大數(shù)據(jù)挖掘和分析在實(shí)踐中會(huì)遇到以下問(wèn)題：

1、數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題：大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)來(lái)源眾多，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，存在數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、缺失值、異常值等問(wèn)題，這些問(wèn)題會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

2、數(shù)據(jù)處理問(wèn)題：由于數(shù)據(jù)量龐大，數(shù)據(jù)處理和分析的難度加大，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和計(jì)算資源。同時(shí)，數(shù)據(jù)處理的算法和工具也面臨著挑戰(zhàn)，需要更加高效和穩(wěn)定。

3、數(shù)據(jù)安全問(wèn)題：大數(shù)據(jù)中包含大量的敏感信息和隱私數(shù)據(jù)，如何保證數(shù)據(jù)的安全和隱私是一個(gè)重要的問(wèn)題。同時(shí)，大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理也需要考慮安全性和可靠性。

4、數(shù)據(jù)分析結(jié)果解讀難度大：大數(shù)據(jù)挖掘和分析的結(jié)果往往非常復(fù)雜，需要專業(yè)的知識(shí)和技能進(jìn)行解讀和理解。同時(shí)，如何將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)務(wù)決策和應(yīng)用也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

5、技術(shù)和資源限制：大數(shù)據(jù)挖掘和分析需要強(qiáng)大的技術(shù)和資源支持，包括高性能計(jì)算機(jī)、大規(guī)模存儲(chǔ)設(shè)備、云計(jì)算平臺(tái)等。這些技術(shù)和資源的成本較高，可能限制大數(shù)據(jù)挖掘和分析的應(yīng)用范圍。

6、數(shù)據(jù)可視化問(wèn)題：大數(shù)據(jù)挖掘和分析的結(jié)果需要進(jìn)行可視化展示，以便更好地理解和解釋。但是，如何選擇合適的可視化工具和技術(shù)，以及如何設(shè)計(jì)出易于理解的圖表和圖像也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

7、數(shù)據(jù)治理問(wèn)題：大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的來(lái)源、格式、質(zhì)量、安全等方面都存在多樣性，需要建立有效的數(shù)據(jù)治理機(jī)制，以保證數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、使用和監(jiān)管。

8、算法和模型的可解釋性問(wèn)題：大數(shù)據(jù)挖掘和分析中使用的算法和模型往往非常復(fù)雜，難以解釋其工作原理和決策依據(jù)。這可能導(dǎo)致人們對(duì)分析結(jié)果的不信任和對(duì)結(jié)果的誤用。

9、數(shù)據(jù)處理速度問(wèn)題：在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析中，需要快速處理大量數(shù)據(jù)并及時(shí)提供分析結(jié)果。然而，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和算法可能無(wú)法滿足這種速度要求，導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理速度成為瓶頸。

10、法律和道德問(wèn)題：大數(shù)據(jù)的采集和使用涉及到法律和道德問(wèn)題，如個(gè)人隱私保護(hù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等。在大數(shù)據(jù)挖掘和分析中需要遵守相關(guān)法律法規(guī)和倫理規(guī)范。

綜上所述，大數(shù)據(jù)挖掘和分析面臨的問(wèn)題是多方面的，需要在技術(shù)、方法、資源、人才等方面進(jìn)行綜合考慮和解決。同時(shí)，也需要建立相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，以保證大數(shù)據(jù)挖掘和分析的可靠性和可持續(xù)性發(fā)展。