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数据分析面临的挑战是什么?

帮考网校2020-06-22 14:44:43
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1. 数据量大:随着数据的不断增长,数据分析师需要处理大量的数据,这会导致数据处理和分析的复杂性和时间成本的增加。

2. 数据质量:数据质量不佳可能导致分析结果的不准确和不可靠,这可能是由于数据损坏、缺失或错误等原因引起的。

3. 数据隐私和安全:随着数据的增长,数据隐私和安全问题也变得更加重要。数据分析师需要确保数据的安全和隐私,以避免数据泄露和滥用。

4. 技术和工具:数据分析需要使用各种技术和工具,例如统计分析、机器学习、数据可视化等。数据分析师需要不断更新和学习这些技术和工具,以保持竞争力。

5. 多源数据:数据分析师需要处理来自多个来源的数据,例如社交媒体、移动设备、物联网等。这些数据可能是非结构化的,难以处理和分析。

6. 时间压力:在快节奏的商业环境中,数据分析师需要快速地分析数据并提供有用的见解。这可能需要在短时间内完成大量的工作,增加了时间压力和工作量。
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