开源数据分析是指使用开源软件进行数据挖掘、分析和可视化的过程。这一过程的难点主要包括以下几个方面：
1. 缺乏专业知识：开源数据分析工具通常需要一定的编程和数据处理知识才能有效利用。对于非专业人士来说，掌握这些工具可能需要花费大量的时间和精力。
2. 数据量庞大：随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式增长的趋势。开源数据分析工具在处理大规模数据集时可能会遇到性能瓶颈，导致分析速度缓慢或无法完成。
3. 数据质量参差不齐：开源数据分析工具通常需要用户自行筛选和清洗数据，这可能导致数据质量参差不齐。如果数据存在缺失值、异常值等问题，将会影响分析结果的准确性。
4. 依赖外部服务：许多开源数据分析工具依赖于外部服务（如云存储、数据库等）来存储和处理数据。这些外部服务的可靠性和稳定性对数据分析结果有很大影响。
5. 安全性问题：开源数据分析工具可能面临安全风险，如数据泄露、恶意攻击等。此外，一些开源工具可能存在版权争议，导致法律纠纷。
6. 社区支持不足：相较于商业数据分析工具，开源数据分析工具的社区支持相对较弱。这意味着在遇到问题时，用户可能需要花费更多时间寻找解决方案，或者等待社区反馈和更新。
7. 缺乏定制化功能：一些开源数据分析工具可能缺乏针对特定行业或应用场景的定制化功能。这可能导致分析结果与实际需求不符，影响决策效果。
8. 难以扩展性：开源数据分析工具可能在设计上缺乏足够的灵活性和可扩展性，难以满足不同规模和类型的项目需求。
9. 文档和教程不完善：开源数据分析工具的文档和教程可能相对不够完善，导致用户在使用过程中遇到困难。
10. 缺乏专业培训：由于开源数据分析工具的普及度相对较低，相关培训资源也相对匮乏。这使得用户在学习和掌握这些工具时面临较大挑战。
总之，开源数据分析面临着诸多难点，包括缺乏专业知识、数据量庞大、数据质量参差不齐、依赖外部服务、安全性问题、社区支持不足、定制化功能缺乏、难以扩展性、文档和教程不完善以及缺乏专业培训等。为了克服这些难点，用户需要不断提高自身的技术水平，积极寻求社区支持，关注行业动态，并不断学习和探索新的数据分析工具和方法。
