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數據挖掘是使用計算機分析大量數據并從這些數據集中提取信息的過程，它是企業(yè)的一項重要技術。主要優(yōu)點包括：

• 協助公司收集相關數據

• 這是分析和收集細節(jié)的一種非常經濟有效且可靠的方法

• 企業(yè)可以根據可用數據做出正確的決策和調整

• 有了可用數據，數據分析變得更容易

• 數據分析員可以使用數據來檢測欺詐、風險、威脅和機遇

• 預測和建議通?；谕ㄟ^數據挖掘收集的數據

數據挖掘中的挑戰(zhàn)是什么？

1. 不清楚和不完整的數據集

數據集通常是不完整的、模棱兩可的、不可靠的和損壞的。數據挖掘技術使用戶能夠通過創(chuàng)建預測模型來揭示隱藏的模式和關聯。

2. 文件不全或沒有

數據集可能非常復雜。如果沒有數據挖掘工具的幫助，人類是不可能理解它們的。只有在完成高質量文檔后才能使用模型。

3. 難以進入或無法進入

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

4. 授權挑戰(zhàn)

有幾種方法可以訪問數據，但這些方法存在最大的風險。所涉及的風險取決于個人如何使用數據，例如，他們是否打算與其他方共享數據或將其用于自己的目的。

5. 數據擴展挑戰(zhàn)

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

6. 大規(guī)模數據挖掘

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

7. 非結構化格式的數據挖掘

數據挖掘算法還不能完全處理日益增多的非結構化數據，因此有必要開發(fā)新的數據挖掘方法。

8. 異常值和損壞

離群值出現在數據集中的原因有很多，而這對整個數據集來說并不常見。一些最常見的原因包括：

• 歧義

• 失算

• 缺乏準確性

9. 缺口分析

許多數據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，因此額外的工具集似乎是必要的。許多現有工具具有一些其他工具所沒有的功能，但每個工具集中仍然存在一些差距，可以實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，無論是否使用數據挖掘工具。

11. 復雜的數據關系

復雜的數據關系很難掌握。這主要是由于許多可用的數據集非常復雜并且不符合標準的數學公式。因此，工具也應該為這些問題提供簡單的答案。

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