深圳大数据交易

深圳大数据误判问题及解决方案

近年来，随着深圳市场上大数据应用的不断扩展和深化，大数据误判问题也愈加突出。由于数据量庞大，难免出现误判的情况，甚至可能带来经济或人身伤害。本篇文章将从问题产生原因、影响和解决方案三个方面进行分析和讨论。

一、问题产生原因

1. 数据源的不准确性

很多时候，数据源的不准确性会造成大数据误判问题。数据的来源可能是传感器、GPS、摄像头等设备所产生的数据，而这些数据有可能被干扰，或者是数据收集设备本身的误差。

2. 数据预处理不到位

在大数据分析前，需要先对数据进行预处理和清洗，例如去除离群值、缺失值和重复值等。如果数据预处理不到位，那么将会导致数据分析结果的不准确性，从而引发误判问题。

3. 分析算法选择不当

大数据分析需要依托多种复杂的算法，不同的算法有不同的适用场景。如果算法选择不当，那么很有可能会出现误判问题。

二、影响

1. 经济损失

大数据误判会给企业和个人带来经济损失，例如有些电商网站会出现消费者账号无法登录、无法找回密码等问题，而这些问题往往是由于系统的误判所导致的，给企业带来了一定的维权成本和经济损失。

2. 人身伤害

在一些对人身安全较为敏感的行业中，例如医疗行业和交通行业，大数据误判可能会带来人身伤害的风险。例如在医疗行业中，如果出现系统误判导致病患得不到及时的治疗，极有可能会带来极度严重的后果。

三、解决方案

1. 数据预处理完善

保证数据预处理的基本准确性是解决大数据误判的重要关键。通过去除离群值、缺失值和重复值等，可以大大减少大数据误判问题的发生。

2. 多元分析

通过多个不同的算法来分析数据，通过对不同算法的比较和集成，可以带来更加准确的分析结果，降低发生大数据误判问题的风险。

3. 数据源的质量控制

对于数据源的质量，需要进行一定的质量控制，例如对于传感器等设备，需要进行校准和维护，保证数据的可靠性和准确性。

解决大数据误判问题需要从数据源、数据预处理和算法选择等多个方面进行优化，只有在多个方面综合优化下，才能更好地解决大数据误判问题。

参考文献：

1.《大数据人人皆爱的机遇与挑战》，伍胜明，于福利，计算机应用研究,2015(01)

2.《深度学习在大数据分析中的应用》王琛，计算机系统应用，2016(07)