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數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因都有哪些（二）
2019-01-17
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在上一篇文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘失敗的兩個原因，具體就是假數(shù)據(jù)真分析以及數(shù)據(jù)缺失十分嚴重，這些原因都能夠?qū)е挛覀兊?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘工作的失敗，那么數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因還有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下。


前面講到了數(shù)據(jù)挖掘工作失敗的兩個原因，下面我們就給大家說一下數(shù)據(jù)挖掘失敗的第三個原因，那就是數(shù)據(jù)獲取太難了，就目前而言，很多的大量的促銷政策時時轟炸眼球，大家看得是熱鬧，但對于數(shù)據(jù)挖掘人員來講，卻是業(yè)務理解和數(shù)據(jù)準備的噩夢了，這是因為業(yè)務的理解很困難，數(shù)據(jù)完全被業(yè)務扭曲，如果要預測準確，不僅自身業(yè)務促銷的因素要考慮進去，還要考慮競爭對手策反政策、地域影響等等，你訓練時看到的是一個簡單的離網(wǎng)結(jié)果數(shù)據(jù)，但誘導因素異常復雜，這類因素相關(guān)的數(shù)據(jù)根本取不到或者難以量化。正是這幾個因素，使得數(shù)據(jù)的挖掘十分困難，這也就使得后續(xù)的數(shù)據(jù)分析工作漸漸偏離了正軌。


數(shù)據(jù)挖掘，難就難在要為預測的業(yè)務提供跟這個業(yè)務相關(guān)的數(shù)據(jù)環(huán)境，所以有時候數(shù)據(jù)挖掘工作沒做好并不是模型師的錯，也不是算法的問題，而是業(yè)務惹的禍，是數(shù)據(jù)問題。而數(shù)據(jù)挖掘師特別強調(diào)要理解業(yè)務，就是希望你基于業(yè)務的理解能找到所需的解釋數(shù)據(jù)，外來的和尚所以做不好，也是這個因素，因為打一槍換一個地方的方式，就違背了理解業(yè)務的建模文化，從而對數(shù)據(jù)分析工作有很大的影響。而在數(shù)據(jù)準備工作中，不確定性總是存在，因此一定程度上講，這個世界是不可預測的，預測的能力，跟我們采集數(shù)據(jù)的能力成一定的正相關(guān)關(guān)系。當然，我們還需要理解大數(shù)據(jù)的意義，大數(shù)據(jù)的意義就在于可以采集到更多的數(shù)據(jù)，這個決定了我們用機器解釋世界的可能程度。用機器學習去解釋世界的事情，那就能夠加快理解世界的速度，進而推動文明的發(fā)展以及人類的進步。


在這篇文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因其中的一種，那就是數(shù)據(jù)的獲取變得困難以及數(shù)據(jù)的環(huán)境的提供，解決了這些問題才能夠讓數(shù)據(jù)挖掘工作做得更出色，為后續(xù)的工作奠定堅實的基礎。

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