大数据里错误

A. 大数据还是大错误 的主要内容是什么意思

如今对大抄数据的狂袭热似乎又让人想起了《读者文摘》的故事。现实数据的集合是如此混乱，很难找出来这里面是否存在样本偏差。而且由于数据量这么大，一些分析者们似乎认定采样相关的问题已经不需要考虑了。而事实上，问题依然存在。

B. 怎样从大数据中筛选出错误信息

大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企版业对企权业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据 。2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局大大马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。

C. 大数据失败案例提醒 8个不能犯的错误

大数据失败案例提醒：8个不能犯的错误
近年来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷全球，不仅是信息领域，经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据，准备在其中逐得一席之地。然而，很多公司在迈入大数据领域后遭遇“滑铁卢”。在此，本文盘点了一系列大数据失败项目，深究其原因，具有警示意义。
对数据过于相信2008年，Google第一次开始预测流感就取得了很好的效果，比美国疾病预防控制中心提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是，几年之后，Google的预测比实际情况(由防控中心根据全美就诊数据推算得出)高出了50%。媒体过于渲染了Google的成功，出于好奇目的而搜索相关关键词的人越来越多，从而导致了数据的扭曲。低估大数据复杂程度在美国有几个互联网金融公司专做中小企业贷款。但是中小企业贷款涉及的数据更复杂，而且中小企业涉及到整个行业非常特殊的一些数据，比如非标准的财务报表和不同行业、不同范式的合同，他们没有很专业的知识，是很难理解或者很难有时间把它准确挖掘出来。当时大数据团队想用一个很完美的模型把所有的问题都解决掉，比如把市场和信贷的解决方案全部用一个模型来解决，但因为数据的复杂程度，最后证明这种方法是失败的，而且90%的时间都在做数据清理。这就说明，想通过大数据技术一下子解决所有的问题是很难成功的，而是要用抽丝剥茧、循序渐进的方式。管理层的惰性某家旅游公司系统通过web日志数据的挖掘来提升客户洞察。结果证明，用户在浏览网站之后，随后的消费行为模式与管理层所认为的不一致。当团队汇报此事时，管理层认为不值一提。但是，该团队并没有放弃，并通过严密的A/B测试，回击了管理层的轻视。这个案例的最终结果，不是每个CIO都能期盼的。但是，有一点是可以确定的：做好和管理层打交道的准备，让他们充分理解大数据是什么以及相应的价值。应用场景选择错误一家保险公司想了解日常习惯和购买生命保险意愿之间的关联性。由于随后觉得习惯太过于宽泛，该公司将调查范畴限定到是否吸烟上。但是，工作仍然没有实质进展。不到半年，他们就终止了整个项目，因为一直未能发现任何有价值的信息。这个项目的失败是由于问题的复杂性。在抽烟与否之间，该公司没有注意到还有大片灰色地带：很多人是先抽烟而后又戒烟了。在将问题简单化动机的驱动下，这个部分被忽略了。问题梳理不够全面一家全球性公司的大数据团队发现了很多深刻的洞察，并且计划通过云让全公司共享。结果这个团队低估了效率方面的损耗，由于网络拥塞的问题，无法满足全球各个分支顺畅提交数据运行分析的需求。该公司应该仔细思考下如何支撑大数据项目，梳理所需的技能并协调各IT分支的力量进行支持。由于网络、安全或基础设施的问题，已经有太多的大数据项目栽了跟头。缺乏大数据分析技能一家零售公司的首席执行官不认同亚马逊规模化、扁平化的服务模式，因此让CIO构建一个客户推荐引擎。项目最初的规划是半年为期，但是团队很快认识到诸如协同过滤(collaborativefiltering)之类的概念无法实现。为此，一个团队成员提出做一个“假的推荐引擎”，把床单作为唯一的推荐产品。这个假引擎的工作逻辑是：买搅拌机的人会买床单，买野营书籍的人会买床单，买书的人会买床单。就是如此，床单是唯一的、默认的推荐品。尽管可笑，这个主意其实并不坏，默认的推荐也能给企业带来销售上的提升。但是，由于大数据相关技能的缺失，真正意义上的引擎未能实现。提出了错误的问题一家全球领先的汽车制造商决定开展一个情感分析项目，为期6个月，耗资1千万美元。项目结束之后，该厂商将结果分享给经销商并试图改变销售模式。然后，所得出的结果最终被证明是错误的。项目团队没有花足够的时间去了解经销商所面临的问题或业务建议，从而导致相关的分析毫无价值。应用了错误的模型。某银行为判断电信行业的客户流失情况，从电信业聘请了一位专家，后者也很快构建了评估用户是否即将流失的模型。当时已进入评测验证的最后阶段，模型很快就将上线，而银行也开始准备给那些被认为即将流失的客户发出信件加以挽留。但是，为了保险起见，一位内部专家被要求对模型进行评估。这位银行业专家很快发现了令人惊奇的事情：不错，那些客户的确即将流失，但并不是因为对银行的服务不满意。他们之所以转移财产(有时是悄无声息的)，是因为感情问题——正在为离婚做准备。可见，了解模型的适用性、数据抽象的级别以及模型中隐含的细微差别，这些都是非常具有挑战性的。管理层阻力尽管数据当中包含大量重要信息,但Fortune Knowledge公司发现有62%的企业领导者仍然倾向于相信自己的直觉,更有61%的受访者认为领导者的实际洞察力在决策过程中拥有高于数据分析结论的优先参考价值。选择错误的使用方法企业往往会犯下两种错误,要么构建起一套过分激进、自己根本无法驾驭的大数据项目,要么尝试利用传统数据技术处理大数据问题。无论是哪种情况,都很有可能导致项目陷入困境。提出错误的问题数据科学非常复杂,其中包含专业知识门类(需要深入了解银行、零售或者其它行业的实际业务状况);数学与统计学经验以及编程技能等等。很多企业所雇用的数据科学家只了解数学与编程方面的知识,却欠缺最重要的技能组成部分——对相关行业的了解，因此最好能从企业内部出发寻找数据科学家。缺乏必要的技能组合这项理由与“提出错误的问题”紧密相关。很多大数据项目之所以陷入困境甚至最终失败,正是因为不具备必要的相关技能。通常负责此类项目的都是IT技术人员——而他们往往无法向数据提出足以指导决策的正确问题。与企业战略存在冲突要让大数据项目获得成功,大家必须摆脱将其作为单一“项目”的思路、真正把它当成企业使用数据的核心方式。问题在于,其它部门的价值或者战略目标有可能在优先级方面高于大数据,这种冲突往往会令我们有力无处使。大数据孤岛大数据供应商总爱谈论“数据湖”或者“数据中枢”,但事实上很多企业建立起来的只能算是“数据水坑儿”,各个水坑儿之间存在着明显的边界——例如市场营销数据水坑儿与制造数据水坑儿等等。需要强调的是,只有尽量缓和不同部门之间的隔阂并将各方的数据流汇总起来,大数据才能真正发挥自身价值。在大数据技术之外遇到了其它意外状况。数据分析仅仅是大数据项目当中的组成部分之一,访问并处理数据的能力同样重要。除此之外,常常被忽略的因素还有网络传输能力限制与人员培训等等。回避问题有时候我们可以肯定或者怀疑数据会迫使自身做出一些原本希望尽量避免的运营举措,例如制药行业之所以如此排斥情感分析机制、是因为他们不希望将不良副作用报告给美国食品药品管理局并承担随之而来的法律责任。在这份理由清单中,大家可能已经发现了一个共同的主题:无论我们如何高度关注数据本身,都会有人为因素介入进来。即使我们努力希望获取对数据的全面控制权,大数据处理流程最终还是由人来打理的,其中包括众多初始决策——例如选择哪些数据进行收集与分析、向分析结论提出哪些问题等等。为防止大数据项目遭遇失败，引入迭代机制是非常必要的。使用灵活而开放的数据基础设施,保证其允许企业员工不断调整实际方案、直到他们的努力获得理想的回馈，最终以迭代为武器顺利迈向大数据有效使用的胜利彼岸。

D. 个人大数据征信出错 需要像哪个部门反应情况

可以向当地中国人民银行征信管理中心进行反映，事先应该是准备好相关资料

E. 下面对大数据特征的说法中哪个是错误的

大数据(bigdata)，是指无法抄在袭可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。1.数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。2.要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化

F. 大数据系统数据表导入时出现错误是什么原因

1.导入的时候access中的表名必须是大写的,否则导进去之后,因为sqlplus运行到后台的时候会把所有字符自动变为大写,而oracle大小写敏感,所以生成的小写表无法访问,你用toad或DBARtsion也是白搭
2.表中的字段名称比如user之类的改进改名，很有可能就会因为这个卡掉，得重新导
3.注意数据库中的数据，有可能会出现因为数据导致导入一半后卡住，出现这种问题的时候多半是因为备注转化为的对象类型不对
4.ACCESS中的备注问题，这个是个头疼的问题，真tm头疼，刚开始我用OLE
DB方式连接数据库，备注默认转化的oracle数据类型为LONG，但是TNND每张oracle表中最多只有一个LONG类型的字段，（古怪的规定~！我找了半天没找到原因）

G. 大数据中存在哪些误解

1.大数据是新时代的新玩意

事实上，数据分析一点也不新。早从数百年前的启蒙时代，学者们便已开始遵循科学方法，一步步拆解事物形成背后的原因。科学家先观察，取得并分析数据，归纳出假说，然后再经过不断实证，逐渐形成定律。因此我们说的大数据，充其量只是科学方法的应用。

2.100TB以上才叫大数据

数据的大小，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。数据大，也不代表一定能做出准确的预测─假设你拥有地球70亿人口的姓名、性别、生日、身高、体重、肤色、视力，以及他们的上网行为等种种数据，如果题目是要预测他们明年的收入分布，这个庞大的资料库，恐怕还是无法帮上你什么。所以数据在精不在多，重点是要达成的任务，不是储存的数量。

3.数据非常客观

采集数据的软硬件，是人为设计的，因此不可能做到绝对的客观。手机停留在某个画面，就代表你在欣赏这个内容吗?很难说，或许你只是在跟旁边的朋友聊天。对某个发文点赞，就代表你真心喜欢这则资讯吗?也很难说，说不定只是喜欢发文的人，或是手滑不小心按到。

4.数据可以告诉你不知道的内幕

就像字面显现的，数据只能告诉你不知道的数据。但它究竟代表什么样的内幕，必须要靠归纳者自行去解读。举例来说，分析你的App使用者资料后，发现21-30岁女性族群占比最大，这可能代表着你的App对这种人最有吸引力，但也可能代表当初推广团队在发广告时，比较针对这样的族群。究竟事实是什么?往往需要更进一步的综合比较、实验分析，才能逼近。

5.大数据是资讯部门的问题

大数据的收集与储存，的确可以归类为资讯部门的业务。但定义该收集什么，如何收集，收集后该如何应用，绝对是业务主导部门该负责的。要求IT部门把大数据做好，就好像要求财务部门提升公司获利一样，是本末倒置的。

关于大数据中存在哪些误解，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。

H. c语言中，大数据转化成小数据会有错误什么意思

例如一个浮点数范围比一个整数大,从浮点数转为整数会丢失精度,乃至溢出

I. 常见的大数据项目失败原因及应对措施有哪些

常见的大数据项目失败原因:
1、数据泄露

这是做大数据项目最忌讳的一点，数据一泄露，毫无疑问，项目合作者必然会成为数据泄露的受害者。如果竞争对手获得了机密数据，那么一般的投资人都会考虑到数据的安全性而放弃这个项目的投资或者转向投资别的项目，那么对不起，数据泄露你的项目就已经失败了。
2、不够方便简洁
有的程序过于复杂，导致很多人怕麻烦不愿意去接触。高度定制开发的工具可以让系统保持适当的精简化，并且能够无缝地集成到现有的技术基础架构中。这样的项目开发能够更好的找到受众，而且也更容易接被接受。
3、数据不具备时效性
信息在现代这个社会也越来越拥有更高的社会价值，信息也越来越具有生产力。信息的及时性有助于帮助你更好的洞察社会现状然后做出判断，比别人更能够及时抓住机遇，这样才会更容易成功。
应对措施有:
以身作则 ，要有意识地向员工展示他们如何使用数据做决策。企业能够建立、发展和维持一支具有所需专业数据知识的业务问题的全能的数据团队。只有渐渐适应了这种运作模式才能更好的做大数据项目。进行相应的绩效评估。

J. 大数据扫码网络出觋错误原因

你好，这个错误的原因
就是你的网络信号不稳定
大数据接收不了网络传输
就会出现错误的情况
你可以把网络刷新一下
然后再去扫码，就可以解决了