在数据分析中，规划求解通常是指使用数学优化方法来解决资源分配、成本最小化、利润最大化等问题。在这些优化问题中，使用绝对值函数（如 |x|）可能会带来一些挑战：

1. 非线性：绝对值函数是一个非线性函数，它在 x=0 处不可导。大多数规划求解工具和算法都是为线性问题设计的，因为线性问题更容易求解，且有成熟的算法和理论基础。
2. 求解复杂性：如果问题中包含绝对值，可能需要将其转换为非线性规划问题，这会增加求解的复杂性。非线性规划问题通常比线性规划问题更难求解，可能需要更高级的算法和更多的计算资源。
3. 模型简化：在某些情况下，可以使用其他方法来简化包含绝对值的模型。例如，可以通过引入新的变量和约束条件来替换绝对值，从而将问题转化为线性规划问题。
4. 替代方法：有时候，可以通过其他数学工具或近似方法来处理绝对值，例如使用分段线性函数来近似绝对值函数。
5. 软件限制：某些规划求解软件可能不支持包含绝对值的模型，或者在处理这类模型时有限制。

因此，在规划求解中，如果可能的话，通常会避免使用绝对值函数，或者寻找替代方法来表达问题，以便利用线性规划的强大求解能力。如果必须使用绝对值，可能需要考虑使用非线性规划方法或者对问题进行适当的转换。