数据挖掘有哪些误区?
【摘要】数据挖掘是一种非常有力的分析工具，它可以帮助企业主管们通过了解顾客的历史行为的信息来预测他们将来的行为。它找到了解开顾客行为秘密的模式，这些发现可被用于创造利润，缩减成本。那么，数据挖掘有哪些误区呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
误区1：数据挖掘提供了即时的未来预测
数据挖掘既不是水晶球也不是一按按钮就能魔术般出现答案的技术。它是一个多步骤的处理过程，其中包括：定义业务问题，扫描并按条件搜索数据，开发模型，运用获得的知识。典型情况是，企业花费大量时间预处理并且按照条件搜索数据，保证其干净、一致、良好整合，以便于应用他们所需要的商务智能。
误区2：数据挖掘对于商务应用程序仍然是不可用的
数据挖掘是一种可用的技术，并且由于他的商业效果受到了很高的评价。这个谎言似乎是那些需要解释为什么他们不能使用这个处理过程，并且在下面这两句话中转来转去的人所编造的。第一句是：“大的数据库不能被有效地挖掘”。第二句是：“数据挖掘不能在数据仓库引擎中完成”。这两句话都曾经是正确的;就像飞机曾经无法离开地面一样。
误区3：数据挖掘需要单独的、专用的数据库
数据挖掘产品供应商会强调你需要一个昂贵的、专用的数据库、数据中心或者分析服务器来进行数据挖掘，因为需要将数据转换为一种特别的格式来进行有效地处理。这些数据中心不仅采购和维护成本很高，每个单独的数据挖掘项目还需要单独抽取数据，而数据的抽取是很昂贵并且非常费时的。
误区4：只有拥有博士学位才可以进行数据挖掘
一些人认为数据挖掘非常复杂，以致必须拥有至少三个博士才可以执行它：一个是统计学或者计量方法专业博士，一个是能够懂得客户的商务博士，一个是计算机专业博士。
实际情况是在成功项目的实施者中根本用不到一个博士。例如，Teradata最近完成了一个南美电信公司的项目，它成功地追踪了顾客行为变化，帮助公司在电信市场开放期间保住了98%的高价值客户。通过协力工作，一个多学科的小组成功地完成了任务。
关于数据挖掘有哪些误区，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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