1。大数据是新时代的新玩意。其实数据分析一点都不新鲜。早在几百年前的启蒙运动中，学者们就已经开始遵循科学的方法，一步步拆解事物形成背后的原因。科学家先观察、获取、分析数据，得出假说，然后通过不断的论证，逐渐形成规律。所以我们说的大数据，充其量就是科学方法的应用。超过2.100TB就是大数据的规模。其实没有明确的边界。
大量的数据并不一定意味着你能做出准确的预测——假设你有地球上70亿人的姓名、性别、生日、身高、体重、肤色、视力以及他们的上网行为等各种数据，如果题目是预测他们明年的收入分配，恐怕这个庞大的数据库帮不了你。所以数据不多，重点是要完成的任务，而不是储存的数量。3.数据很客观。采集数据的软硬件都是人为设计的，不可能绝对客观。
4、依靠数据挖掘分析做决策存在哪些局限或者风险?一个是数据的可获得性，即决策所依据的数据能否获得，是否有足够的时间，是否有足够的数据维度等等。第二是数据的质量，数据中是否有噪声，是否有虚假数据，数据有多稀疏。避免垃圾进出。第三，数据的时效性是否满足决策需求，比如实时更新、月度更新、季度更新？第四，数据决策的假设条件目前是否仍然满足要求，比如模型开发时的假设条件是否仍然有效，模型的有效性是否满足要求？
5、 数据分析报告范文An优秀数据分析如何写报告？首先，要有一个好的框架，和盖房子是一样的。好的分析一定要基础扎实，层次清晰，让读者一目了然，结构清晰明了，让别人也容易理解，让人有读下去的欲望。第二，每一个分析都有结论，结论一定要明确。如果没有明确的结论，分析就不叫分析，也就失去了它本身的意义，因为你在做分析之前是要去发现或者确认一个结论的，所以不要忘本，舍本逐末。
6、 数据分析师在工作中会遇到什么难题?最常见的问题是自己分析的数据不准确，导致辛苦半天，分析出来的结果没有参考价值，甚至是错误的。我有个同事是a 数据分析老师。当然，我们公司目前这方面的工作才刚刚起步，还很不成熟。所有相关数据库尚未建立，正处于建立阶段。收集数据的方式也在摸索中。所以收集的数据很可能是不准确的。有一次，领导让我朋友对从市场数据分析收集的市场目标群体的消费习惯和爱好进行调查，找出规律。
文件夹本身就有几十兆大小，可想而知这些数据有多大。经过几天几夜的不懈努力，我们终于取得了初步成果，对这些数据进行了系统的整理和分类。但是在分类的过程中，发现一些关于市场活动的数据是相互矛盾的。参加活动的人数与实际转化的人数不符，有时现场转化的人数比实际参加活动的人数还多。这显然是有问题的。于是他找到相关部门的相关人员了解情况。
