引言：從狹義上講，大數(shù)據(jù)確實就是大量的數(shù)據(jù)，而從廣義上說，大數(shù)據(jù)不僅僅是大量的數(shù)據(jù)，更是互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)價值的挖掘和分析，包括對此存儲，因為會用到軟件，因此被狹義理解層面更具深度。

大數(shù)據(jù)在運(yùn)行過程中會遇到很多問題，也有很多的操作，比如預(yù)處理。這個主要用于完成對已經(jīng)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行辨別、抽取和清洗的操作，在抽取過程中，大數(shù)據(jù)分析軟件會根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和類型，對其進(jìn)行深入的抽取，在此過程中，數(shù)據(jù)抽取會幫助企業(yè)更好的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，從而讓復(fù)雜簡單化，以便于企業(yè)能夠更好的處理數(shù)據(jù)。

而對于數(shù)據(jù)的清洗方面，專業(yè)人士則指出，大數(shù)據(jù)中有很多都是企業(yè)不需要的，也沒有必要浪費時間在上面分析，因此可以將其清洗掉。這樣既能避免數(shù)據(jù)被一些不重要的信息干擾，同時還能夠通過這種方式簡單操作流程，讓數(shù)據(jù)更加有價值。

至于大數(shù)據(jù)帶來的數(shù)學(xué)問題，專業(yè)人士指出，一共有六點，分別如下：

第一、大數(shù)據(jù)的采樣

大數(shù)據(jù)每天都在變大，但是對于企業(yè)來說，這樣的大數(shù)據(jù)并不受歡迎，因為這意味著有更多的工作要做，而將其變小是企業(yè)在處理問題時候最明智的做法。在此過程中，需要做到兩點，一是要找到與算法相匹配的非常小的樣本集，另一方面則是要對算法的誤差影響進(jìn)行評估，做到心中有數(shù)。

第二、大數(shù)據(jù)的表示

即將存儲、影響算法效率的數(shù)據(jù)進(jìn)行明示，這樣操作人員就可以通過大數(shù)據(jù)分析軟件了解這一切，避免被誤導(dǎo)。

第三、當(dāng)大數(shù)據(jù)出現(xiàn)不一樣的時候

這時候，最重要的就是如何消除不一樣，而消除不一樣就要找到問題的根本，只有這樣才能真正明白為什么會出現(xiàn)不一樣的情況。

第四、超高維和不確定維

前者會導(dǎo)致數(shù)據(jù)稀疏，后者會導(dǎo)致數(shù)據(jù)并存，或者是按照任務(wù)定維做，無論是哪一種都會對企業(yè)的運(yùn)行決策產(chǎn)生不利的影響。

第五、不適定性

這是高維導(dǎo)致的問題，會有很多解決方法，但是究竟哪種更快捷到目前還沒有確切的說法。

D1Net評論：

總而言之，大數(shù)據(jù)的存在滿足了企業(yè)發(fā)展對信息的需求，而大數(shù)據(jù)分析軟件的出現(xiàn)則將這一需求簡單化，為企業(yè)帶來更多的發(fā)展契機(jī)。