大数据问题数据分析（大数据分析存在问题的解决对策）

大数据有问题是什么原因造成的?

大数据有问题或大数据乱了的原因主要有以下几点：频繁申请网络贷款：用户如果在短时间内频繁申请网络贷款，会导致大数据中出现大量的贷款申请记录。这些记录会让贷款机构认为用户资金紧张，极度依赖网贷，从而怀疑用户的还款能力。网络贷款逾期：如果用户在网络贷款中未能按时还款，逾期记录会被上传到大数据中。

这种情况可能是由多种因素导致的：行为数据异常，比如频繁更换联系方式、住址，或者在多个平台有不良记录，这些都可能影响大数据评估的结果。信用使用习惯不佳也会被大数据记录下来。例如，频繁申请贷款、信用卡，透支额度过高，或者还款记录不好，都会导致大数据信用评估不佳。

大数据出现问题的原因主要包括以下几点：个人信用问题：逾期记录：用户的大数据中存在逾期还款的记录，这会直接影响用户的信用评分。负债率过高：用户的大数据显示其负债率过高，表明其财务状况不佳，增加了贷款违约的风险。

用户个人行为导致的数据问题：逾期记录：用户在贷款或信用卡等金融产品的还款过程中出现逾期，这些逾期记录会被记录在大数据中，导致大数据出现问题。负债率过高：用户的负债水平过高，超过了一定的阈值，这同样会影响大数据的评估结果。

首先，要找出导致网贷大数据有问题的原因。可能是之前申请网贷时填写的信息不准确，比如手机号、身份证号有误，或者居住地址、工作单位等信息不真实。也可能是频繁申请网贷，即使没有逾期，过多的查询记录和申请记录也会影响大数据。还有可能是在一些网贷平台有过异常行为，比如提前还款过于频繁等。

什么是数据分析、大数据分析?

1、大数据分析：是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）。

2、大数据分析：则是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化、非结构化的数据，如社交媒体上的文本、图片、视频等。这些数据规模庞大，类型多样，且往往具有实时性。

3、大数据分析是指在大量原始数据中发现趋势、模式和相关性的过程，用以帮助做出基于数据的决策。大数据的定义大数据是一个非常大的数据量和数据集，其形式多样，来源多样。

如何进行大数据分析及处理

1、将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力，为您的业务提供有价值的见解。

2、大数据处理之二：导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

3、可视化分析，大数据分析的使用者不仅有大数据分析专家，也有普通用户，但大数据可视化是最基本的需求，可视化分析可以让使用者直观的感受到数据的变化。

4、大数据分析的第一步是收集数据。每个组织的数据收集方式可能有所不同，但借助现代技术，组织可以从多种来源收集结构化和非结构化数据。这些来源包括但不限于云存储、移动应用程序、店内物联网传感器等。收集到的数据可能过于多样化或复杂，因此需要进行适当的处理和组织。

5、大数据分析报告的方法主要包括以下几个步骤：明确分析对象和预期目标 在进行大数据分析之前，首要任务是明确分析的对象和预期目标。这有助于确保分析的针对性和有效性，避免无目的的数据探索，浪费时间和资源。数据采集 接下来，通过各种渠道和接口采集相关数据，将数据集中起来。

6、大数据分析的开始通常是一个明确的问题或目标，如找出增长缓慢的原因、优化促销方案等。这一步是数据分析的起点，也是后续步骤的基础。收集数据：根据问题或目标，收集相关的数据。数据可以来自企业内部系统、外部数据源、社交媒体等。确保数据的准确性和完整性。

大数据的数据分析方法有哪些?如何学习?

指数法 简介：指数法通过将数据加工成指数，达到聚焦的目的。它主要有线性加权、反比例、log三种方法，是一种目标驱动的思维，能将无法利用的数据加工成可利用的，从而进行分析。应用场景：适用于需要设定目标并进行跟踪分析的场景，如业务增长指标、用户活跃度指数等。

通过关联分析，可以发现数据之间的潜在联系和规律。分类分析法：将数据按照特定标准进行分类，然后分析各类别之间的数据差异和特征。有助于识别不同类别数据的共性和个性，为决策提供依据。聚类分析法：将相似的数据点归为一类，形成多个数据簇。通过聚类分析，可以发现数据的自然分组和潜在模式。

大数据分析方法主要包括描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。描述型分析 定义：描述型分析是最基础的数据分析方法，它主要关注数据的基本情况，即“发生了什么”。应用：通过描述型分析，可以获取大量的客户数据，了解客户的地理信息、消费习惯等。

最常用的四种大数据分析方法分别是：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 描述型分析 核心目的：描述型分析主要关注“发生了什么？”它向数据分析师提供了关于业务的重要指标和衡量方法。应用场景：在业务中，描述型分析常用于生成如每月营收和损失账单等报告。

大数据分析中,有哪些常见的大数据分析模型?

1、在大数据分析中，常见的数据分析模型包括： 行为事件分析模型：这种模型以其强大的筛选、分组和聚合能力而著称，逻辑清晰，使用简便，因此在多个领域得到了广泛应用。 漏斗分析模型：漏斗分析模型主要用于流程分析，能够科学地反映用户行为状态，以及从起始点到终点各阶段用户的转化率，是评估用户参与度和产品价值的重要工具。

2、种常见的大数据分析模型如下：留存分析模型 留存分析模型用于分析用户参与情况或活跃程度，考察进行初始行为的用户中有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值高低的重要方法。漏斗分析模型 漏斗分析是一套流程式数据分析，能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况。

3、漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。

4、常见的大数据分析模型主要包括以下几种： AIDA模型 简介：AIDA模型是用于消费者行为洞察的经典模型，包括注意、兴趣、欲望和行动四个阶段。 应用：该模型帮助企业理解消费者从注意到购买的完整过程，指导营销策略的制定和实施。

5、大数据的模型一般有以下几种：回归模型：定义：一种数据分析方法，主要研究自变量X与因变量Y之间的关系。分类：根据自变量的数量分为单变量回归和多变量回归；根据影响是否为线性关系，分为线性回归与非线性回归。

大数据,数据分析,数据统计和数据挖掘的区别

1、大数据、数据分析和数据挖掘都是数据处理的不同方面，但它们之间存在一些明显的区别。大数据主要是指处理大规模数据的能力，包括数据的收集、存储、处理、查询和分析等。它的主要目标是高效地处理和管理大规模的数据，以便能够更好地利用这些数据。

2、数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

3、定义：大数据是指具有数据量非常大、数据种类特别多（维度大）、处理速度要求特别快、价值密度低等特点的数据集合。与数据的关系：如果数据是狭义的，大数据就是相对于狭义数据的特殊形式；如果数据是广义的，大数据就是广义数据中的一个子集。

4、重点不同：数据分析的重点在于观察数据，通过统计分析方法提取有用信息；而数据挖掘的重点是从数据中发现潜在的有价值的规律。技术手段不同：数据分析主要依赖人工的技术操作活动，包括统计分析方法的运用等；而数据挖掘主要是依托于计算机科学，利用机器学习、人工智能等技术从庞大的数据集中提取有价值的信息。

5、数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据挖掘涉及到很多的算法，是从海量数据中找到有意义的模式或知识。想要了解更多有关大数据，数据分析和数据挖掘的信息，建议了解一下CDA数据分析师的相关课程。