在您的人生之中会遇到很多得问题，那么在你未来学习大数据开发的手也不例外，遇到这些问答题的时候你对应的态度很重要，如果你是一个知难而进，乐意进取得人的话我相信你会很快就能找到自己的方向，但是如果您是一个消极悲观，知难而退的人的话，那么，你中遇到的问题会是多种多样的，而且，每当一个问题到来您就退一步，每当一个问题到来你就退一步的话，你终会成为一个一事无成，遇事情畏畏缩缩的人，当我们学习大数据遇到这些问题时！
大数据的问题特征
个特征，是粒度缩放。粒度缩放是指我们碰到的这个问题的要素一定是数据化的，即这个要素不管是宏观的还是微观的，一定能通过数据表示。同时，可以像地图一样，可以在特别大的范围和特别细的范围之间缩放，能够在宏观、微观之间进行映射。
第二个特征，是大数据外部性导致的特征，称之为跨界关联。考虑问题的时候要看视角，问题边界是在哪儿，如果考虑问题的时候这个边界到了传统边界之外，就是跨界了，而且你把这个外部的要素和内部要素联系起来了，所以你在关联。
第三个特征，全局视图。大数据实际是希望了解全貌的，它后是要看画像，因为前面我的每一个点、每一个环节的数据叫作粒度缩放，同时和我相关的要素我又关联了，但是我后要干什么，要了解全貌，要有个人画像、企业画像、政府画像、社会画像等，所以这个画像本身又是全景式的，从范围来讲是全景式的，从内涵来讲，我们希望既关联又因果。
这里，我举一个共享单车的例子，方便大家审视大数据问题的特点。有的人会认为共享单车其实就是我们的代步工具，但是这是传统的概念。现在一般每辆共享单车都有自己的感应器和定位装置，也就是说感测的数据粒度到了车和部件。这时候就不单是一个单车了，可能我走到什么地方，共享单车的app就告诉我附近有什么商圈、酒店、餐馆，我在什么地方买东西可能还可以用移动支付，当视角从单车走到了其他行业、要素时，就开始跨界关联了。可能在这个地区人特别多，共享单车不够，可能在另外的地方单车冗余了。因此，共享单车的平台应该清楚什么地方需要车，什么地方不需要车，怎样调动，这就是全局视图。当共享单车具备粒度缩放、跨界关联和全局视图时，共享单车的运营、优化，就是一个大数据问题。
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