供应链效益评估分析中的数据采集困难如何解决？在供应链效益的评价和分析中，数据获取困难是一个常见的问题。大数据分析需要注意哪些问题？对数据分析老师的一些建议，对数据分析老师的一些建议和思考，分享给初学者数据分析老师，和有经验的数据分析老师讨论，数据分析，有哪些误区。
获得合适的数据专家，培养合适的人才非常重要。(大数据不仅仅是技术和平台。企业需要对合适的人进行投资，这些人应该清楚地了解企业的业务目标，并相应地利用大数据。它需要在技术上和分析上配备有能力和正确的人，这些人能够理解和了解数据分析引起的相互关系和趋势。再者，企业领导不仅要培养内部数据处理资源，还要引进新的人才。定义大数据确实非常庞大，可以通过多种方式进行分析。
重要的是要对目标有一个绝对清晰的理解，以及需要以什么方式分析什么数据组件才能获得什么见解。简化论是将一个复杂的问题分解成其组成部分的最佳实践之一，只有在目标明确的情况下才能实施，这将定义过程。这定义了要对数据执行的操作。通过测试优化关键测试是IT领导经常忽略的一个因素。每当实施一项新技术时，测试并进一步调整流程以获得所需的内容是非常重要的。
1，common 数据分析错误混淆了相关性和因果性对于每一个数据科学家来说，相关性和因果性错误事件都会导致代价。最好的例子就是魔鬼经济学分析相关因果关系错误导致伊利诺伊州学生的书，因为根据分析的书，学生可以在学校直接接受高等考试。进一步分析表明，家里有几本书的学生，即使从未读过，在学业上的表现也更好。这改变了父母经常买书的家庭可以创造一个愉快的学习环境的假设和观点。
使用大数据来了解两个变量之间的相关性通常是一个好主意，但总是使用“因果”类比可能会导致错误的预测和无效的决策。为了更好地利用大数据，数据科学家必须了解关系和根源的区别。相关性通常是指同时观察x和y的变化，而因果性是指x引起y，在数据科学中，这是两个截然不同的东西，但很多数据科学家往往忽略了这种差异。基于相关性的决定可能足以采取行动。我们不需要知道为什么，但这完全取决于数据的类型和要解决的问题。
