個人大數(shù)據(jù)有問題怎么解決，數(shù)據(jù)庫查詢大數(shù)據(jù)內(nèi)存溢出解決辦法

來源：整理時間：2023-01-12 13:18:29 編輯：大上海生活手機版

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1，數(shù)據(jù)庫查詢大數(shù)據(jù)內(nèi)存溢出解決辦法
2，如何解決數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量大的問題
3，怎樣消除大數(shù)據(jù)
4，大數(shù)據(jù)可以解決的問題有哪些
5，大數(shù)據(jù)有問題能處理嗎
6，大數(shù)據(jù)安全問題怎么解決
7，為什么說大數(shù)據(jù)并不能夠解決所有問題

1，數(shù)據(jù)庫查詢大數(shù)據(jù)內(nèi)存溢出解決辦法

設(shè)置-Xmx768或者1024試試，如果還是不好使，你可以查看下你的程序中是否有內(nèi)存泄露的問題。或者通過debug調(diào)試明確到底是哪一步導(dǎo)致的OUT OF MEMORY。如果還未能解決，建議你貼出部分拋出異常的代碼以及完整的異常信息，應(yīng)該不難解決。發(fā)現(xiàn)問題，解決問題，正是經(jīng)驗的積累，進步的關(guān)鍵！！加油，仔細點查找原因吧，相信你能解決。

首先，這是你內(nèi)存不夠，機器配置較低，所以可以先用虛擬內(nèi)存替代物理內(nèi)存，在我的電腦->右鍵->屬性->高級->性能設(shè)置->高級->虛擬內(nèi)存更改->選中磁盤->自定義大小->設(shè)置->確定其次，優(yōu)化SQL語句，不要查詢無用、重復(fù)的數(shù)據(jù)

這個是典型的數(shù)據(jù)益處問題，這個就是asp和access的弊端了，是無法避免的，當access數(shù)據(jù)被瞬間大量讀取的時候，就會數(shù)據(jù)益處了。所以后來都用asp連接mssql，現(xiàn)在都是net連接mssql了。畢竟access只適合少量數(shù)據(jù)的查詢。

數(shù)據(jù)庫查詢大數(shù)據(jù)內(nèi)存溢出解決辦法

2，如何解決數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量大的問題

mysql解決大數(shù)據(jù)量存儲問題的方法是分表。1.如何去分表根據(jù)什么策略把現(xiàn)有表中的數(shù)據(jù)分到多個表中，并且還有考慮到以后的擴展性上。建立一張索引表，用戶id與數(shù)據(jù)庫id對應(yīng)，（這里他將相同結(jié)構(gòu)的表分在了不同的數(shù)據(jù)庫中進一步減少壓力，但同時對于數(shù)據(jù)的同步也需要通過其他手段來解決），其本質(zhì)也是分表了同時分庫了。這么做的好處是便于以后的擴展，但損耗一點性能，因為會多一次查詢。這樣索引表可能會成為新的瓶頸，除非用戶不會一直增長哈。我的做法屬于另一種，寫了個算法通過計算某列值，按照一定規(guī)律將數(shù)據(jù)大致均分在每個分表中。至于擴展性，寫算法時候考慮進去了以后增加分表數(shù)的問題了。選擇哪種策略，是要看自己的表的業(yè)務(wù)特點了，方法沒有絕對的優(yōu)缺，還是要根據(jù)自己的需求選取。2.分表之后主鍵的維護分表之前，主鍵就是自動遞增的bigint型。所以主鍵的格式已經(jīng)提早被確定了，像什么uuid之類的就被直接pass掉了。還有想過自己寫一個主鍵生成程序，利用java 的atomic原子量特性，但是考慮還需要增加工作量并且高并發(fā)下，這里很可能是個隱患。還有就是通過應(yīng)用層上管理主鍵，如redis中有原子性的遞增。

解決數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量大的問題,分庫或者分表都是辦法之一。分庫：編程會復(fù)雜一些；但是適合更大量的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量。分表：數(shù)據(jù)文件可能還是偏大。

分庫或者分表。

如何解決數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量大的問題

3，怎樣消除大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（big data）是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有五大特點，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）。它并沒有統(tǒng)計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發(fā)生的事情。大數(shù)據(jù)的用法傾向于預(yù)測分析、用戶行為分析或某些其他高級數(shù)據(jù)分析方法的使用。中文名大數(shù)據(jù)外文名big data,mega data提出者維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶提出時間2008年8月中旬應(yīng)用學科計算機，信息科學，統(tǒng)計學適用領(lǐng)域人工智能，BI，工業(yè)4.0，云計算，物聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)+特點大量、高速、多樣、價值、真實性

數(shù)據(jù)分析師主要工作就是通過數(shù)據(jù)去解決企業(yè)實際遇到的問題，包括根據(jù)數(shù)據(jù)分析的原因和結(jié)果推理以及預(yù)測未來進行制定方案、對調(diào)研搜集到的各種產(chǎn)品數(shù)據(jù)的整理、對資料進行分類和匯總等等發(fā)展前景很好，畢竟數(shù)據(jù)分析這一行在國內(nèi)才剛剛起步，很多企業(yè)都需要這方面的人才，是很有潛力的，這一行偏商科，技術(shù)輔助。真正的大牛不是數(shù)據(jù)分析工具技術(shù)，而是用數(shù)據(jù)幫助企業(yè)在產(chǎn)品、價格、促銷、顧客、流量、財務(wù)、廣告、流程、工藝等方面進行價值提升的人。像我本人就是自學的數(shù)據(jù)分析師然后畢業(yè)后去了決明工作，現(xiàn)在基本實現(xiàn)了財務(wù)自由，但想成為大數(shù)據(jù)分析師的話，需要日積月累堅持沉淀下去，相信你總有一天也能達到這個層次。

怎樣消除大數(shù)據(jù)

4，大數(shù)據(jù)可以解決的問題有哪些

(1)以服務(wù)器為中心的傳統(tǒng)的直接存儲技術(shù)：DAS技術(shù)(Direct Attached Storage)。 DAS技術(shù)將通用服務(wù)器的一部分作為存儲設(shè)備，該服務(wù)器同時提供數(shù)據(jù)的輸入/輸出及應(yīng)用程序的運行。數(shù)據(jù)訪問與操作系統(tǒng)、文件系統(tǒng)和服務(wù)程序是緊密相關(guān)的。目前，這種以服務(wù)器為中心的存儲方式已不能適應(yīng)越來越高的信息存儲需求。但是，DAS產(chǎn)品的優(yōu)勢在于價格便宜，在那些數(shù)據(jù)容量不是很大和對數(shù)據(jù)安全性要求不是很高的部門還有一定的應(yīng)用市場。 (2)以數(shù)據(jù)為中心的網(wǎng)絡(luò)存儲技術(shù)：NAS(Network Attached Storage)和SAN(Network Area Storage)。 NAS技術(shù)是一種特殊的利用專門的軟、硬件構(gòu)造的專用數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器，又有“瘦服務(wù)器”之稱。它將分布的、獨立的數(shù)據(jù)整合為大型集中化管理的數(shù)據(jù)中心。它將存儲設(shè)備與服務(wù)器分離，單獨作為一個文件服務(wù)器存在，去掉了通用服務(wù)器原有不適用的大多數(shù)計算功能，僅保留提供文件系統(tǒng)功能。可用于混合的UNIX/Windows NT局域網(wǎng)，不用購置價格昂貴的多功能服務(wù)器。相比較而言，它更適用于一個需要公共文件系統(tǒng)的服務(wù)器群，如電子郵件服務(wù)器組，Web服務(wù)器集群等。 (3)存儲區(qū)域網(wǎng)(Storage Area Network，SAN)是一種將磁盤或磁帶與相關(guān)服務(wù)器連接起來的高速專用網(wǎng)，采用可伸縮的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，可以使用光纖通道連接，也可以使用IP協(xié)議將多臺服務(wù)器和存儲設(shè)備連接在一起。將數(shù)據(jù)存儲管理集中在相對獨立的存儲區(qū)域網(wǎng)內(nèi)，并可提供SAN內(nèi)部任意節(jié)點之間的多路可選擇數(shù)據(jù)交換。SAN獨立于LAN之外，通過網(wǎng)關(guān)設(shè)備與LAN連接，是一個專門的網(wǎng)絡(luò)。三個構(gòu)成要素：網(wǎng)絡(luò)互連結(jié)構(gòu)、管理軟件和存儲系統(tǒng)。

5，大數(shù)據(jù)有問題能處理嗎

不是萬能的，任何技術(shù)都有使用的場合，不過大數(shù)據(jù)技術(shù)是目前很流行的技術(shù)，學習還是比較好的。

像hadoop技術(shù)，對大數(shù)據(jù)的實時處理能力較弱。不過目前也有不少實時大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。譬如國內(nèi)永洪科技的實時大數(shù)據(jù)bi。具體底層技術(shù)來說。簡單以永洪科技的技術(shù)說下，有四方面，其實也代表了部分通用大數(shù)據(jù)底層技術(shù)：z-suite具有高性能的大數(shù)據(jù)分析能力，她完全摒棄了向上升級(scale-up)，全面支持橫向擴展(scale-out)。z-suite主要通過以下核心技術(shù)來支撐pb級的大數(shù)據(jù)：跨粒度計算(in-databasecomputing)z-suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業(yè)統(tǒng)計函數(shù)。得益于跨粒度計算技術(shù)，z-suite數(shù)據(jù)分析引擎將找尋出最優(yōu)化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數(shù)據(jù)存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內(nèi)計算(in-database)。這一技術(shù)大大減少了數(shù)據(jù)移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數(shù)據(jù)分析。并行計算(mpp computing)z-suite是基于mpp架構(gòu)的商業(yè)智能平臺，她能夠把計算分布到多個計算節(jié)點，再在指定節(jié)點將計算結(jié)果匯總輸出。z-suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是服務(wù)器還是普通的pc，她對網(wǎng)絡(luò)條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數(shù)據(jù)平臺，z-suite能夠充分發(fā)揮各個節(jié)點的計算能力，輕松實現(xiàn)針對tb/pb級數(shù)據(jù)分析的秒級響應(yīng)。列存儲 (column-based)z-suite是列存儲的。基于列存儲的數(shù)據(jù)集市，不讀取無關(guān)數(shù)據(jù)，能降低讀寫開銷，同時提高i/o 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數(shù)據(jù)，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數(shù)據(jù)占有空間降低到傳統(tǒng)存儲的1/5到1/10 。良好的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，節(jié)省了存儲設(shè)備和內(nèi)存的開銷，卻大大了提升計算性能。內(nèi)存計算得益于列存儲技術(shù)和并行計算技術(shù)，z-suite能夠大大壓縮數(shù)據(jù)，并同時利用多個節(jié)點的計算能力和內(nèi)存容量。一般地，內(nèi)存訪問速度比磁盤訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內(nèi)存計算，cpu直接從內(nèi)存而非磁盤上讀取數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行計算。內(nèi)存計算是對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式的一種加速，是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)。

6，大數(shù)據(jù)安全問題怎么解決

要防控泄密事件發(fā)生，應(yīng)從數(shù)據(jù)加密、終端安全、高效辦公三個維度去實施。一、數(shù)據(jù)加密智能加密敏感數(shù)據(jù)，從文件創(chuàng)建開始，就始終保持密文狀態(tài)，加密文件只有被授權(quán)的用戶才可以解密。系統(tǒng)支持對WPS、CAD、PS等任意格式的電子文檔及設(shè)計圖紙進行加密保護，并且能對加密文件進行精細化的應(yīng)用權(quán)限設(shè)置和分級保護，避免通過文件共享、郵件附件、QQ聊天等途徑泄密敏感信息。機密文件只能被授權(quán)人員（如核心人員）查看，在安全的授權(quán)應(yīng)用環(huán)境中（如企業(yè)內(nèi)部），在指定時間內(nèi)進行指定的應(yīng)用操作，并且文件操作全過程將被詳細記錄到審計日志中，實現(xiàn)普通員工與機密文件的信息安全隔離，也能協(xié)助企業(yè)快速定位安全事故源頭。二、終端安全1.過濾敏感信息企業(yè)管理人員可設(shè)置關(guān)鍵字等敏感信息，禁止員工搜索或發(fā)送含有該敏感內(nèi)容的文件，有效防止終端用戶內(nèi)部泄密的行為。2.網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用程序限制對終端電腦的應(yīng)用程序和上網(wǎng)權(quán)限進行一定的限制，比如上網(wǎng)時限、應(yīng)用程序的使用、網(wǎng)頁的瀏覽，在實現(xiàn)安全規(guī)范終端行為的同時，也為企業(yè)創(chuàng)造一個良好的辦公氛圍。3.離線管理功能控制出差人員只能在授權(quán)離線時間內(nèi)正常打開離線計算機上的加密文件，一旦超過離線時間，筆記本上的所有加密文檔均無法打開。同時，離線期間的所有操作記錄仍然實時記錄，在重新連上服務(wù)器后會自動上傳，以便管理員審計。4.打印機設(shè)置為了有效避免員工通過打印泄密，系統(tǒng)支持對打印機的使用權(quán)限進行限制包括禁用、指定打印機、指定程序等。可自定義打印水印內(nèi)容，支持文字水印和圖片水印，保證打印文件的安全性。三、高效辦公1.外發(fā)文件安全外發(fā)文檔可控制多種權(quán)限，例如禁止對方打印、修改、防止內(nèi)容拖拽、拷屏和設(shè)置一定時間內(nèi)自動銷毀等權(quán)限。2.移動存儲設(shè)備管控限制指定電腦的USB接口使用情況，分別有允許使用、禁止使用、USB設(shè)備只讀（即單向傳輸拷貝控制，只能從U盤上拷出數(shù)據(jù)，不能拷入數(shù)據(jù)）和斷網(wǎng)使用（即插入USB存儲設(shè)備時終端斷網(wǎng)）四種限制方式。3.移動辦公實現(xiàn)用戶在家辦公或出差時，可隨時隨地調(diào)用企業(yè)內(nèi)部加密文件，實現(xiàn)隨時隨地的高效移動辦公。綜上所述，數(shù)據(jù)加密無感知、終端安全性以及穩(wěn)定性、優(yōu)異的兼容性以及靈活的等級控制體現(xiàn)出了防泄密系統(tǒng)的核心優(yōu)勢，從源頭開始保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

可以通過對用戶場景及需求的深入挖掘，為用戶構(gòu)建“可發(fā)現(xiàn)”、“可協(xié)同”、“可預(yù)測”、“可度量”的安全網(wǎng)絡(luò)建設(shè)體系，并提供整體解決方案。詳細資料可以參考銳捷安全態(tài)勢感知解決方案，利用大數(shù)據(jù)安全分析平臺RG-BDS來實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的安全分析、監(jiān)控等等。

7，為什么說大數(shù)據(jù)并不能夠解決所有問題

首先，讓我們談?wù)劦降资裁唇凶鞔髷?shù)據(jù)。事實上根據(jù)IDC的調(diào)查報告顯示，那些通常被稱為大數(shù)據(jù)的信息——包括由企業(yè)資源規(guī)劃（簡稱ERP）、客戶關(guān)系管理（簡稱CRM）以及其它商務(wù)系統(tǒng)（包括目前企業(yè)常用的分析工具）等量化并捕捉到的海量數(shù)據(jù)——事實上只占企業(yè)平均數(shù)據(jù)總量的10%左右。而其余部分則可以稱作“非結(jié)構(gòu)化”或者說“質(zhì)化”數(shù)據(jù)，而這部分數(shù)據(jù)在內(nèi)容上相當混亂。這類信息可能來自客戶調(diào)查、響應(yīng)記錄、在線論壇、社交媒體、文件、視頻、新聞報道、指向服務(wù)中心的通話以及由銷售團隊收集到的趨勢性論據(jù)等等。這類內(nèi)容通常以文本而非數(shù)字的形式存在，這就意味著其很難被“量化”，或者說轉(zhuǎn)化成數(shù)值形式。這就產(chǎn)生了新的問題。雖然大部分分析工具都能夠?qū)崿F(xiàn)信息量化——換言之，也就是數(shù)字處理——但非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)當中通常包含大量背景信息，這意味著企業(yè)需要找到適合的理解角度才能讓這些信息產(chǎn)生價值。“數(shù)據(jù)帶來的問題往往要比結(jié)論更多，而我們總是需要就定性數(shù)據(jù)趨勢背后的為什么作出一番證明。”Forrester調(diào)查公司分析師Anjali Lai指出。“如果在架空背景之下進行數(shù)據(jù)分析，那我們往往無法把握事情的全貌。而定性數(shù)據(jù)則能夠提供這一必要的背景視角。”想象一下，大家所在的公司希望理解為什么在線銷售額度一直無法達到預(yù)期。要解決這個問題，大家可以斥資購置昂貴的營銷分析工具，從而獲得用戶在各頁面上的平均瀏覽時間或者用戶取消購物車內(nèi)容的比例等基于行為的重要數(shù)據(jù)。不過即使擁有大量此類數(shù)據(jù)，我們?nèi)匀晃幢啬軌蛟凇盀槭裁础边@道方程題中得出正確的答案。“大家可能很清楚，自己的網(wǎng)站每天擁有一萬名訪問者——這就是定性數(shù)據(jù)，”YouEye公司首席產(chǎn)品官Collin Sebastian指出，這是一家專門針對定性數(shù)據(jù)設(shè)計軟件與服務(wù)產(chǎn)品的企業(yè)。“定性數(shù)據(jù)能夠告訴我們，其中有四千名訪客對于特定產(chǎn)品類型很感興趣，他們希望了解什么、哪些內(nèi)容屬于意外情況，他們又會選擇哪些產(chǎn)品作為替代選項等。”定性數(shù)據(jù)的重要意義絕不僅限于確定數(shù)據(jù)點之間的關(guān)聯(lián)性，例如告訴我們哪些訪客在網(wǎng)站上停留的時間更長、購物的意愿更強烈。除此之外，定性數(shù)據(jù)還可以識別出因果關(guān)系，從而回答那些難以捉摸的“為什么”問題。訪客為什么會在我們的網(wǎng)站上耗費更長時間——這到底是因為網(wǎng)站內(nèi)容足夠精彩，還是單純因為我們設(shè)計的購物過程太過繁瑣？“當前，每位CMO需要管理的信息儀表板平均達14套之多，”Sebastian表示。“這就是最為典型的分析癱瘓案例：我擁有1000萬個數(shù)據(jù)點，從17種不同的角度對我的問題作出審視——但我還是不具備能夠真正理解其涵義的必要背景信息。”從歷史角度講，對定性數(shù)據(jù)的分析往往需要以手動方式進行——也就是屬于人力密集型工作。“我們根本不可能單純在收集到數(shù)據(jù)之后向文件數(shù)據(jù)庫提交查詢，并指望著其返回一項可視化結(jié)果，”Booz Allen Hamilton公司首席數(shù)據(jù)科學家Kirk Borne解釋道。定性數(shù)據(jù)分析的結(jié)果一般會被限制在特定范圍當中，但這種狀況目前已經(jīng)開始扭轉(zhuǎn)。除了市面上開始出現(xiàn)更多專門針對定性工具設(shè)計的工具及軟件包之外，我們還擁有了“越來越多理想的定性數(shù)據(jù)向量化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的途徑，并能夠借此讓定性分析在定性數(shù)據(jù)當中充分發(fā)揮潛能，”Borne指出。YouEye是一款利用視頻與音頻記錄用戶同客戶網(wǎng)站內(nèi)容、廣告或其它素材交互流程的在線工具。一般來講，每次調(diào)查所選取的用戶數(shù)量會在50位到300位之間，具體取決于客戶要求。視頻利用人工編碼、自然語言處理及機器學習等機制進行轉(zhuǎn)錄與編碼。在處理接近尾聲時，客戶能夠得到一份包含強調(diào)部分的調(diào)查結(jié)果。舉例來說，如果客戶是一家咖啡供應(yīng)商，“我們會通過產(chǎn)品互動情況匯總出一套包含強調(diào)部分的調(diào)查報告，其中突出體現(xiàn)了每一次客戶提到其它競爭對手的情況，”Sebastian表示。“這樣大家就能立即對客戶流失狀況作出因果分析——而這顯然并不是定性數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)的效果。”QSR International是另一家利用定制化軟件專門處理定性數(shù)據(jù)的企業(yè)，其NVivo產(chǎn)品已經(jīng)為Gallup所采用。除了廣為人知的全國民調(diào)服務(wù)之外，Gallup也以咨詢方的身份幫助企業(yè)了解客戶關(guān)系當中的情感狀況，而這自然會涉及到大量定性數(shù)據(jù)。“一部分關(guān)鍵性研究問題需要單獨通過定性方式處理，其中包括客戶為什么會主動疏離或者對供應(yīng)商的服務(wù)表現(xiàn)出冷漠態(tài)度，乃至其在體驗客戶服務(wù)過程當中表現(xiàn)出的動機與思維過程，”Gallup研究與策略顧問Ilana Ron-Levey指出。“當我們與企業(yè)建立合作關(guān)系之后，定性數(shù)據(jù)能夠幫助我們了解到特定觀點的廣泛性，同時也是我們了解其背后特定規(guī)律及分布含義的關(guān)鍵所在，”她解釋道。Gallup方面還利用一系列技術(shù)手段評估客戶心態(tài)。舉例來說，在最近一個B2B項目當中，Gallup方面就面對面采訪了100多位高級客戶，并以客戶參與度為核心收集到了大量定性與量化數(shù)據(jù)，Ron-Levey表示。該團隊還利用NVivo以及微軟Excel手動編碼的方式對定性數(shù)據(jù)進行分析。有了這些分析結(jié)果，Gallup利用定性響應(yīng)以統(tǒng)計方式解釋了影響客戶參與度的諸多因素。其利用定性數(shù)據(jù)描述了這些因素如果驅(qū)動客戶的所見內(nèi)容及感受。以此為基礎(chǔ)，“我們收集到了多種能夠切實提高不同類型客戶參與度的執(zhí)行策略，”她表示。在軟件當中處理定性數(shù)據(jù)通常需要為其賦予數(shù)值形式，例如為特定定性響應(yīng)或者評論分配一個數(shù)值等級或者分值。比如在情緒分析當中，研究人員通常會利用一個正值或者負值來表示定性數(shù)據(jù)，而后再分配另一個數(shù)值來描述這種情緒的具體強度，Born指出。文本分析包括以定性方式——例如議題模型及熱圖——對文本信息的內(nèi)容進行總結(jié)，而自然語言與語義處理技術(shù)則能夠從語音當中提取出真實含義——包括書面與口頭兩類。將定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成量化形式可能會涉及到一些主觀決策。“這是一大挑戰(zhàn)，但其中同時也充滿了機遇，”Borne指出。“語言當中包含著大量微妙且復(fù)雜的內(nèi)容，我們可以將其提取出來進行深度理解，從而更加準確地把握其含義。”QSR的NVivo產(chǎn)品中已經(jīng)采用了一系列算法，能夠通過常用詞匯或者句型對數(shù)據(jù)進行分析。有了大量可視化工具，我們能夠更加輕松地解讀數(shù)據(jù)內(nèi)容——包括關(guān)鍵字云與樹狀圖。“這讓我們能夠以強大且可靠的可視化角度獲取觀點及其深層原因，”QSR公司CEO John Owen表示。定性數(shù)據(jù)收集工作往往相當費時，需要研究人員擁有高超的技巧并建立起和諧的關(guān)系，從而降低對受訪者意見的理解偏差，效力于Gallup的Ron-Levey指出。“作為一項長期被低估甚至忽視的重要技能，定性數(shù)據(jù)研究人員需要擁有移情能力，”Forrester公司的Lai表示贊同。“而目前的狀況是，定性研究人員往往單純依靠編程而非深入考量背景信息或者潛臺詞的方式進行數(shù)據(jù)分析。”處理數(shù)據(jù)并確保研究模型切實生效同樣不是件簡單的事。大家可能需要從無到有對一整套量化數(shù)據(jù)集進行規(guī)范化處理，但這項任務(wù)在面對定性數(shù)據(jù)時會變得非常艱難，Borne指出。“標準統(tǒng)計測試往往會對假設(shè)甲與假設(shè)乙進行比對，但對于同時包含多種理解方式的定性數(shù)據(jù)來說，這樣的直接假設(shè)根本無法生效，”他進一步解釋稱。而從分析的角度出發(fā)，理解方式在推廣過程中往往會超出樣本數(shù)據(jù)集的涵蓋范圍，Ron-Levey提醒道。不過值得肯定的是，妥善打理定性數(shù)據(jù)確實能夠帶來令人欣慰的回報。“在大數(shù)據(jù)時代之下，我們開始不斷探索數(shù)字背后所隱藏的真正意義，”Ron-Levey表示。“通過這種方式了解人們的感受、動機以及觀點將幫助企業(yè)建立起創(chuàng)新成果與新的運營戰(zhàn)略，從而吸引到更多客戶的關(guān)注。”Forrester公司的Lai亦表示，“定性與量化觀點可以說是客戶情緒認知工作中的陰與陽兩面，只有將二者結(jié)合起來，才能真正得到與消費者行為相關(guān)的完整結(jié)論。”