大数据评分45分意味着在评估与分析过程中，存在一些关键指标未能达到预期标准。为了提高评分，需要关注以下几个方面：
1. 数据质量：确保收集到的数据准确、完整且一致。数据质量问题可能导致分析结果不准确，因此需要采取措施解决数据质量问题，如数据清洗、去重和标准化等。
2. 数据处理能力：评估与分析需要对大量数据进行处理，包括数据预处理、特征提取和降维等。这些过程需要高效的数据处理能力，以确保分析结果的准确性和可靠性。
3. 数据分析方法：选择合适的数据分析方法对于提高评分至关重要。常见的数据分析方法包括描述性统计、相关性分析、回归分析、聚类分析等。根据问题的性质和需求，选择适合的分析方法，并确保分析过程的合理性和有效性。
4. 模型选择与优化：选择合适的机器学习或深度学习模型对于评估与分析至关重要。在模型选择过程中，需要考虑模型的可解释性、泛化能力和计算效率等因素。同时，需要对模型进行调参和优化，以提高模型的性能和准确性。
5. 结果解释与可视化：评估与分析的结果需要清晰、准确地解释和展示。通过图表、报告等形式，将分析结果呈现给决策者，以便他们能够理解分析结果的意义和价值。此外，还需要关注可视化效果，确保结果的可读性和易理解性。
6. 持续改进与学习：评估与分析是一个不断学习和改进的过程。通过回顾分析过程和结果，总结经验教训，发现不足之处，并制定相应的改进措施。此外，还可以关注行业动态和技术发展，不断更新自己的知识和技能，以提高评估与分析的能力。
总之，要提高大数据评分45分，需要关注数据质量、数据处理能力、数据分析方法、模型选择与优化、结果解释与可视化以及持续改进与学习等方面的关键指标。通过不断努力和改进，可以提高评估与分析的质量，为决策提供有力支持。
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