分析數(shù)據(jù)要注意哪些問題？大數(shù)據(jù)分析Tools面臨有哪些挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)分析Tools面臨有哪些挑戰(zhàn)？大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)的智能BI和報表工具已經(jīng)難以承擔大數(shù)據(jù)的市場應用任務。數(shù)據(jù)分析，有哪些誤區(qū)？數(shù)據(jù)分析，有哪些常見的錯誤？數(shù)據(jù)分析 rate 數(shù)據(jù)分析在大數(shù)據(jù)惡劣環(huán)境下的效率直接體現(xiàn)了big 數(shù)據(jù)分析 tools的性能，在新時代，big 數(shù)據(jù)分析 tools不僅要能在海量數(shù)據(jù)面前快速分析并得到結(jié)果，還要保證/tools。

我覺得一個很大的問題是數(shù)據(jù)分析≠大數(shù)據(jù)不被很多人理解，尤其是目前大數(shù)據(jù)這個詞炙手可熱。很多公司在做產(chǎn)品、路演、投資的過程中，都想盡辦法去獲取大數(shù)據(jù)的概念，但往往最終的ROI并沒有想象中的那么高。數(shù)據(jù)分析通常專注于基于業(yè)務的分析、建模和編寫算法。首先你要對業(yè)務非常熟悉，知道分析店在哪里，維度是什么，然后做出相應的算法模型。

數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展了很久，以前的數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)。所以很多人擔心傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式能否應對大數(shù)據(jù)。其實這個擔心是對的。我們不能總想著一勞永逸。只有在和平時期，技術(shù)才能發(fā)展。下面介紹一下現(xiàn)在的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法以及今天大數(shù)據(jù)的具體情況。首先要說的是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)處理需求。

但是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法有什么缺點？傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，存儲、管理和分析的數(shù)據(jù)量相對較少，因此大部分可以利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫進行處理。在依靠并行計算提高數(shù)據(jù)處理速度方面，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高一致性和容錯性，按照CAP理論很難保證其可用性和擴展性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式是以處理器為中心的，但在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，需要以數(shù)據(jù)為中心的模式來減少數(shù)據(jù)移動帶來的開銷。

1?？蓴U展性由于數(shù)據(jù)生成和采集技術(shù)的進步，以TB、PB甚至EB為單位的數(shù)據(jù)集越來越普遍。如果數(shù)據(jù)挖掘算法要處理這些海量數(shù)據(jù)集，算法必須是可伸縮的。許多數(shù)據(jù)挖掘算法使用特殊的搜索策略來處理指數(shù)搜索問題。為了實現(xiàn)可伸縮性，可能需要實現(xiàn)新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以便以有效的方式訪問每個記錄。例如，當要處理的數(shù)據(jù)無法放入內(nèi)存時，可能需要一個核外算法。