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避免了這兩件事，你的數據挖掘更容易成功
2019-05-10
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在數據挖掘中，我們需要注意很多的細節，這樣才能使得我們在學習或進行數據挖掘工作時大大提高我們的工作效率和成就感，那么具體都包括哪些內容呢？我們知道，數據挖掘需要注意的細節非常多，在這篇文章中我們就給大家著重介紹兩個經常犯的錯誤，希望大家能夠引以為戒。

1.缺乏對于常理的感覺

在社交網絡中有一個案例，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，后來經過相關技術的發展發現判定重合度的閾值是30%，當然，這個也不能說明有問題，但問題出在對于基數的判定上，大量的用戶總的交往圈只有3-4個，也就是說，重合1個就可能達到這個閾值，很多新手或者技術控在進行分析數據過程中，往往忽視業務本質的認識。由此可得，數據挖掘不僅僅是一門挖掘語言，還要有足夠的生活認知和數據感覺，這個很難短期能夠提升，依賴于長期實踐，有時候甚至要求人們對數據的敏感程度要求，有些人就是有感覺，一眼能發現問題。不管是數據挖掘還是數據分析都是需要培養對數據敏感的能力，只要我們看到數據就能夠靠直覺及時的發展出來。這樣就能夠加快數據挖掘能力的培養。

2.缺乏迭代的能力

在傳統企業中，如果數據挖掘的效果不盡人意，那么一定和企業的組織、機制、流程等相關，不管是什么業務，很多數據挖掘模型就是由于線下流程的原因而被放棄了，做數據分析行業的人都知道，數據挖掘靠的是迭代，很難第一次就成功，這就需要我們不斷的嘗試，不斷的改進以及優化，這樣才能夠使得數據挖掘的成功案例變多，而傳統企業冗長的線下流程，的確成為了模型優化的大殺器，互聯網公司天生的在線性讓其算法發揮出巨大的價值，而傳統企業的建模，往往還在為獲得反饋數據而努力，組織、系統和運營上的差距很大。

在這篇文章中我們給大家介紹了數據挖掘失敗的原因中普遍性比較高的兩條，第一是缺乏對常理的感覺，第二是缺乏迭代的能力，這兩條都是我們平時要多加留意和克服的困難，希望大家能夠認真對待，讓自己在各類場合中表現得更加出色。


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