1.很难取得用户操作行为完好日志
现阶段数据剖析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需要辨认用户，二是记录行为简单引起程序运转速度，三是开发本钱较高。
2.需要剖析人员足够的了解产品
产品有了核心方针，拆分用户操作任务和意图，剖析才会有意图，否则拿到一堆数据不知怎么下手。比方讲输入法的核心方针设为每分钟输入频率，顺着这个方针可以剖分出哪些因素正向影响(如按键简单点击)和反向影响(如模糊音、误点击和点击退格键的次数)核心方针。
3.短期内可能难以发挥作用
数据剖析需要不断的试错，很难在短期内证明方法的有效性，可能难以取得其他人物的支撑。
4.将剖析转化为有指导意义的定论或者规划
看过某使用的近四十个设置项的使用比例，修正皮肤使用率较高，而单个选项使用率不到0.1%，顺次数据可以调整设置项的层级关系，重要的选项放置到一级着重显现，低于5%的可以放置二三级。功能使用率的剖析是比较简单的切入点。
5.明确用户操作意图
功能对于用户而言，使用率不是越高越好。添加达到的方针的途径，用户考虑本钱添加，操作次数会添加，比方查找。在使用中使用查找可能阐明用户没有经过浏览找到想要的内容，如果用户查找热门内容，阐明使用展示信息的方法出现问题。
关于大数据分析中有哪些难点，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。