专业大数据挖掘分析——助力小微企业发现价值
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一、技术分析和基本分析存在哪些局限性
历史数据的依赖性、忽略基本面因素。
1、技术分析主要依赖历史价格数据进行预测，对于新股或者市场变化较大的情况，技术分析的预测准确性会受到影响。
二、大数据时代的数据分析技术面临的挑战
数据分析是整个大数据处理流程的核心，大数据的价值产生于分析过程。从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据。根据不同应用的需求可以从这些数据中选择全部或部分进行分析。小数据时代的分析技术，如统计分析、数据挖掘和机器学习等，并不能适应大数据时代数据分析的需求，必须做出调整。
大数据时代的数据分析技术面临着一些新的挑战，主要有以下几点。
（1）数据量大并不一定意味着数据价值的增加，相反这往往意味着数据噪音的增多。因此，在数据分析之前必须进行数据清洗等预处理工作，但是预处理如此大量的数据，对于计算资源和处理算法来讲都是非常严峻的考验。
（2）大数据时代的算法需要进行调整。首先，大数据的应用常常具有实时性的特点，算法的准确率不再是大数据应用的最主要指标。在很多场景中，算法需要在处理的实时性和准确率之间取得一个平衡。其次，分布式并发计算系统是进行大数据处理的有力工具，这就要求很多算法必须做出调整以适应分布式并发的计算框架，算法需要变得具有可扩展性。许多传统的数据挖掘算法都是线性执行的，面对海量的数据很难在合理的时间内获取所需的结果。因此需要重新把这些算法实现成可以并发执行的算法，以便完成对大数据的处理。最后，在选择算法处理大数据时必须谨慎，当数据量增长到一定规模以后，可以从小量数据中挖掘出有效信息的算法并一定适用于大数据。
数据分析的10大真相
数据分析的实践中，其实隐藏着许多不为人知的“真相”。这篇文章里，作者就做了一些盘点，不妨来看看。数据分析已经成为各家企业不可或缺的一部分，因为它可以帮助决策者从海量数据中提取有价值的信息，以指导企业管理和经营。然而，在数据分析的实践中，存在着一些不为人知的真相，今天来说一说。
一、数据结果不一定客观数据的结果和解读常常受到分析师或者看数人主观因素的影响。很多数据分析师的假设和预设想法，以及选择的数据处理方法，都可能对最终的结果产生影响。
二、数据分析不是万能的数据分析能够提供洞察力和指导决策，但它不能解决所有问题。有时候，过度依赖数据可能会导致决策和实际有偏差。
三、数据质量最重要高质量的数据是数据分析的基础。脏数据、缺失值等问题都可能导致错误的结论。
因此，数据质量可谓决定决策的生死。
四、数据分析是多学科工种优秀的数据分析师不仅要懂得数据相关的专业知识，还需要具备一定的业务知识、市场洞察力以及商业等的理解，但是多数分析师无法达标。
五、机器学习不能替代数据分析机器学习是数据分析的一个强大工具，但它并不能替代对数据背后故事的理解和解释。很多人觉得数学模型比较科学，事实上它不等于其他数据分析可以不用做了。
六、数据分析是一个动态工作分析过程不是线性的，而是需要不断探索。对于分析结果应该持有怀疑态度，然后经一系列业务验证，再回到分析过程进行优化
七、数据结果是观点的载体数据本身无观点，但收集和解读数据都是由人完成的，所有数据结果其实都是操作人员的观点载体，所以数据分析师才有资深和专业之分。
八、讲故事决定了数据的影响力数据分析的结果往往都是零散的，需要通过有效的沟通和故事讲述技巧来进行系统和呈现，里面会糅合数据结果、业务知识、数学公司等复杂内容，以便非技术背景的利益相关者能够理解，但是分析师往往无法说明白。
九、数据分析常常权衡利弊随着分析模型变得越来越复杂，尤其是在机器学习和深度学习领域，模型的可解释性往往成为一个挑战。复杂的模型虽然可能提供更高的预测精度，但同时也可能导致“黑箱”问题，即难以理解模型的决策过程。因此，很多时候在权衡可解释性和复杂性后，可能最终选择了可解释性强但科学性更弱的方式方法，当然结果也是受挑战。
十、数据的时效点是个坑数据的价值与其时效性密切相关。随着时间的推移，数据可能会变得过时，失去其原有的业务价值，所以数据到底截止到什么时间点，到底它的计算周期是什么，至关重要。
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题图来自Unsplash，基于CC0协议
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