大数据评分不足20分通常意味着在数据分析、处理或应用方面存在明显问题，需要采取一系列策略来提升。以下是一些应对策略和提升指南：
1. 数据质量评估：
- 进行数据清洗，去除重复、错误或不完整的数据。
- 使用数据质量工具（如dataclean）检查数据的完整性、一致性和准确性。
- 确保数据来源可靠，避免使用过时或不相关的数据。
2. 数据预处理：
- 对数据进行标准化处理，确保不同来源的数据具有相同的度量标准。
- 使用数据转换技术（如归一化、标准化）来处理缺失值和异常值。
- 进行数据编码，将分类变量转换为数值型变量，以便进行统计分析。
3. 探索性数据分析（eda）：
- 通过绘制图表（如直方图、箱线图、散点图等）来可视化数据分布和特征。
- 分析数据的基本统计量，了解数据的中心趋势、离散程度和分布情况。
- 识别数据中的模式、关联和异常点，为后续分析提供线索。
4. 选择合适的分析方法：
- 根据数据类型和研究目的，选择合适的统计分析方法，如描述性统计、假设检验、回归分析等。
- 考虑使用机器学习或深度学习方法来发现数据中的复杂模式和关系。
5. 模型构建与验证：
- 使用合适的算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）来建立预测模型。
- 使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力，避免过拟合。
- 定期更新模型以适应数据变化，确保模型的准确性和可靠性。
6. 结果解释与报告：
- 对分析结果进行解释，确保结果与研究目标一致。
- 撰写清晰、准确的分析报告，包括方法论、结果和结论。
- 使用图形和表格来展示关键发现，便于他人理解和交流。
7. 持续监控与改进：
- 定期监控数据质量和分析过程，确保持续改进。
- 收集用户反馈，了解数据分析在实际业务中的影响和应用价值。
- 根据业务需求和技术发展，不断调整和优化数据分析流程。
8. 培训与学习：
- 参加相关培训课程，提高数据分析技能和理论知识。
- 阅读专业书籍、论文和博客，了解最新的数据分析方法和趋势。
- 加入专业社群，与其他分析师交流经验和心得。
9. 跨学科合作：
- 与业务部门紧密合作，了解业务需求和目标，确保数据分析与实际业务紧密结合。
- 与数据科学家、工程师和其他专业人士合作，共同解决问题和创新解决方案。
10. 风险管理：
- 识别可能的风险和挑战，如数据泄露、隐私侵犯等。
- 制定相应的风险管理策略和应对措施，确保数据分析过程的安全性和合规性。
通过上述策略和指南，可以有效地提升大数据评分，使其达到更高的水平。重要的是要持续关注数据分析的最新动态和技术进展，不断学习和实践，以提高自己的分析和解决问题的能力。
