上海大數據採集方案

論證現有數據是否足夠豐富、準確，以致可以爲問題提供答案，是大數據分析的第二步，項目是否可行取決於這步的結論。大數據和傳統數據的生成方式有本質不同。傳統數據往往是在識別問題、根據問題設計問卷、之後展開調查獲得的數據，而大數據卻是企業或者個體各類活動產生的附屬產品。作爲附屬產品，大數據往往不是爲了特定數據項目生成，也存在較高噪音。這就要求數據可行性論證過程需要仔細推敲，現有數據得出來的結論是否足夠可靠。由於大數據分析技術本質屬於數據挖掘法，過度擬合問題往往是大數據分析的難點。

因此，在數據可行性論證主要涉及三個環節。第一，釐清項目需要的大數據、小數據和專業知識第二，完成從抽象概念到具體指標的落實第三，考察數據的代表性。