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數(shù)據(jù)挖掘是使用計(jì)算機(jī)分析大量數(shù)據(jù)并從這些數(shù)據(jù)集中提取信息的過程，它是企業(yè)的一項(xiàng)重要技術(shù)。主要優(yōu)點(diǎn)包括：

• 協(xié)助公司收集相關(guān)數(shù)據(jù)

• 這是分析和收集細(xì)節(jié)的一種非常經(jīng)濟(jì)有效且可靠的方法

• 企業(yè)可以根據(jù)可用數(shù)據(jù)做出正確的決策和調(diào)整

• 有了可用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析變得更容易

• 數(shù)據(jù)分析員可以使用數(shù)據(jù)來檢測(cè)欺詐、風(fēng)險(xiǎn)、威脅和機(jī)遇

• 預(yù)測(cè)和建議通?；谕ㄟ^數(shù)據(jù)挖掘收集的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)挖掘中的挑戰(zhàn)是什么？

1. 不清楚和不完整的數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集通常是不完整的、模棱兩可的、不可靠的和損壞的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用戶能夠通過創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型來揭示隱藏的模式和關(guān)聯(lián)。

2. 文件不全或沒有

數(shù)據(jù)集可能非常復(fù)雜。如果沒有數(shù)據(jù)挖掘工具的幫助，人類是不可能理解它們的。只有在完成高質(zhì)量文檔后才能使用模型。

3. 難以進(jìn)入或無法進(jìn)入

全球媒體的傳播為更容易以低成本訪問大量數(shù)據(jù)打開了新的大門，但由于缺乏高質(zhì)量的文檔，它們可能并不總是包含所需的結(jié)果。

4. 授權(quán)挑戰(zhàn)

有幾種方法可以訪問數(shù)據(jù)，但這些方法存在最大的風(fēng)險(xiǎn)。所涉及的風(fēng)險(xiǎn)取決于個(gè)人如何使用數(shù)據(jù)，例如，他們是否打算與其他方共享數(shù)據(jù)或?qū)⑵溆糜谧约旱哪康摹?/span>

5. 數(shù)據(jù)擴(kuò)展挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)的復(fù)雜性隨著數(shù)據(jù)集大小的增加而增加。數(shù)據(jù)挖掘算法需要大量計(jì)算才能在這些更大的數(shù)據(jù)集中找到模式。這是許多每天處理大量數(shù)據(jù)的工業(yè)和商業(yè)公司面臨的主要挑戰(zhàn)之一。

6. 大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘

大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘幫助用戶處理海量數(shù)據(jù)，例如，使他們開發(fā)出能夠處理大量數(shù)據(jù)并提供所需結(jié)果的模型。

7. 非結(jié)構(gòu)化格式的數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘算法還不能完全處理日益增多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此有必要開發(fā)新的數(shù)據(jù)挖掘方法。

8. 異常值和損壞

離群值出現(xiàn)在數(shù)據(jù)集中的原因有很多，而這對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集來說并不常見。一些最常見的原因包括：

• 歧義

• 失算

• 缺乏準(zhǔn)確性

9. 缺口分析

許多數(shù)據(jù)挖掘工具都有自己的工具集，但它們并不總是適用于所有業(yè)務(wù)，因此額外的工具集似乎是必要的。許多現(xiàn)有工具具有一些其他工具所沒有的功能，但每個(gè)工具集中仍然存在一些差距，可以實(shí)施新工具并幫助企業(yè)更好地滿足他們的需求。

10. 定義不明確的問題定義

許多業(yè)務(wù)問題的主要問題是缺乏明確的問題定義。這些定義可能不夠明確，無法讓用戶做出正確的決定，無論是否使用數(shù)據(jù)挖掘工具。

11. 復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系

復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系很難掌握。這主要是由于許多可用的數(shù)據(jù)集非常復(fù)雜并且不符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)公式。因此，工具也應(yīng)該為這些問題提供簡(jiǎn)單的答案。

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