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做數據挖掘失敗的原因都有哪些？
2019-04-26
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導致數據挖掘失敗的原因有很多，我們只要稍加注意就能夠及時止損，多加總結就能夠更好的進行數據挖掘工作。但是導致數據挖掘失敗的原因還有一個，這個是極其隱秘的，那就是推廣，很多人在推廣過程中挖掘數據得到了失敗的結果，那么到底是怎么回事呢？下面我們就為大家介紹一下這個原因。

因為推廣導致數據挖掘失敗，這讓很多人無法理解，那么究竟是為什么呢？其實就是很多傳統企業不同地域上的業務差異，不僅僅造成管理難度加大、體驗不一致、系統過于復雜、運營成本高昂，也讓模型的建設和推廣異常困難。如果從模型本身的角度，不同地域的數據差異有時很大，在一個地方成功的模型，在另一個地方則完全失敗，過擬合現象比比皆是。如果從業務理解的角度，建模團隊要面對幾個甚至十多個做類似業務的團隊，各個團隊的業務理解上的差異和對于建模的要求各不相同，造成了建模團隊的無所適從。從而使得數據挖掘工作難以進展下去。

當然，數據挖掘需要注意的是模型的推廣，數據模型的推廣成為了建模團隊巨大的負擔，復制模型，往往變成了重做模型，搜集結果數據也難上加難，數據挖掘，已經不是一項純粹的工作，我們在前面說的五點原因都是為了說明數據挖掘所以難，是綜合多種因素的結果，可能不是靠建立一個平臺，懂得一些算法，掌握一個工具就能簡單解決的，往往具有更深層次的原因。這就需要我們在掌握好工具使用的同時，也要抬起頭來，更全面的看待數據挖掘這個事情，因地制宜的制定適合自己企業特點的數據挖掘機制和流程。所以在大數據時代的到來之際，我們必須讓平臺，工具和算法也變得越加重要，這對數據建模師的知識結構也帶來了新的沖擊。但是新的挑戰一般帶來的是新的機遇。

相信大家現在已經了解了推廣問題是如何導致數據挖掘失敗了吧？其實我們不難發現數據挖掘失敗的原因都是我們一般容易忽視的地方，所以我們在做數據挖掘工作的時候不能掉以輕心，我們只有解決了這些問題才能夠讓數據挖掘工作做得更加出色。


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