數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題：數(shù)據(jù)可能存在缺失值、異常值、重復(fù)值等問(wèn)題，這些問(wèn)題可能會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

數(shù)據(jù)處理問(wèn)題：數(shù)據(jù)可能需要進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、歸一化等處理才能用于分析。如果處理不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。

模型選擇問(wèn)題：選擇合適的模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是一個(gè)重要問(wèn)題。不同的模型適用于不同類型的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，選擇合適的模型可以提高分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

參數(shù)設(shè)置問(wèn)題：在機(jī)器學(xué)習(xí)等模型中，需要設(shè)置合適的參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等。參數(shù)設(shè)置不當(dāng)可能會(huì)導(dǎo)致模型性能不佳。

特征工程問(wèn)題：在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程，提取出有價(jià)值的特征。如果特征工程做得不好，可能會(huì)導(dǎo)致模型性能不佳。

解釋性問(wèn)題：一些復(fù)雜的模型可能難以解釋其預(yù)測(cè)結(jié)果，這可能會(huì)導(dǎo)致用戶對(duì)模型的信任度降低。

時(shí)間效率問(wèn)題：對(duì)于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)分析可能需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。如何提高數(shù)據(jù)處理和分析的效率是一個(gè)重要的問(wèn)題。

隱私保護(hù)問(wèn)題：在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要注意數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，避免泄露敏感信息。

跨領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)題：在某些情況下，數(shù)據(jù)分析可能需要跨領(lǐng)域的知識(shí)，如生物學(xué)、心理學(xué)等。如何整合這些領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是一個(gè)挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)可視化問(wèn)題：數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要通過(guò)圖表等方式展示給用戶，如何設(shè)計(jì)直觀易懂的圖表是一個(gè)重要的問(wèn)題。