一、大数据分析的有不准的时候吗?

尽管大数据分析旨在提供准确的结论和洞见，但仍然存在不确定性和潜在的不准确性。

造成这种情况的原因可以包括数据质量问题、模型和算法本身的缺陷、偏见和误差等。此外，大数据分析中存在的样本量和相关性问题也可能导致不准确性。所以，对大数据分析结果的解释和应用应当考虑到这些限制和不确定性。大数据分析只是辅助决策的工具和参考，而不是万能的解决方案。

二、大数据分析系统毕设答辩会问什么问题？

大数据分析系统的毕业设计答辩中，答辩委员会通常会问一系列问题来评估学生对项目的理解程度、技术能力以及项目的实际应用价值。以下是一些可能会被问到的问题：

1. **项目概述**：

- 请简单介绍一下你的项目是做什么的？

- 你的项目解决了什么问题？

2. **需求分析**：

- 你是如何确定项目需求的？

- 这些需求是如何与你的研究领域或实际应用相结合的？

3. **数据来源和处理**：

- 你的数据来源是什么？

- 你是如何清洗和预处理数据的？

4. **技术选型**：

- 为什么选择这些特定的技术或工具？

- 你考虑了哪些替代方案？

5. **系统架构**：

- 请描述一下你的系统架构。

- 各个组件如何交互？

6. **算法和模型**：

- 你使用了哪些算法或模型？

- 为什么选择这些算法？它们的性能如何？

7. **实现细节**：

- 请详细说明关键功能的实现。

- 你遇到了哪些技术挑战，是如何解决的？

8. **性能评估**：

- 你是如何评估系统性能的？

- 性能评估的结果是否符合预期？

9. **结果分析**：

- 请解释一下你的分析结果。

- 结果对于实际应用有什么意义？

10. **用户界面和体验**：

- 你的系统如何与用户交互？

- 你考虑了哪些用户体验因素？

11. **测试和验证**：

- 你进行了哪些测试来验证系统的有效性？

- 测试结果如何？

12. **项目局限性**：

- 你的项目有哪些局限性？

- 你认为这些局限性对结果的影响有多大？

13. **未来工作**：

- 你认为未来可以如何改进这个系统？

- 有哪些潜在的研究方向？

14. **项目管理**：

- 你是如何管理这个项目的？

- 你使用了哪些项目管理工具或方法？

15. **文献回顾**：

- 你参考了哪些相关的研究文献？

- 这些文献对你的项目有哪些影响？

16. **遵守规范**：

- 在项目开发过程中，你遵守了哪些行业标准或规范？

17. **伦理和隐私**：

- 你的项目如何处理数据隐私和伦理问题？

18. **技术深度**：

- 请详细解释某个技术点的工作原理。

- 你如何确保你的系统是可扩展和可维护的？

这些问题覆盖了项目的各个方面，从概念到实现，再到评估和未来展望。准备答辩时，你应该确保对项目的每个部分都有深入的了解，并准备好用简洁明了的方式解释给答辩委员会听。

三、2021年大数据的主要难点是什么？

五大难点

1、解决方案无法提供新见解或及时的见解

（1）数据不足

有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。

（2）数据响应慢

当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。

检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。

（3）新系统采用旧方法

虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。最好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。

2、不准确的分析

（1）源数据质量差

如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。

（2）与数据流有关的系统缺陷

过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而最大程度地减少数据处理问题。即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障

3、在复杂的环境中使用数据分析

（1）数据可视化显示凌乱

如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。

（2）系统设计过度

数据分析系统处理的场景很多，并且为组织提供了比其需要还要多的功能，从而模糊了重点。这也会消耗更多的硬件资源，并增加成本。因此，用户只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪费，并且其解决方案过于复杂。

确定多余的功能对于组织很重要。使组织的团队定义关键指标：希望可以准确地测量和分析什么，经常使用哪些功能以及关注点是什么。然后摒弃所有不必要的功能。让业务领域的专家来帮助组织进行数据分析也是一个很好的选择。

4、系统响应时间长

（1）数据组织效率低下

也许组织的数据组织起来非常困难。最好检查其数据仓库是否根据所需的用例和方案进行设计。如果不是这样，重新设计肯定会有所帮助。

（2）大数据分析基础设施和资源利用问题

问题可能出在系统本身，这意味着它已达到其可扩展性极限，也可能是组织的硬件基础设施不再足够。

这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应，并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看，更明智的方法是将系统拆分为单独的组件，并对其进行独立扩展。但是需要记住的是，这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资。

5、维护成本昂贵

（1）过时的技术

组织最好的解决办法是采用新技术。从长远来看，它们不仅可以降低系统的维护成本，还可以提高可靠性、可用性和可扩展性。逐步进行系统重新设计，并逐步采用新元素替换旧元素也很重要。

（2）并非最佳的基础设施

基础设施总有一些优化成本的空间。如果组织仍然采用的是内部部署设施，将业务迁移到云平台可能是一个不错的选择。使用云计算解决方案，组织可以按需付费，从而显著降低成本。

（3）选择了设计过度的系统

如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。

慧都大数据，一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解，通过端到端的方案，将更好的满足企业定制化生产的需求，提高企业运营效率。

慧都提供大数据分析专业技术及实施培训，让团队真正建立大数据思维，做出数据驱动的决策。

四、财务大数据分析能提出什么问题？

财务大数据分析可以帮助企业精准地了解自己财务活动的状况，例如收支状况、成本构成、利润水平，并通过对大量数据的比对和分析，挖掘出隐含在数据之中的问题，如何提高效益、如何减少成本等。

同时，财务大数据分析也能够帮助企业从销售、预算、风险等维度整合数据和分析结果，形成科学的决策方案，对企业未来的发展起到重要的支持作用。

五、虚拟机为什么无法完全解决大数据分析的问题？

我的回答：大数据分析一般需要的资源比较多，需要服务器配置比较高。大数据分析需要CPU和内存比较多，并且需要CPU性能好、内存容量大。需要磁盘的性能和IO高，需要网络速度快、延迟低。虚拟机比物理机在性能方面有差距，虚拟化技术会带来性能降低。所以虚拟机无法完全解决大数据分析的问题。