大数据分析有什么困难挑战

简述信息一览：

• 1、数据分析师应该知道的九个问题
• 2、大数据可以解决的问题有哪些
• 3、基本的大数据面试问题和答案(50个)
• 4、大数据存在哪些问题?

数据分析师应该知道的九个问题

1、分析师成长是通过“干”、”思”、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升，广积粮，缓称王，实现厚积而薄发。

2、解数据的获取与分析并非简单数数，需要明确数据来源、清洗步骤以及查询条件。建立标准流程，宣传数据***集、清洗、查询的分类与重要性，以及固定报表的必要性，可以有效提升业务认知。推荐关注数据仓库、数据治理、数据分析等书籍与资料，直观展示数据复杂性。

3、SQL常见面试题 SQL掌握运用的程度？（1）基本操作包括增删改查等SQL基本语法：增：INSERT INTO （字段名） VALUES （值）；删：DELETE FROM WHERE ；改：UPDATE SET WHERE ；查：SELECT * FROM WHERE ；（2）查询的基本语法在基本操作基础上衍生出的高级用法：嵌套查询、组合查询、表连接。

4、没有合理安排时间 数据分析也要合理安排时间，一般我们有几个步骤，收集数据整理数据分析数据美化表格，在做这些之前，我们要预估一下每一个步骤需要花多少时间，哪一步比较重要，需要花更多的时间等，这些都要在开始收集数据前就***好，然后在操作的过程中在规定的时间里完成每一个步骤。

5、无思路：数据杂乱，不知到从何入手 成因：分析的业务目标不明晰，致使数据***集过剩；分析方法与分析的场景不懂得怎样结合，导致无从下手。对策：首先，学会理解业务背景和团队的业务目标；熟悉各分析方法及应用场景，后面有介绍。

大数据可以解决的问题有哪些

1、大数据解决生活中的问题——对于金融业来说 大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。

2、解决的核心问题是处理大规模的复杂数据。处理大规模的复杂数据需要用到大数据的技术，通过大数据的技术把这些大数据管理分析好了，可以使企业领导对各方面有更明确的认识，做出更好的决策，继而更好的推动社会经济的发展。

3、第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

4、大数据需要解决的两个核心问题，首先是数据的存储与管理。随着数据量的爆炸性增长，如何高效地存储这些海量数据，并确保其安全性、可访问性和可扩展性，成为首要挑战。这不仅要求***用分布式存储系统来分散存储压力，还需要开发先进的数据压缩、加密和备份机制，以保障数据的安全与完整性。

5、农牧业的量化生产：大数据在农业中的应用主要是根据市场需求预测来调整农牧产品生产，减少市场波动，并通过精准预测天气气候帮助农民预防自然灾害。 交通领域的改善：大数据为交通行业提供了重大改进机遇，通过数据分析优化交通流量，提高道路使用效率。

6、淘宝网上的物品推荐就是根据浏览记录来的。防疫码和疫苗接种信息的汇总也是大数据的功劳。

基本的大数据面试问题和答案(50个)

1、大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。

2、你还有什么问题要问我们？回答技巧：提前准备一些与公司和职位相关的问题，展示自己的兴趣和主动性。2 你对面试的整体感受如何？回答技巧：积极表达对面试过程和公司的好感，展示自己的积极态度。2 你对自己的表现满意吗？回答技巧：客观评价自己的表现，强调自己的努力和准备。

3、答案：使用coalesce（）和repartition（）方法降低并行度，新增并行度为1的任务合并小文件。Flink篇 问题：Flink实现流批一体 答案：Flink通过一个引擎支持DataSet和DataStream API，实现计算上的流批一体。Kafka篇 问题：Kafka实现精准一次性 答案：0.11版本后引入幂等性，确保重复数据只持久化一条。

4、你自身最大的优点是什么 这个问题不限于大数据培训面试中，在各行各业的面试中经常出现。可是应聘者不清楚自己的优点是什么，甚至不少人喜欢说我最大的优点是没有缺点。如果面试官听到这样的回那么结果可能是被pass掉。

5、HDFS组成架构 NameNode管理文件元数据，如路径、属性及块列表。DataNode存储文件块数据及校验和。Secondary NameNode定期备份NameNode元数据。2 HDFS优缺点 优点：适合大数据存储，缺点：不适合网盘应用。HDFS是分布式文件系统，用于存储文件，通过目录树定位文件。

大数据存在哪些问题?

大数据杀熟是指电商平台根据用户的历史行为和偏好，向不同用户展示不同的商品价格。常见的情况是，老用户看到的价格往往比新用户高，甚至不同品牌的手机用户搜索到的价格也会有所差异。这种价格歧视现象引发了消费者的不满，并曾导致淘宝等平台因大数据杀熟问题而登上新闻头条。

数据安全与隐私保护：随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为重要的问题。大数据中心需要确保数据不被未经授权的人员或组织获取，同时也要符合相关的隐私保***规和标准。 数据共享与整合：大数据的应用需要大量的数据，但目前我国的数据整合和共享还存在一些问题。

大数据技术的出现和发展，为人类社会带来了很多便利和发展机遇，但同时也存在一些弊端和风险。以下是大数据对人类生活可能带来的一些潜在弊端： 隐私泄露和滥用 随着大数据技术的飞速发展，人们的信息越来越容易被获取、分析和应用。如果这些信息被错误使用，就有可能导致个人隐私泄露、身份被盗用等问题。

大数据存储面临的主要问题有：数据量的爆炸式增长导致的存储需求迅速扩张、数据存储的安全性问题和数据存储管理的复杂性。存储需求迅速扩张 随着数字化进程的加快，大数据存储面临的第一大挑战就是数据量的爆炸式增长。

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