2.高維度現(xiàn)在我們經(jīng)常會遇到有上百個屬性的數(shù)據(jù)集，而不是幾十年前常見的只有幾個屬性的數(shù)據(jù)集。在生物信息學(xué)領(lǐng)域，微陣列技術(shù)的進步產(chǎn)生了涉及數(shù)千種特征的基因表達數(shù)據(jù)。具有時間或空間成分的數(shù)據(jù)集通常具有高維數(shù)。例如，考慮包含不同區(qū)域的溫度測量結(jié)果的數(shù)據(jù)集。如果在相當(dāng)長的時間段內(nèi)重復(fù)測量，維度(特征數(shù))的增長與測量次數(shù)成正比。

1，數(shù)據(jù)分析需要大量的投入如今，似乎每一項新技術(shù)的投入都要經(jīng)過嚴格的財務(wù)支出篩選過程?！耙嗌馘X？”這是IT和業(yè)務(wù)經(jīng)理在提議啟動項目或部署新工具時需要考慮的首要問題之一。有人認為數(shù)據(jù)分析本質(zhì)上是一個昂貴的工作，所以僅限于預(yù)算大或者內(nèi)部資源大的企業(yè)。但事實并非如此?，F(xiàn)在市場上有許多開源工具和其他工具可以幫助展示數(shù)據(jù)分析的價值。而且基于云系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)會比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫便宜很多。

另外，通常用數(shù)據(jù)分析來達到三個效果:提高流程效率，實現(xiàn)收入增長，積極進行風(fēng)險管理?？偟膩碚f，數(shù)據(jù)分析在任何公司的應(yīng)用中都帶來了很大的性價比。2.你需要“大數(shù)據(jù)”來執(zhí)行分析。對于許多人來說，大數(shù)據(jù)和分析的概念是相輔相成的。企業(yè)需要在執(zhí)行分析之前收集大量數(shù)據(jù)，以便生成業(yè)務(wù)洞察和改進決策。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢也很明顯。擁有這些資源的公司將大數(shù)據(jù)存儲作為促進分析的一部分，并獲得顯著的競爭優(yōu)勢。

數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)生成速度快、數(shù)據(jù)格式多樣、數(shù)據(jù)值密度低，對大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)難點提出了挑戰(zhàn)。一是數(shù)據(jù)量大，然后傳統(tǒng)單機處理模式不可行，需要使用集群然后數(shù)據(jù)生成速度快，也就是說傳統(tǒng)為了保證數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)時代傳統(tǒng)企業(yè)管理中遇到的問題:隨著信息化水平的不斷提高和互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、智能手機終端等技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)的生成、存儲、傳播和分析，無論從數(shù)量、方式和方法上，都與過去有著天壤之別。大數(shù)據(jù)時代給各行各業(yè)帶來了巨大的沖擊，給/。1.企業(yè)的決策過程傳統(tǒng)企業(yè)的經(jīng)營決策往往更多的依靠管理者，依靠管理者的經(jīng)驗、直覺和勇氣。這類企業(yè)過去可能發(fā)展壯大，但缺乏決策管理過程的監(jiān)控，缺乏數(shù)據(jù)的收集、提取和分析，數(shù)據(jù)與決策結(jié)果的關(guān)系不明確。

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，傳統(tǒng)企業(yè)的組織架構(gòu)和決策流程將受到面臨前所未有的考驗。2.智能化、信息化程度不夠大。數(shù)據(jù)的“4V”特征在數(shù)據(jù)存儲、傳輸、分析和處理方面發(fā)生了實質(zhì)性的變化。數(shù)據(jù)量幾何倍數(shù)的增長對存儲技術(shù)提出了挑戰(zhàn)，需要高速信息傳輸能力的支撐，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和低密度有價值數(shù)據(jù)的快速分析處理能力提出了更高的要求。

1，沒有明確的分析數(shù)據(jù)的目的。當(dāng)我們要分析一個數(shù)據(jù)的時候，首先要確定自己的目的，為什么要收集和分析這樣一個數(shù)據(jù)。只有目的明確了，才能知道下一步要收集什么數(shù)據(jù)，如何收集數(shù)據(jù)，分析什么數(shù)據(jù)。2.沒有合理時間的要合理安排時間數(shù)據(jù)分析。一般我們有幾個步驟，比如收集數(shù)據(jù)> >整理數(shù)據(jù)> >分析數(shù)據(jù)> >美化表格。在做這些之前，要預(yù)估每一步要花多少時間，哪一步更重要，需要更多的時間等等。這些步驟要在開始收集數(shù)據(jù)之前就規(guī)劃好，然后再去操作。

Da數(shù)據(jù)分析Tools面臨大數(shù)據(jù)時代有哪些挑戰(zhàn)？傳統(tǒng)的智能BI和報表工具已經(jīng)難以承擔(dān)大數(shù)據(jù)的市場應(yīng)用任務(wù)。新一代大數(shù)據(jù)處理工具將取代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理軟件，引領(lǐng)新時代的數(shù)據(jù)挖掘浪潮。那么，在信息化時代背景下，數(shù)據(jù)分析 tools會面臨哪些挑戰(zhàn)？數(shù)據(jù)收集和兼容數(shù)據(jù)收集和整合是數(shù)據(jù)處理的第一步。如何更好更快地檢索和收集足夠多的數(shù)據(jù)成為數(shù)據(jù)分析過程的關(guān)鍵。

新時代的big 數(shù)據(jù)分析工具必須具有很強的數(shù)據(jù)兼容性，包括對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。即使在數(shù)據(jù)龐大雜亂的情況下，大型數(shù)據(jù)分析工具也要能夠快速響應(yīng)，對數(shù)據(jù)進行整合和篩選，為接下來的數(shù)據(jù)分析工作打下良好的基礎(chǔ)。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。

問答太多，不能發(fā)鏈接，不然我給你鏈接。有開源的大數(shù)據(jù)項如Hadoop，編程語言，下面講的是大數(shù)據(jù)的底層技術(shù)，簡單來說，按照永紅科技的技術(shù)，有四個方面，實際上代表了一些通用的大數(shù)據(jù)底層技術(shù):ZSuite具有高性能big 數(shù)據(jù)分析能力，她完全拋棄ScaleUp，全面支持ScaleOut。ZSuite主要通過以下核心技術(shù)支持PB級大數(shù)據(jù):跨粒度InDatabaseComputing)ZSuite支持各種常用匯總和幾乎所有專業(yè)統(tǒng)計功能。