大数据分析误区（大数据分析的好处坏处与实例）

本篇目录：

1、数据分析的误区有哪些?2、有关大数据的误区:数据统计≠大数据3、关于大数据的误区,你中了几个?

数据分析的误区有哪些?

数据分析的误区——大数据意味着“大量”的数据 目前，大数据已经成为一个流行词。但它的真正含义往往不清楚。有些人认为大数据就是大量的数据。但这并不完全正确。实际情况要复杂一点。

误区1：技术至上 有些人在进行数据分析时持有一种固执的观念，追求所谓的尖端的、高级的、显示自己技术水准的分析技术，认为分析技术越高级越好，越尖端越厉害。

数据分析的三大误区是分析目的不明确，为分析而分析，缺乏业务知识，分析结果偏离实际，一味追求使用高级分析方法，热衷研究模型。

数据分析过程中容易犯的几个错误 数据分析的作用不必多说，在网站运营、网络推广等方面都需要数据分析作为支撑，所谓兵马未动，数据先行，数据分析是我们做网络推广必须要掌握的技能。

误区一：把某一类型数据当做全部数据导致分析结果错误 先说个小故事：二战时英国空军希望增加飞机的装甲厚度，但如果全部装甲加厚则会降低灵活性，所以最终决定只增加受攻击最多部位的装甲。

有关大数据的误区:数据统计≠大数据

误区三：数据量很大，而小缺陷无关紧要 有人认为，根据大数定律(Law of Large Numbers)，独立的数据缺陷无关紧要，不会影响分析结果。

大数据误区大数据拥有数据 很多人认为拥有数据，尤其是拥有大量数据，就是大数据。这绝对不是真的。大量的数据并不是大数据。

大数据是一种面对数据的较新观念，不管是在搜集层面、处理层面还是对结果看待的态度，所以只要符合这种观念，即便你的会员或顾客只有几千人或几万人，一样可以玩大数据 ，关于这一点以后有时间再另文详述。

混入脏数据 脏数据是指严重不合理或对于实际业务毫无意义的数据，通常是由程序bug、第三方攻击、网络传输异常等原因造成的。这种数据的破坏性比较大，可能引发程序报错，对指标的准确度影响也较大。

TB以上才叫大数据 数据的大小，现实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。

关于大数据的误区,你中了几个?

1、误区1：在采用大数据方面其他人都比我超前 人们对于大数据技术和服务的兴趣达到了前所未有的高度，有73%的受访企业已经投资或者计划投资大数据。

2、误区二：掌握的数据越多，自动产生的价值也越多 危险：对于未经证实的数据来源过度投资，忽略了那些有价值的、接近真相的数据来源。随着社交媒体和移动设备的爆炸性增长，获取和利用新数据的诱惑在不断强化。

3、大数据是资讯部门的问题 大数据的搜集与储存，确实能够归类为资讯部门的事务。但界说该搜集什么，怎么搜集，搜集后该怎么使用，绝对是事务主导部门该负责的。

4、误区一：在大数据技术部署中，其他人都领先我们 虽然越来越多的企业开始关注大数据技术和服务，测算结果显示，73%的企业正在投入或策划大数据技术，但大多数企业才刚刚开始接受这一技术。

5、大数据误区大数据拥有数据 很多人认为拥有数据，尤其是拥有大量数据，就是大数据。这绝对不是真的。大量的数据并不是大数据。

6、大数据核算渠道 之前看过一个报道，说某某金融机构建立了自己的大数据体系，后来细心一看，就是搭建了一个几百台机器的Hadoop集群罢了。

到此，以上就是小编对于大数据分析的好处坏处与实例的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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