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數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因都有哪些（三）
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)挖掘失敗原因的其中一種，同時也是最常見的一種，那就是數(shù)據(jù)獲取太難了。在這篇文章中我們接著給大家介紹數(shù)據(jù)挖掘失敗的其他原因，那就是缺乏對常理的感覺以及缺乏迭代的能力。

首先說一說缺乏對于常理的感覺，在社交網(wǎng)絡(luò)中有一個案例，那就是很多場景中兩個對話的交往圈是有一定的重合度的，這樣能夠識別兩個手機(jī)號碼是否是同一個人的，這個方法看起來很簡單，但是卻并沒有什么用，后來經(jīng)過相關(guān)技術(shù)的發(fā)展發(fā)現(xiàn)判定重合度的閾值是30%，當(dāng)然，這個也不能說明有問題，但問題出在對于基數(shù)的判定上，大量的用戶總的交往圈只有3-4個，也就是說，重合1個就可能達(dá)到這個閾值，很多新手或者技術(shù)控在進(jìn)行分析數(shù)據(jù)過程中，往往忽視業(yè)務(wù)本質(zhì)的認(rèn)識。由此可得，數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是一門挖掘語言，還要有足夠的生活認(rèn)知和數(shù)據(jù)感覺，這個很難短期能夠提升，依賴于長期實(shí)踐，有時候甚至要求人們對數(shù)據(jù)的敏感程度要求，有些人就是有感覺，一眼能發(fā)現(xiàn)問題。不管是數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)據(jù)分析都是需要培養(yǎng)對數(shù)據(jù)敏感的能力，只要我們看到數(shù)據(jù)就能夠靠直覺及時的發(fā)展出來。這樣就能夠加快數(shù)據(jù)挖掘能力的培養(yǎng)。

其次說一說缺乏迭代的能力，在傳統(tǒng)企業(yè)中，如果數(shù)據(jù)挖掘的效果不盡人意，那么一定和企業(yè)的組織、機(jī)制、流程等相關(guān)，不管是什么業(yè)務(wù)，很多數(shù)據(jù)挖掘模型就是由于線下流程的原因而被放棄了，做數(shù)據(jù)分析行業(yè)的人都知道，數(shù)據(jù)挖掘靠的是迭代，很難第一次就成功，這就需要我們不斷的嘗試，不斷的改進(jìn)以及優(yōu)化，這樣才能夠使得數(shù)據(jù)挖掘的成功案例變多，而傳統(tǒng)企業(yè)冗長的線下流程，的確成為了模型優(yōu)化的大殺器，互聯(lián)網(wǎng)公司天生的在線性讓其算法發(fā)揮出巨大的價值，而傳統(tǒng)企業(yè)的建模，往往還在為獲得反饋數(shù)據(jù)而努力，組織、系統(tǒng)和運(yùn)營上的差距很大。

在這篇文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘失敗原因中的兩條，第一就是缺乏對常理的感覺，第二就是缺乏迭代的能力，這些都是我們數(shù)據(jù)挖掘路上的絆腳石，我們要及時的清理這些“絆腳石”，才能走得更快更順更有成就感。

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