大数据平台的难点

⑴ 大数据分析和数据监测为什么是难点

1、信息碎片化抄
在互联网袭上传播产生的信息数据量是海量的，且舆论话语权分散，各类数据随手可得
2、技术更不上
大数据技术更新迭代快速，全网的数据挖掘及分析对技术要求极高
3、人力物力有限
仅靠人工搜索的方式收集、汇总、分析，难度系数堪比大海捞针
难点虽多，但也有很多方式方法可以解决，很多政企机构会借助一些大数据监测分析系统，运用大数据技术，实现分析与监测的目的。我个人推荐几家市面上大数据系统做的比较好龙头公司，新浪舆情通、蚁坊、灯塔舆情等。舆情通我用过，客服很耐心解答。

⑵ 结合实际,谈谈如何利用大数据解决各种中的痛点难点

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和内处理的数据集容合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

⑶ 工业大数据可视化的难点有哪些

数据可视化技术第一代应该是报表软件，通过报表系统能够把复杂的数据整理成规则的表格，并配以漂亮的图形，比如柱图、饼图、折线图等等。
第二代当属BI（Business Intelligence）了，BI比起简单的报表又更进了异步，它已经不单单是一个工具软件，而是一套完整的解决方案，可以将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

⑷ 该如何精细地学大数据开发 会遇到哪些难点

大数据开发怎么学习？由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，难以三言两语说清楚。

附上大数据工程师技能图：

零基础学习大数据一般有以下几步：

了解大数据理论；计算机编程语言学习；大数据相关课程学习；实战项目

（1）了解大数据理论

要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。

（2）计算机编程语言的学习

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单，大数据开发的学习是需要java基础的，而对于从来没有接触过编程的朋友来说，要从零开始学习，是需要一定的时间和耐心的。

（3）大数据相关课程的学习

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

（4）实战项目

学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。

⑸ 大数据分析中有哪些难点

1.很难取得用户操作行为完好日志

现阶段数据剖析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需要辨认用户，二是记录行为简单引起程序运转速度，三是开发本钱较高。

2.需要剖析人员足够的了解产品

产品有了核心方针，拆分用户操作任务和意图，剖析才会有意图，否则拿到一堆数据不知怎么下手。比方讲输入法的核心方针设为每分钟输入频率，顺着这个方针可以剖分出哪些因素正向影响(如按键简单点击)和反向影响(如模糊音、误点击和点击退格键的次数)核心方针。

3.短期内可能难以发挥作用

数据剖析需要不断的试错，很难在短期内证明方法的有效性，可能难以取得其他人物的支撑。

4.将剖析转化为有指导意义的定论或者规划

看过某使用的近四十个设置项的使用比例，修正皮肤使用率较高，而单个选项使用率不到0.1%，顺次数据可以调整设置项的层级关系，重要的选项放置到一级着重显现，低于5%的可以放置二三级。功能使用率的剖析是比较简单的切入点。

5.明确用户操作意图

功能对于用户而言，使用率不是越高越好。添加达到的方针的途径，用户考虑本钱添加，操作次数会添加，比方查找。在使用中使用查找可能阐明用户没有经过浏览找到想要的内容，如果用户查找热门内容，阐明使用展示信息的方法出现问题。

关于大数据分析中有哪些难点，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑹ 大数据分析主要会遇到的困难有哪些

大数据分析的主要困难有线下经营公司it人员缺乏，投资回报率难以确定，企业信息孤岛及非结构化数据，客户隐私纠纷，传统经营理念根深蒂固。
推荐看下这篇文章《通往数据分析成功之路的五大挑战》，说的很详细~

⑺ 如何解决大数据4个特点带来的四个困难

我觉得大数据是现代非常值得研究关注的一个课题，困难很多。

⑻ 大数据平台建设有哪些步骤以及需要注意的问题

大数据平台的搭建步骤：

1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。
2、分布式计算平台/组件安装
国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）。2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便。3）开源组件一般会持续更新，提供必要的更新服务『当然还需要手动做更新操作』。4）因为代码开源，若出bug可自由对源码作修改维护。
3、数据导入
数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台『一般主要导入到Hive，也可将数据导入到Hbase』。
4、数据分析
数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
5、结果可视化及输出API
可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。要基于大数据平台做展示，会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms级别』的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引，提供快速列查找。

大数据平台搭建中的主要问题
1、稳定性 Stability
理论上来说，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上，配置不合适，也可能成为最大的问题。
2、可扩展性 Scalability
如何快速扩展已有大数据平台，在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中，有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下，快速扩充平台是实际应用中的常见问题。

⑼ 大数据可视化项目的难点有哪些

最主要是选择正确的视觉通道来映射数据

其实这个就涉及到前、后的问题，前面需要准确的进行数据预处理； 后面可视化也需要熟练的使用画图手段。
而这两个步骤是完全不一样的思路， 要切换好很费力， 这就是难点