大数据分析研究现状_问题与对策_官思发

资 源 简 介

大数据分析研究现状_问题与对策_官思发

详 情 说 明

大数据分析作为当前信息技术领域的重要研究方向，已广泛应用于商业决策、医疗健康、智慧城市等领域。然而，随着数据规模的爆炸式增长，该领域仍面临诸多挑战。

研究现状方面，大数据分析技术已从传统的批处理模式（如Hadoop）逐步转向实时计算（如Spark、Flink），同时机器学习与深度学习模型的引入显著提升了分析精度。主流工具链涵盖数据采集、清洗、存储到可视化全流程，并形成了以Python（Pandas、Scikit-learn）和R语言为核心的生态系统。

现存问题主要包括：1) 数据质量参差不齐，噪声与缺失值影响分析可靠性；2) 计算资源消耗大，分布式系统复杂度高；3) 隐私保护与数据安全法规尚未完善；4) 跨领域复合型人才短缺。

对策建议：1) 构建自动化数据预处理流水线；2) 探索边缘计算与云原生的混合架构；3) 推动联邦学习等隐私计算技术落地；4) 加强高校与企业联合培养机制。未来研究需重点关注实时性、可解释性及伦理合规的平衡发展。