⑴ 大数据有问题能处理吗

不是万能的，任何技术都有使用的场合，不过大数据技术是目前很流行的技术，学习还是比较好的。

⑵ 医学影像大数据分析存在哪些问题

医学影像信息是被数字化、数据化后形成了丰富多样的、存储量庞大的医学大数据但是这些数据大多要进行人工分析 。
原始影像一般还不能直接用于影像数据挖掘分析，必须进行预处理，以生成可用于高层次挖掘的影像特征库。影像数据挖掘的一般流程通常包括影像的存储、影像的预处理、影像的搜索、影像的挖掘和展示等步骤。
医学影像信息的分析需要研究利用时间上的形态学变化对某个病变与组织器官的功能预测，研究利用相关的数据与知识进行推测的方法。

⑶ 大数据时代在网络信息检索中遇到的主要问题是什么

而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。
数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前，但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。
相对于数据管理、收集到挖掘，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?
工具抢了人的饭碗。
企业的支持
虽然大数据的概念已经普及。
从幕后到台前的转变
以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任，功能不可谓不强大。
但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。恰恰相反大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，二者相辅相成，是友非敌，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，响应时代的需要，也为企业和数据分析师留有足够的空间。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程;同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，大数据分析工具，数据分析师的工作性质也将发生改变。
在大数据时代?
很多大数据分析工具的设计起点非常高，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位，数据的价值逐渐为人们所重视

⑷ 大数据下有什么方法可以做设备故障分析与诊断吗

这个主要是看数据分析，从大数据中找到出路。

⑸ 大数据可以解决的问题有哪些

大数据可以做什么？

获取大数据后，用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化

大数据的核心作用是数据价值化，简单说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。

简单的说，大数据可以做的是：记录一切、描述一切、预测一切

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据的作用可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。

⑹ 现在企业面临哪些大数据相关的问题F5的大数据解决方案如何解决

企业在数据方面面临的问题可多了：数据量太大、缺乏数据的一个预处理和去噪、实际的需求问题、数据量少等一系列的问题。F5的大数据解决方案为所有的设备平台免费提供了AVR的功能，也就是说应用可视化的模块儿，可以提供基于像源IP地址客户端到F5的访问延时，提供很多高可用数据，另外F5可以提供可编程定制化的日志的输出，可以帮助客户来提供这样的一些态势感知，一些流量的异常分析和判断。F5可以侦听所有层面主要是非加密的协议的这些业务流量，可以按照企业的需要定制化的去输出你想要的内容........，这套解决方案的功能太多了，你还是上官网好好了解吧。

⑺ 如何基于大数据分析来进行故障预警

现在很多工具都是可以进行预警设置，像BDP个人版会对数据进行预警设置，数据异常会有提示的，我觉得挺好的。

⑻ 故障案例的大数据分析模型该从哪些方面入手

1、SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
2、会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示
3、会用脚本语言进行数据分析，Python or R
4、有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集
5、会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
6、熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法

⑼ 大数据安全问题，怎么解决

对于日常安全运维产生的海量数据进行安全分析，防止隐患发生：

通过类似RG-BDS的大版数据安全权平台解决海量安全日志管理和安全问题预警与定位的技术难题，通过6层纵深架构和4步智能分析算法，利用大数据分析模型等自主创新技术，为使用者清晰呈现安全整体态势并实时感知、精准定位威胁源头。