，只要对业务有足够的了解，就可以应用大数据。
至于技术问题，可以交给专业的IT服务商去解决。
数据越多越好很多人认为，既然叫大数据，那么数据量当然是越大越好。
大数据分析师的数据分析过程中的常见错误和陷阱
大数据分析师的数据分析过程中的常见错误和陷阱在当今信息时代，大数据的崛起使得数据分析成为了各个行业中不可或缺的一环。
作为一名大数据分析师，正确地进行数据分析对于决策者来说至关重要。
然而，在数据分析的过程中，常常会出现一些错误和陷阱，可能导致分析结果不准确或误导决策。
本文将探讨大数据分析师在数据分析过程中常见的错误和陷阱，并提出相应的解决方法。
一、数据采集阶段的错误和陷阱在数据分析的第一步中，数据采集是至关重要的一环。
然而，很多分析师在数据采集阶段会出现以下错误和陷阱：1. 数据的不完整性：在采集数据时，很容易忽视一些数据源或遗漏了重要的数据点，导致分析结果不完整。
解决这个问题的方法是，明确分析目标，确保涵盖了所有相关的数据源，并进行全面的数据采集。
2. 数据的不准确性：数据的准确性是数据分析的基础，但是由于数据源本身可能存在问题，例如数据输入错误、采集设备故障等，导致数据的准确性受到威胁。
为了解决这个问题，分析师需要在数据采集阶段进行数据验证和清洗，确保数据的准确性。
3. 数据偏差的影响：在数据采集过程中，数据偏差是一个不容忽视的问题。
例如，在调查问卷中，回答者可能存在回避某些问题或者给出不真实的答案，导致数据的偏差。
解决这个问题的方法是，采用合理的调查问卷设计，加强问卷回答者的信任感，尽量减少数据偏差的发生。
二、数据清洗阶段的错误和陷阱在数据采集之后，数据清洗是必不可少的一步。
然而，在数据清洗阶段，常常会出现以下错误和陷阱：1. 缺失值的处理不当：在数据清洗中，缺失值是一个常见的问题。
分析师需要注意对缺失值进行合理的处理，而不是将其简单地删除或用平均值填充。
根据实际情况选择合适的处理方法，以保证数据的准确性。
2. 异常值的处理错误：异常值的存在会对数据分析结果产生重要影响。
在处理异常值时，分析师需要根据分析目标和数据的特点，选择合适的方法进行处理。
需要注意的是，过度处理异常值可能会导致数据的失真，因此需要谨慎处理。
报告中常见数据分析误区和解决方法
报告中常见数据分析误区和解决方法常见的数据分析误区及解决方法引言：在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策和发展的关键。
然而，在数据分析过程中，我们常常会遇到各种误区，这些误区会严重影响我们对数据的理解和决策的正确性。
本文将列举出常见的数据分析误区，并提出相应的解决方法，帮助读者避免这些误区，提高数据分析的准确性和有效性。
一、样本量不足误区样本量不足是常见的数据分析误区，即通过过少的样本进行数据分析，得出的结论不具有统计学意义。
这常常发生在小规模企业或者研究中，资源有限，无法获取大规模样本的情况下。
解决方法：增大样本量的方法有很多，可以通过扩大调查范围、增加抽样力度等方式来提高样本量。
另外，可以采用合适的统计学方法，通过合理的抽样和样本分析，将数据扩展到整个总体上。
二、相关性与因果关系误区在数据分析中，我们常常把因果关系误当作相关性。
简单地说，相关是指两个变量之间有一种统计关系，而因果关系是指一个变量是另一个变量发生变化的原因。
解决方法：要正确判断相关性与因果关系，需要在数据分析过程中充分考虑原因和影响因素。
强调相关性不能代表因果关系，需要通过实验或者深入的数据分析来确定是否存在因果关系。
三、采样偏差误区采样偏差是指由于样本选择不够随机而引起的样本在某些方面不代表总体的误差。
解决方法：为了避免采样偏差，需要采用随机抽样的方法，确保样本是经过随机选择的。
此外，还需要注意在具体分析中对样本特征的合理归类和对比。
四、数据处理方法误区数据处理方法是关键的数据分析环节，常常会出现误区，如过于依赖平均值、误差透视等。
解决方法：在数据处理过程中，应该采用合适的方法，如中位数、百分比等，并充分考虑数据的特征和数据分布情况。
此外，还应使用多种处理方法进行对比，以获取准确和全面的数据分析结果。
五、忽视异常值误区在数据分析中，异常值常常被忽视，然而异常值的存在会导致对数据的误解和分析结论的错误。
解决方法：在进行数据分析时，应该对异常值进行识别和处理。
大数据分析师的数据分析过程中的常见错误和陷阱
大数据分析师的数据分析过程中的常见错误和陷阱数据分析在当今互联网时代扮演着至关重要的角色，而大数据分析师则是这个领域中的重要从业人员。
然而，在进行数据分析的过程中，大数据分析师常常会遇到一些常见的错误和陷阱。
本文将探讨这些错误和陷阱，并提供相应的解决方法，以帮助大数据分析师更加准确地进行数据分析。
一、数据清洗错误和陷阱在进行数据分析之前，数据清洗是非常重要的一步。
然而，很多大数据分析师在数据清洗过程中存在一些常见错误和陷阱。
以下是几个常见的错误和陷阱，以及相应的解决方法：1. 缺失数据处理不当在实际数据采集和整理过程中，可能会出现缺失数据的情况。
如果不妥善处理，缺失数据可能会对最终的分析结果造成误导。
解决方法之一是使用适当的填充方法，如均值、中位数或众数填充缺失的数据。
2. 异常值未正确处理在数据中存在异常值时，如果没有正确处理，这些异常值可能会对分析结果产生不利影响。
解决方法之一是使用合理的统计指标，如平均绝对偏差（MAD）或箱型图（box plot）来检测和处理异常值。
3. 数据格式错误数据分析中常常会涉及到不同的数据格式，如日期时间、文本或数值。
在处理过程中，如果没有正确处理不同的数据格式，可能会导致分析结果的误解。
解决方法之一是将数据按照正确的格式进行转换，以便于后续的分析和处理。
二、数据分析方法错误和陷阱在进行数据分析的过程中，选择合适的分析方法是非常重要的。
以下是一些常见的数据分析方法错误和陷阱，以及相应的解决方法：1. 不适当的统计方法选择在进行数据分析时，选择适当的统计方法能够更准确地得出结论。
然而，很多大数据分析师在选择统计方法时存在迷茫和错误。
解决方法之一是对不同的统计方法进行充分了解，并根据问题的特点选择最合适的方法。
2. 忽略样本量大小样本量对于数据分析的可靠性非常重要，但很多分析师在进行数据分析时常常忽视样本量的大小。
解决方法之一是进行样本容量计算，确保样本量足够大以得到可靠的结果。
大数据分析的5大误区
大数据分析的5大误区随着互联网、物联网、通信网对各个领域的渗透越来越深，大数据的积累与日俱增，席卷各行各业和人们生活的速度也越来越快。
如何利用大数据分析开发大数据金矿，让沉睡的数据创造价值，不是沦陷为数据坟墓，这是值得思考的问题。
大数据让人可以被量化，却让机器能思考，因此有人说工业革命把人变成了机器，而信息革命则把机器变成了人。
每个人都想要一窥未来，洞察力和发现信息对拥有它们的人或企业来说自然有利可图。
而尽管占卜尚未证明自己是可靠的业务资产，今天的预测分析软件却可以。
然而盛名之下，围绕大数据和预测分析产生了许多误区。
尤其是下列的五种误区需要被驱散，这样不同规模和阶段的企业才可以开始享用更明智、更高效的决策。
误区1: “大数据是灵丹妙药。
”预测分析有希望可能成为一种塑造更广泛经济的普遍趋势，尤其是如果更多业务决策者为数据所驱动，访问更多的信息，特别是关于你的客户的行为的信息，将会对某些业务提供竞争优势，就像互联网。
然而，在许多情况下，相对未分化的互联网和网络功能并未导致很大的业务增长，建立的预测分析也是如此。
大数据不是企业的灵丹妙药。
相反，更好的数据管理和分析是帮助企业做出更好决策的工具。
就算“小数据”也可以为中小企业很好的利用在投资的路线图上，构建和多样化而无需有大型的IT投资。
误区2: “只有大公司需要预测分析。
”虽然很明显，亚马逊、Target、沃尔玛、Zipcar和其他大型企业是预测分析早期的采用者和重要受益者，各种形式和规模的企业都将受益于智能分析带来的好处。
例如，基于群体客户剖析和行为分析客户挽留模式，然后使用上述数据来设计针对性推广工作，对任何企业可以产生立即的影响。
误区3:“企业引入预测分析的最好方式是“自下而上”或“自上向下”。
“对一些人来说，自下向上的方法涉及到IT人员和数据分析师实施一种持久的解决方案。
对另一些人来说，自上而下的方法是用大量资源，战略和文化解决这一企业挑战，因此应该包括首席执行官（CEO）、首席营销官（CMO），或其他高管。
如何避免大数据分析技术中的常见误区
如何避免大数据分析技术中的常见误区随着科技的不断发展，大数据分析技术在各个领域扮演着重要角色，它能够帮助企业、学术界和政府等实现更有效的决策和资源管理。
然而，由于大数据分析技术的复杂性和特殊性，常常会导致一些常见的误区。
本文将探讨如何避免这些误区，确保大数据分析技术的准确性和有效性。
首先，一个常见的误区是忽视数据收集的质量。
大数据的价值取决于数据的质量和准确性。
如果数据收集过程中有误差或数据质量差，那么分析的结果就会出现偏差。
因此，在进行大数据分析之前，首先要确保提供给算法的数据是准确可靠的。
这意味着要对数据进行严格的验证和清洗，排除掉无效或错误的数据，以免对后续分析产生影响。
其次，常见的误区之一是误解相关性和因果关系。
在大数据分析中，有时候两个变量之间可能存在同步变化，但并不意味着它们之间存在因果关系。
因此，在进行大数据分析时，我们需要注意相关性与因果关系之间的区别。
为了判断两个变量之间是否存在因果关系，我们需要进一步的研究和实验证明，而不仅仅是通过数据分析得出结论。
另一个常见的误区是过度依赖数据分析工具。
尽管大数据分析工具可以大大提高数据分析的效率和准确性，但作为分析人员，我们不能完全依赖这些工具。
我们需要具备扎实的数据分析基础知识和一定的领域专业知识，以对分析结果进行合理的解释和判断。
此外，数据分析工具也有其局限性，可能会受到数据源或算法等方面的限制，因此需要分析人员进行补充和修正。
另外一个误区是忽视数据隐私和安全问题。
随着个人信息保护和数据安全意识的提高，大数据分析面临着更加严峻的隐私和安全挑战。
在进行大数据分析之前，我们需要确保获得数据的合法性，并且要采取相应的数据保护措施，以确保数据的隐私和安全。
同时，还应遵守相关的隐私和数据保护法规，不得滥用和泄露用户的个人信息。
最后一个常见的误区是过分追求大数据的数量而忽视数据的质量。
在大数据分析中，数据的质量和准确性比数据的数量更加重要。
不准确、不完整或错误的数据可能会导致分析结果的失真。
辨析｜如何规避大数据的五大误差
辨析｜如何规避大数据的五大误差现在大数据离生活越来越近，我们也越来越依赖大数据做决策。
但也有一种声音表示，大数据这东西看起来挺好，但有时也会误导我们。
这可不是说大数据本身有什么问题，它是没问题的，有问题的是我们采集数据的方式。
一旦这个过程出了问题，大数据反而会帮我们的倒忙。
那采集数据的时候究竟可能会出现什么错误呢？第一种错误叫选择误差，如果选择的样本不平均，就会出现这类错误。
比如说，美国大选前都要做民意测试，但根据这种方式预测的结果并不准确，因为测试的方式有问题，调查民意时需要选民支付30美元才能参与，能来支付这笔钱的人也许是热衷政治，也许是中产阶级，总之不能代表全民的平均水平。
这类错误还有很多其他案例，比如说在机场做消费问卷调查就可能有偏差，因为坐飞机的人相对来讲比一般人更富裕些。
所以说，一旦选择的样本出错，那得出的结论肯定有问题。
第二种错误叫幸存者误差，就是说，选择的样本里有过高或者过低数据，那得出的结论就会有问题。
打个简单的比方，一个屋子里如果坐着姚明，那屋子里人的平均身高肯定就会偏高嘛。
美国的一所大学曾经有个报告，说他们学校地理系的毕业生平均年收入水平最高，这就很让人费解了，因为地理系不是这个学校的热门专业，也不是社会上的高薪职业，怎么会出现这样的结果呢？原来啊，这是因为，NBA超级球星乔丹就是这家学校地理系毕业的，他一个人就拉高了整个学校的平均水平。
所以，为了避免出现这种幸存者误差，有时候做统计往往要去掉一个最高分，去掉一个最低分，再把平均下来的分数作为最终得分。
第三种错误叫回忆误差。
什么意思呢？就是说，你选择的数据样本，会受到大脑回忆的影响，从而产生误差。
这个误差的形成完全是心理作用，我们都愿意将现状理解为过去发生的必然结果，就是喜欢把现状和过去用因果关系对应上，尤其是对一些特别糟或者特别好的情况。
比如说，哈佛大学曾经做了一个心理实验，找来一组患有乳腺癌的女性，还有一组健康的女性，让她们共同回忆自己早年的饮食习惯。
大数据的本质与大数据竞争中的误区
大数据的本质与大数据竞争中的误区在当今数字化时代，大数据已成为一个热门话题，无论是企业决策、市场营销，还是社会治理、科学研究，大数据都发挥着日益重要的作用。
然而，对于大数据的本质以及在大数据竞争中存在的误区，人们的理解往往并不深入和准确。
大数据的本质究竟是什么？简单来说，大数据并非仅仅是数据量大，更重要的是其蕴含的价值和信息。
它是由海量的、多样化的数据组成，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON 格式的数据）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
这些数据来源广泛，可能来自互联网、传感器、移动设备、企业内部系统等。
大数据的价值在于通过对这些海量数据的分析和挖掘，能够发现隐藏在其中的规律、趋势和关系，从而为决策提供有力支持，创造新的商业机会，提升社会运行效率。
例如，电商平台通过分析用户的购买行为和浏览记录，可以精准地推荐商品，提高销售额；医疗机构通过分析大量的病历数据，能够发现疾病的发病规律，优化治疗方案。
然而，在大数据竞争中，存在着一些常见的误区。
误区一：认为拥有数据就拥有一切。
一些企业盲目地追求数据的收集，认为只要积累了大量的数据，就能在竞争中占据优势。
但事实上，如果没有有效的数据分析能力和清晰的业务目标，大量的数据只是一堆无意义的数字，不仅不能带来价值，反而会增加存储和处理成本。
误区二：忽视数据质量。
数据质量是大数据分析的关键。
如果数据不准确、不完整或者不一致，那么分析结果就会出现偏差，甚至导致错误的决策。
例如，在市场调研中，如果样本数据存在偏差或者被误采集，那么基于这些数据得出的市场需求预测就可能与实际情况相差甚远。
误区三：过度依赖技术，忽略了人的作用。
虽然大数据技术如数据挖掘算法、机器学习等非常重要，但人的经验和判断力在数据分析过程中同样不可或缺。
技术只能处理数据，而人能够理解数据背后的业务逻辑和用户需求，从而更好地解读分析结果，并做出合理的决策。
大数据的四大误区
大数据的四大误区误区一、大数据就是数据大“光大是不够的!”当我掷地有声用这句话开场时，正好一个妹子推门而入，听到这句话，微微一怔，低头坐下。
如今在很多场合，一提起大数据，基本都会说“日处理数据量XXGB，上传图片XXGB，并发数XXX”“Hadoop集群拥有XXXX节点，总存储XXPB”……诸如此类的技术语言。
但是不是数据大了，就可以达到大数据的境界，可以一起达到人生的大和谐了?数据再大，不去使用，呆在机房里偏安一隅，那绝不是大数据，而是败家子。
在这个问题上，传统的门户网站基本上就属于坐拥金山却无钱上青楼。
无论搜狐新浪网易，每天的用户数以亿计，但是除了简单的广告呈现，并没有通过对数据的分析产生更多的价值。
之所以没有提企鹅，是因为他们手里有最庞大的QQ用户，没推广但不代表没有做，例如当年推出QQ圈子的那种惊艳感，现在想起来还触目惊心。
而对于中小网站来说，不用盲目追求先进技术牛逼架构。
首先需考虑的是商业运作和推广，只有用户量飙升见红的情况下，再去考虑技术升级。
给君一个双选题，A.日登陆用户1000人，架构完全参照美国亚马逊从不宕机，B.日登陆用户10万人，每天因为高并发不得不宕机三次。
你会选什么?你不觉得“我那个网站因为用户太多太热情又宕机了”这句话又骄傲又装逼么?误区二、懂大数据就必须要懂技术“我不懂技术，我能学会大数据吗?”大数据更多的是一种能力，而非技能，这种能力能从无尽的数据里看出商机看出价值。
诸葛亮懂兵法，他知道该在哪里伏兵该在哪里生火，他不必知道关羽是如何耍大刀，也不必知道张飞杀人时，蛇矛是扎还是砍。
误区三、所有公司都必须懂大数据我承认如果卖煎饼果子的大妈能开发一个APP，拿到客户对煎饼里薄脆是否爽口，辣椒酱是否够味的直接意见，那么很有利于产品的改进。
但是你会为一个3元钱的煎饼去下载一个8M的APP吗?而在移动互联网大会上，Evernote的CEO Phil Libin明确说自己产品的商业模式就是向用户收费，让他们甘心为产品体验付费，而不玩当下流行的大数据那一套。
数据分析中的常见陷阱与注意事项
数据分析中的常见陷阱与注意事项数据分析在当今信息时代扮演着至关重要的角色。
它帮助我们理解和利用大量的数据，以便做出明智的决策。
然而，数据分析并非一项轻而易举的任务。
在进行数据分析时，我们需要警惕一些常见的陷阱和注意事项，以确保我们的分析结果准确可靠。
首先，数据采集是数据分析的起点。
然而，很多人在数据采集过程中犯了一个常见的错误，即选择了错误的样本。
样本的选择必须具有代表性，以确保我们能够从中得出准确的结论。
如果我们只选择了一个特定群体的样本，那么我们的结论将只适用于这个特定群体，而不能推广到整个人群。
因此，在数据采集阶段，我们需要仔细考虑样本的选择，以避免这个陷阱。
其次，数据清洗是数据分析中不可或缺的一步。
在现实生活中，数据往往存在着各种各样的问题，比如缺失值、异常值等。
如果我们在分析之前不对这些问题进行处理，那么我们得到的结果可能会被这些问题所影响。
因此，我们需要进行数据清洗，以确保我们的数据是干净的、可靠的。
在数据清洗过程中，我们需要注意保持数据的完整性和一致性，同时要警惕过度清洗数据，以免对结果产生不良影响。
第三，选择适当的统计方法也是数据分析中的一个重要问题。
在数据分析中，我们通常会使用各种统计方法来处理数据。
然而，不同的统计方法适用于不同的情况。
如果我们选择了错误的统计方法，那么我们的分析结果可能会出现偏差。
因此，我们需要在选择统计方法时，考虑到数据的特点和研究的目的，以确保我们的分析结果准确可靠。
此外，数据分析中还存在着一些常见的陷阱，比如相关性与因果关系的混淆、过度解读数据等。
相关性只是指两个变量之间的关联程度，而并不能说明因果关系。
如果我们在数据分析中混淆了这两个概念，那么我们可能会得出错误的结论。
另外，我们在分析数据时也需要保持客观，避免过度解读数据。
数据只是客观存在的事实，我们不能对其进行主观臆断。
因此，在数据分析中，我们需要保持谨慎和客观的态度，以避免这些陷阱。
综上所述，数据分析是一项需要谨慎处理的任务。
数据分析中的常见误区及如何避免
数据分析中的常见误区及如何避免数据分析是现代社会中不可或缺的重要工具之一，它能帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
然而，在进行数据分析过程中，我们常常会遇到一些常见的误区，这些误区可能导致分析结果的不准确或误导性。
本文将探讨数据分析中的常见误区，并提出相应的解决方法，帮助读者避免这些误区，确保数据分析的准确性和可靠性。
一、数据采集的误区数据分析的第一步是数据采集，而数据采集过程中存在着一些常见的误区。
首先是数据样本的选择偏差，即只选择符合分析目的的数据，而忽略了其他有可能对结果产生影响的数据。
为避免这个误区，我们应该尽可能选择具有代表性的样本，以确保分析结果的可靠性。
其次是数据质量问题，即数据中可能存在错误、缺失或异常值。
为了解决这个问题，我们应该进行数据清洗和处理，剔除无效数据，并进行数据验证和校正。
二、分析方法的误区在选择分析方法时，我们也容易陷入一些误区。
首先是相信"因果关系"的幻觉，即通过相关性来推断因果关系，而忽略了其他可能的解释。
为避免这个误区，我们应该进行实验证明或者采用其它辅助方法来验证因果关系。
其次是过分依赖单一指标，而忽略了整体情况。
为避免这个误区，我们应该综合考虑多个指标，并进行全面的分析。
最后是数据过拟合问题，即过多地拟合数据，导致分析结果不具有泛化能力。
为避免这个误区，我们应该选择合适的拟合模型，并进行模型验证和评估。
三、可视化的误区数据可视化在数据分析中起着重要的作用，但是在进行可视化时也存在一些误区。
首先是信息过载问题，即过多地展示信息，导致视觉混乱。
为避免这个问题，我们应该选择合适的图表类型，并进行信息筛选和整理。
其次是误导性的图表，即通过选择不合适的图表类型或者调整坐标轴来扭曲数据的真实情况。
为避免这个问题，我们应该选择合适的图表类型，并确保图表的准确和清晰。
四、结论的误区在进行数据分析后，我们得出结论和提出建议是数据分析的最终目的。
大数据基本特征与常见误解分析
大数据基本特征与常见误解分析东软管理咨询资深咨询顾问宁泓森随着大数据时代到来，各种关于大数据关键字接踵而至，大数据行业应用，大数据思维，大数据方法，大数据架构，大数据技术等等。
那么什么是大数据呢？本文我们来谈一下大数据是什么，以及针对大数据的一些常见的误解和迷惑进行解答。
一、大数据的基本特性维基百科在技术层面给大数据做了一个定义。
大数据指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合--维基百科。
大数据的4V特性：图 1大数据的4V特征●数据量巨大Volume传统关系型数据库是TB级，大数据处理数据量达到PB级。
●数据类型多Variety大数据不仅包括结构化数据，也包括半结构化数据和非结构化数据。
●要求数据处理速度快Velocity大数据需要实时处理海量数据的能力。
●数据价值密度低、商业价值高Velocity大数据具有潜在价值，并可以数据再利用。
一般必须同时满足这4个特性的数据，我们才称之为大数据，4V特性是我们判断是否是大数据的最常用方法。
二、大数据的来源、类别、途径图 2大数据的来源、类型、途径1.大数据的来源与途径●政府政府各类数据中心、IT系统里存在大量结构化数据，同时政府事务存在大量的文本、流媒体文件等非结构化数据。
●企业企业内部各种信息化系统内存在的数据，由企业设备自动产生的数据，企业业务、交易产生的数据等。
●个人个人身体指标、DNA、行为数据、人与人的交互数据等。
这些海量的数据，可以通过可穿戴设备、物联网传感器以及各种数字化硬件设备，以及基于互联网、移动互联网的AppS、各类IT信息系统获取。
2.大数据的类型●按照数据结构划分包括传统数据库应用中常用的结构化数据，日志、xml文件等半结构化数据，以及数量最为众多的图片、文本、语音视频等媒体文件构成的非机构化数据。
●按照产生主体划分包括企业各类信息化系统和应用产生的数据、人本身产生的数据、机器自动产生的数据。
大数据应用开发常见误区
大数据应用开发常见误区近年来，大数据应用开发成为企业信息化建设的重要一环。
然而，由于技术的复杂性和快速发展，许多开发者在实践过程中经常遇到一些常见的误区。
本文将围绕大数据应用开发常见的误区展开论述，并提供一些建议来规避这些问题。
一、数据收集与预处理误区大数据应用的核心是数据，因此数据收集和预处理是非常重要的环节。
然而，许多开发者在这个阶段存在以下误区：1. 不充分规划数据收集：在进行数据收集之前，开发者应该明确收集哪些数据，并制定相应的收集计划。
然而，有些开发者对数据收集的规划不充分，导致收集到的数据无法满足实际应用的需求。
2. 忽略数据质量问题：大数据应用中常常会遇到数据质量问题，例如数据缺失、重复、异常等。
开发者在进行数据预处理时，往往会忽略这些问题，导致后续分析的结果不准确。
解决方案：在数据收集之前，开发者应该充分规划数据收集计划，并根据实际需求确定收集哪些数据。
同时，在数据预处理的过程中，应对数据质量进行检查和清洗，确保数据的准确性和完整性。
二、算法选择与调优误区在大数据应用开发中，算法的选择和调优对于应用性能和效果有着重要影响。
然而，许多开发者存在以下误区：1. 盲目选择流行算法：很多时候，开发者会盲目选择目前流行的算法，而不考虑实际应用的需求和数据特点。
这导致了算法不适配、性能低下的问题。
2. 忽略算法调优：在应用开发的过程中，开发者应该根据实际需求对算法进行调优，以提高算法的性能和准确度。
然而，有些开发者忽略了这一步骤，导致应用的性能无法达到预期。
解决方案：开发者应该根据实际需求和数据特点选择合适的算法，并进行相应的调优。
同时，定期评估算法的性能，根据实际情况进行调整。
三、系统架构设计误区大数据应用的系统架构设计是保证应用可扩展性和性能的关键因素。
然而，很多开发者存在以下误区：1. 单一节点设计：有些开发者在系统架构设计时只考虑单一节点，而忽略了系统的扩展性。
这导致应用无法有效处理大规模数据和高并发请求。
当前对大数据仍存在的4个理解误区
当前对大数据仍存在的4个理解误区当前对大数据仍存在的4个理解误区回顾2016，大数据仍然是国内的舆论焦点，但AI与大数据结合发挥大数据价值成为新热点。
我们从Gartner在2015年发布的技术生命周期曲线研究中已经看不见大数据单独出现。
机器学习、神经网络作为大数据资源的价值催化剂，成为Gartner技术曲线的新宠儿。
2016年的最后几天， Alphago升级版以50战全胜的战绩战震撼了整个围棋界，也刷新了人类对AI（人工智能）的认知。
作为一种发展趋势，大数据作为数据基础会融入到更多应用场景中，而大数据和AI技术结合的新应用崭露头角。
大数据资产和深度学习的结合会创造新亮点。
以往我们谈大数据的时候，更多是强调存储和管理数据的能力，局限于对于以往历史数据的统计、汇总，未来考虑到神经网络和大数据结合，我们可以发挥大数据更大的想象空间。
吴恩达（AndrewNg）先生在NIPS 2016演讲中指出，神经网络能够扩大到无限大的规模并能够依靠这一点引领深度学习。
下一个深度学习的大潮在于更加纯粹的端对端的学习，这需要足够多的数据量，才能通过深度学习自身的体征提取来获得结果。
而以下2个领域的持续增长，为AI发展会提供越来越丰富的数据量。
1.社交大数据继续爆发2016年，社交用户和社交数据的暴涨创造新机遇。
通过We Are Social发布的“2016年数字报告”显示，全球社交媒体用户23.1亿人，相当于全球人口的31%；与2015年的数据比较，新增社交媒体用户2.19亿人，年增幅10%。
社交媒体取代传统媒体成为信息流通的主要渠道。
因为社交媒体平台用户既是内容的产生者也是传播者，在内容产生、发布和扩散的过程中，这些数据即有可以挖掘知识的丰富内容价值，也有描述个体行为特点的数据价值，可以帮助社交大数据的用户从新角度看待问题。
2.电商大数据的新趋势2016年最令消费者振奋的节日依然是11.11光棍节，阿里巴巴宣布，2016年天猫双11全球狂欢节总交易额1207亿元。
大数据行业四大困惑
⼤数据⾏业四⼤困惑2019-05-062017年5⽉末，⼤数据⾏业被媒体贴上“监管趋紧”“⼤洗牌”“灰⾊数据交易”的标签，并称多家⼤数据公司被列⼊监管的调查名单之中。
“被调查”风波数据堂被某媒体报道“中枪”后的第4天，在全国中⼩企业股份转让系统（新三板）⽹站上临时公告称：“公司某⼀客户存在被公安机关调查的情况，公安机关为进⼀步了解具体情况，向公司个别业务⼈员及财务⼈员进⾏情况了解，不存在传闻‘公司⾼管被抓’的情形。
”“对于多家⼤数据公司被调查的报道⽬前还⽆法证实。
”阿⾥数据经济研究中⼼秘书长潘永花告诉《经济》记者，但从侧⾯来看，个⼈信息保护受到监管层的重视。
“被监管查出问题的企业在数据交易⽅⾯，或多或少存在违规现象。
”之前，“数据灰⾊地带或许被⾏业或监管部门所容忍。
但2017年6⽉1⽇《⽹络安全法》正式实施以后，清理不规范企业对整个产业规范化发展是有利的。
”在⼤数据⾏业15年之久的贝格⼤数据总裁李常青告诉《经济》记者，它出现的背景是《⽹络安全法》，将来⽆论是对不合规企业约谈还是处罚，都会促进⾏业的健康发展。
“⼀直以来，国家对数据的灰⾊交易打击很严厉，该抓的抓，但不能说是针对⼤数据⾏业进⾏的。
”九次⽅⼤数据创始⼈王叁寿对《经济》记者表⽰，对于打击灰⾊数据交易，⾸先要从打击内⿁开始，我们经常看到⼿机号码泄密或各种账户泄密问题，“很多数据外流都是因为内⿁。
”《最⾼⼈民法院、最⾼⼈民检察院关于办理侵犯公民个⼈信息刑事案件适⽤法律若⼲问题的解释》规定了⾮法获取或出售50条以上个⼈信息，以及违法所得5000元以上等均可⼊罪。
潘永花指出，法律填补了我国个⼈信息保护的空⽩，是对打击⾮法数据交易的重要依据。
数据确权之困“过去我们也有过困惑，⾮法交易数据很容易赚钱，但通过正常的技术采集、清洗、加⼯的⼤数据公司却赚钱不易。
这很不正常。
”王叁寿说。
“⼏个⼈或⼏⼗个⼈的团队攒点数据就去卖钱，这些底层数据的价格便宜，很容易产⽣暴利，也激活了很多公司的内⿁。
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当前对大数据仍存在的4个理解误区
回顾2016，大数据仍然是国内的舆论焦点，但AI与大数据结合发挥大数据价值成为新热点。
我们从Gartner在2015年发布的技术生命周期曲线研究中已经看不见大数据单独出现。
机器学习、神经网络作为大数据资源的价值催化剂，成为Gartner技术曲线的新宠儿。
2016年的最后几天， Alphago升级版以50战全胜的战绩战震撼了整个围棋界，也刷新了人类对AI（人工智能）的认知。
作为一种发展趋势，大数据作为数据基础会融入到更多应用场景中，而大数据和AI技术结合的新应用崭露头角。
大数据资产和深度学习的结合会创造新亮点。
以往我们谈大数据的时候，更多是强调存储和管理数据的能力，局限于对于以往历史数据的统计、汇总，未来考虑到神经网络和大数据结合，我们可以发挥大数据更大的想象空间。
吴恩达（AndrewNg）先生在NIPS 2016演讲中指出，神经网络能够扩大到无限大的规模并能够依靠这一点引领深度学习。
下一个深度学习的大潮在于更加纯粹的端对端的学习，这需要足够多的数据量，才能通过深度学习自身的体征提取来获得结果。
而以下2个领域的持续增长，为AI发展会提供越来越丰富的数据量。
1.社交大数据继续爆发
2016年，社交用户和社交数据的暴涨创造新机遇。
通过We Are Social发布的“2016年数字报告”显示，全球社交媒体用户23.1亿人，相当于全球人口的31%；与2015年的数据比较，新增社交媒体用户2.19亿人，年增幅10%。
社交媒体取代传统媒体成为信息流通的主要渠道。
因为社交媒体平台用户既是内容的产生者也是传播者，在内容产生、发布和扩散的过程中，这些数据即有可以挖掘知识的丰富内容价值，也有描述个体行为特点的数据价值，可以帮助社交大数据的用户从新角度看待问题。
2.电商大数据的新趋势
2016年最令消费者振奋的节日依然是11.11光棍节，阿里巴巴宣布，2016年天猫双11全球狂欢节总交易额1207亿元。
电商取代传统渠道，这种连接全球商家与消费者的商业基础设施的发展趋势明显。
围绕电商产生的交易数据和用户评价，不仅描述了资金、信息和物流走向，改变上游的制造、物流与金融配置的效率，而且揭示了用户的消费行为规律，通过实时分析商品相关的数据可以为消费者决策提供参考。
国外某时尚品牌做了一些新尝试，在线下实体店的衣服架上，商家内嵌了一个液晶屏幕显示该商品在线上收获的点赞数量，为消费者采购决策作参考，利用线上线下的数据打通带来全渠道融合式购物体验，
在很多新领域，电商数据、社交数据和AI的融合都有了新应用，比如根据不同旅游目的地信息、用户在社交媒体的评价和目的地的最新动态信息，为用户评估旅行社的旅游产品竞争力是否最佳，进而为消费者推荐合适的旅游产品或者帮助用户规划旅游行程。
总之有规律可循的领域，就可以引入深度学习，以大数据作为基础，提高行业的效率和决策质量。
大数据作为技术热点和转型升级的支撑工具，不管是个人、企业和政府都很期待。
但2016年在解决用户实际问题的过程中，我发现用户对大数据的理解上存在一些误区，我觉得有必要更清晰地描述出来。
1.大数据分析是自动化的一键式服务
在现实生活中，因为大数据不仅是大，还是很多不同类型的数据合集，通过交叉分析才能发现新规律；另外从数据准备、数据收集、数据清洗、数据加工以及数据专题分析和结果可视化，数据解读到决策调整会分出很多层次。
因此，目前大数据分析过程少不了人工的参与才能实现其价值。
2. 某种大数据是企业问题的万能灵药
现实中，原始数据是混乱和残缺的，不同数据源之间缺乏一致性，大数据分析在一定程度上是脏活、苦活和累活，需要做数据的清洗和加工。
没有万能灵药的数据，适合指定应用场景的数据就是好数据。
因为隐私保护和政府不公开的限制，实践中可以使用的数据是受到限制的，因此，我们必须为不同应用场景选择合适的数据源和分析模型。
3. 大数据分析时代，分析师最重要。
从招聘感受看，数据分析师的薪酬一直在快速上升，数据科学家更是各个企业追求的人才热点。
但从我们的实践工作来看，未来大数据分析的能力要开放给基层员工，不能只局限在分析师和领导层使用，实际业务中的人才是决策的主体，在大数据支持下帮助企业提升各个阶层的产出价值是我们的目标。
4、大数据分析，模型越复杂越好
最后，固然实现复杂模型（比如LVM潜变量模型）、模型学习算法会非常酷，但我们的工作关注点要放在提高工作效率、增加收益或者减少支出等实际问题的提出和拆解上，尽可能从简单模型先开始实践，并尽可能用自动化的工具来加快探索的速度。
比如，目前我们将科学决策之前的数据准备、数据收集、数据清洗、数据加工以及数据专题分析和结果可视化等过程都先实现高度自动化，为用户节省传统分析中90%的时间和精力投入，方便其将工作重心放在决策环节。