⑴ 大數據有問題能處理嗎

不是萬能的，任何技術都有使用的場合，不過大數據技術是目前很流行的技術，學習還是比較好的。

⑵ 醫學影像大數據分析存在哪些問題

醫學影像信息是被數字化、數據化後形成了豐富多樣的、存儲量龐大的醫學大數據但是這些數據大多要進行人工分析 。
原始影像一般還不能直接用於影像數據挖掘分析，必須進行預處理，以生成可用於高層次挖掘的影像特徵庫。影像數據挖掘的一般流程通常包括影像的存儲、影像的預處理、影像的搜索、影像的挖掘和展示等步驟。
醫學影像信息的分析需要研究利用時間上的形態學變化對某個病變與組織器官的功能預測，研究利用相關的數據與知識進行推測的方法。

⑶ 大數據時代在網路信息檢索中遇到的主要問題是什麼

而主要的實施過程，是靠數據可視化技術來實現的。
數據可視化技術讓數據能以圖表和視頻的方式直觀地展示在人們面前，但是很多企業還是留存有一些傳統的觀念。很多企業雖然重金聘用了數據分析師甚至是組建了數據分析師團隊，但是卻並沒有建立完善的數據價值體系。對數據分析工作缺乏理解與支持。
相對於數據管理、收集到挖掘，同時也讓數據分析師的身價倍增。而隨著大數據分析工具等大數據應用技術的出現，未來的數據分析師又將遇到怎樣的挑戰和機遇呢?
工具搶了人的飯碗。
企業的支持
雖然大數據的概念已經普及。
從幕後到台前的轉變
以往的業務人員經常要磨破嘴皮才能得到別人的認同，而現在許多企業正在考慮讓數據分析師帶著數據分析結果去談業務。打算以「讓數據說話，以數據服人」去贏得客戶的信任，功能不可謂不強大。
但如果僅憑這些就認定大數據分析工具能取代數據分析師，未免有些杞人憂天了。恰恰相反大數據搭著信息時代的快車來到了我們的面前，二者相輔相成，是友非敵，數據可視化這些技術的出現固然使行業受到了影響與挑戰，數據分析師這個行業才能繼續生存並發展。其實，大數據分析工具不是數據分析師的競爭者，而是協助者。工具本來就是為人服務的，數據分析師的專業素養讓其能很好的發揮大數據分析工具的性能，響應時代的需要，也為企業和數據分析師留有足夠的空間。很多工具的功能涵蓋了從數據前期整合、分析乃至末端的數據可視化的整個數據分析過程;同時，企業應該建立資料庫並部署大數據分析工具，為了能更好地對接用戶，大數據分析工具，數據分析師的工作性質也將發生改變。
在大數據時代?
很多大數據分析工具的設計起點非常高，而數據分析師作為數據的管理者和挖掘者，是最適合不過的講解人了。這樣就要求數據分析師不僅要有扎實的數據分析能力，還要能提取數據精髓，並將之演講出來以獲得他人的認同。從幕後轉到台前，這裡面會需要許多技能，數據分析師所扮演的角色不可能是一成不變的。而只有順應時代的潮流，定位了數據分析過程中所需要的大部分功能，數據分析工的工作重心還應該放在「挖掘數據價值」上。企業與數據分析師直接缺少職能的溝通，將直接影響企業對數據分析師工作性質的定位，數據的價值逐漸為人們所重視

⑷ 大數據下有什麼方法可以做設備故障分析與診斷嗎

這個主要是看數據分析，從大數據中找到出路。

⑸ 大數據可以解決的問題有哪些

大數據可以做什麼？

獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化

大數據的核心作用是數據價值化，簡單說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。

簡單的說，大數據可以做的是：記錄一切、描述一切、預測一切

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。大數據的作用可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。

⑹ 現在企業面臨哪些大數據相關的問題F5的大數據解決方案如何解決

企業在數據方面面臨的問題可多了：數據量太大、缺乏數據的一個預處理和去噪、實際的需求問題、數據量少等一系列的問題。F5的大數據解決方案為所有的設備平台免費提供了AVR的功能，也就是說應用可視化的模塊兒，可以提供基於像源IP地址客戶端到F5的訪問延時，提供很多高可用數據，另外F5可以提供可編程定製化的日誌的輸出，可以幫助客戶來提供這樣的一些態勢感知，一些流量的異常分析和判斷。F5可以偵聽所有層面主要是非加密的協議的這些業務流量，可以按照企業的需要定製化的去輸出你想要的內容........，這套解決方案的功能太多了，你還是上官網好好了解吧。

⑺ 如何基於大數據分析來進行故障預警

現在很多工具都是可以進行預警設置，像BDP個人版會對數據進行預警設置，數據異常會有提示的，我覺得挺好的。

⑻ 故障案例的大數據分析模型該從哪些方面入手

1、SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
2、會用Excel/SQL做基本的數據提取、分析和展示
3、會用腳本語言進行數據分析，Python or R
4、有獲取外部數據的能力加分，如爬蟲或熟悉公開數據集
5、會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
6、熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法

⑼ 大數據安全問題，怎麼解決

對於日常安全運維產生的海量數據進行安全分析，防止隱患發生：

通過類似RG-BDS的大版數據安全權平台解決海量安全日誌管理和安全問題預警與定位的技術難題，通過6層縱深架構和4步智能分析演算法，利用大數據分析模型等自主創新技術，為使用者清晰呈現安全整體態勢並實時感知、精準定位威脅源頭。