大數據平台的難點

⑴ 大數據分析和數據監測為什麼是難點

1、信息碎片化抄
在互聯網襲上傳播產生的信息數據量是海量的，且輿論話語權分散，各類數據隨手可得
2、技術更不上
大數據技術更新迭代快速，全網的數據挖掘及分析對技術要求極高
3、人力物力有限
僅靠人工搜索的方式收集、匯總、分析，難度系數堪比大海撈針
難點雖多，但也有很多方式方法可以解決，很多政企機構會藉助一些大數據監測分析系統，運用大數據技術，實現分析與監測的目的。我個人推薦幾家市面上大數據系統做的比較好龍頭公司，新浪輿情通、蟻坊、燈塔輿情等。輿情通我用過，客服很耐心解答。

⑵ 結合實際,談談如何利用大數據解決各種中的痛點難點

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和內處理的數據集容合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

⑶ 工業大數據可視化的難點有哪些

數據可視化技術第一代應該是報表軟體，通過報表系統能夠把復雜的數據整理成規則的表格，並配以漂亮的圖形，比如柱圖、餅圖、折線圖等等。
第二代當屬BI（Business Intelligence）了，BI比起簡單的報表又更進了非同步，它已經不單單是一個工具軟體，而是一套完整的解決方案，可以將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。

⑷ 該如何精細地學大數據開發 會遇到哪些難點

大數據開發怎麼學習？由於大數據技術涉及內容太龐雜，大數據應用領域廣泛，而且各領域和方向採用的關鍵技術差異性也會較大，難以三言兩語說清楚。

附上大數據工程師技能圖：

零基礎學習大數據一般有以下幾步：

了解大數據理論；計算機編程語言學習；大數據相關課程學習；實戰項目

（1）了解大數據理論

要學習大數據你至少應該知道什麼是大數據，大數據一般運用在什麼領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。

（2）計算機編程語言的學習

對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單，大數據開發的學習是需要java基礎的，而對於從來沒有接觸過編程的朋友來說，要從零開始學習，是需要一定的時間和耐心的。

（3）大數據相關課程的學習

學完了編程語言之後，一般就可以進行大數據部分的課程學習了。大數據課程，包括大數據技術入門，海量數據高級分析語言，海量數據存儲分布式存儲，以及海量數據分析分布式計算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等專業課程。如果要完整的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。

（4）實戰項目

學習完任何一門技術，最後的實戰訓練是最重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。

⑸ 大數據分析中有哪些難點

1.很難取得用戶操作行為完好日誌

現階段數據剖析以統計為主，如用戶量、使用時間點時長和使用頻率等。一是需要辨認用戶，二是記錄行為簡單引起程序運轉速度，三是開發本錢較高。

2.需要剖析人員足夠的了解產品

產品有了核心方針，拆分用戶操作任務和意圖，剖析才會有意圖，否則拿到一堆數據不知怎麼下手。比方講輸入法的核心方針設為每分鍾輸入頻率，順著這個方針可以剖分出哪些因素正向影響(如按鍵簡單點擊)和反向影響(如模糊音、誤點擊和點擊退格鍵的次數)核心方針。

3.短期內可能難以發揮作用

數據剖析需要不斷的試錯，很難在短期內證明方法的有效性，可能難以取得其他人物的支撐。

4.將剖析轉化為有指導意義的定論或者規劃

看過某使用的近四十個設置項的使用比例，修正皮膚使用率較高，而單個選項使用率不到0.1%，順次數據可以調整設置項的層級關系，重要的選項放置到一級著重顯現，低於5%的可以放置二三級。功能使用率的剖析是比較簡單的切入點。

5.明確用戶操作意圖

功能對於用戶而言，使用率不是越高越好。添加達到的方針的途徑，用戶考慮本錢添加，操作次數會添加，比方查找。在使用中使用查找可能闡明用戶沒有經過瀏覽找到想要的內容，如果用戶查找熱門內容，闡明使用展示信息的方法出現問題。

關於大數據分析中有哪些難點，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑹ 大數據分析主要會遇到的困難有哪些

大數據分析的主要困難有線下經營公司it人員缺乏，投資回報率難以確定，企業信息孤島及非結構化數據，客戶隱私糾紛，傳統經營理念根深蒂固。
推薦看下這篇文章《通往數據分析成功之路的五大挑戰》，說的很詳細~

⑺ 如何解決大數據4個特點帶來的四個困難

我覺得大數據是現代非常值得研究關注的一個課題，困難很多。

⑻ 大數據平台建設有哪些步驟以及需要注意的問題

大數據平台的搭建步驟：

1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。
2、分布式計算平台/組件安裝
國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
3、數據導入
數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。
4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。
5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。

大數據平台搭建中的主要問題
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。

⑼ 大數據可視化項目的難點有哪些

最主要是選擇正確的視覺通道來映射數據

其實這個就涉及到前、後的問題，前面需要准確的進行數據預處理； 後面可視化也需要熟練的使用畫圖手段。
而這兩個步驟是完全不一樣的思路， 要切換好很費力， 這就是難點