大数据不好怎么解决方案

首先，如果征信过大数据，说明征信查询过多。你的信用信息最好先保留一段时间，在此期间最好不要申请贷款。那么如果我们查的征信太多，对我们的贷款和信用卡申请都会有影响。现在我们可以无数次的查询征信记录，但是会给我们带来弊端。所以一个月内查征信记录最好不要超过5次，这样如果超过5次，银行会因为这个账户有风险而拒绝贷款。

很多平台在审核时会以网贷数据作为参考。如果网贷数据有污点，比如逾期或者频繁的贷款申请记录，那么很容易被拒绝贷款申请。建议你保管好自己的征信和网贷机构数据。你可以尝试在微信上获取你的网贷机构数据的报告，分析你的信用情况。如果发现网贷数据被黑，说明有逾期或近期频繁申请贷款的不良记录。

1。正面回答互联网消费过数据，这些查询记录不能删除，但是互联网消费过数据，通常只会显示最近两年的查询记录。只要用户消费后不申请网贷数据，半年后用户第二，具体分析当然，网大数据不属于官方信用，即使消费了也不影响个人信用。大网数据是网贷申请太多造成的。只要减少贷款申请数量，大网数据很快就会恢复正常。

如果你想还钱但是资金不够，那就和网贷平台协商，优先考虑正规的征信，尽量减少对自己的影响。三、网贷数据，如何清退？网贷之所以大数据不好，无非是很多已经申请的网贷逾期了，甚至有些平台逾期了还没有还款。很多网贷平台拒绝借钱给已经逾期的小伙伴，因为这样的小伙伴已经被认定为涉嫌骗贷的人。

Da 数据数据仓库的性能优化主要集中在以下四个方面:在数据仓库构建的过程中，不可避免的会进行数据任务，那么如何配置这些任务是最好的呢？如果任务调度配置出现问题，会导致瓶颈任务，或者不能及时提供业务所需的数据。这时候就需要先从调度方面考虑。有些任务的调度时间是否不合理？还是有些任务的优先级设置不合理？

3NF建模方法或者实体建模方法的应用会差一些，很多情况下性能会差一些，但是3NF会避免数据的冗余，扩展性会更好。维度建模会有一定的冗余度数据，冗余度会很高，但是对于上层用户来说，其可用性会好很多，查询性能也会好很多。虽然牺牲了一些扩展性，但还是在可以接受的范围内。之所以推荐在大数据框架下进行维度建模，是因为建模生成的数据对于大数据离线数据仓库来说冗余度不高，因为都属于SATA磁盘存储，所以存储成本很低。