导致数据挖掘失败的几个常见原因

参加过大数据培训的人一定都知道在大数据中数据挖掘是重要的一环也是必学课程。在大数据培训学习过程中我们会在数据挖掘部分遇到许多问题，导致数据挖掘失败。导致数据挖掘失败的原因有很多，我们只要稍加注意就能够及时止损，多加总结就能够更好的进行数据挖掘工作。但是导致数据挖掘失败的原因还有一个，这个是极其隐秘的，那就是推广，很多人在推广过程中挖掘数据得到了失败的结果，那么到底是怎么回事呢？

首先我们给大家说第一个原因，那就是数据缺失总是存在的，这是为什么呢？这是因为数据挖掘中的数据准备工作都是需要很长时间的。

数据挖掘失败的第二个原因，那就是假数据真分析，我们都知道，在分析数据之前是需要解析数据的，所谓的解释数据，都是假数据，虽然数据是我们认真获取的，但因为受限于业务能力，决定了你只能使用假数据，结果可想而知。

数据挖掘失败的第三个原因，那就是数据获取太难了，就目前而言，很多的大量的促销政策时时轰炸眼球，大家看得是热闹，但对于数据挖掘人员来讲，却是业务理解和数据准备的噩梦了，这是因为业务的理解很困难，数据完全被业务扭曲，如果要预测准确，不仅自身业务促销的因素要考虑进去，还要考虑竞争对手策反政策、地域影响等等，你训练时看到的是一个简单的离网结果数据，但诱导因素异常复杂，这类因素相关的数据根本取不到或者难以量化。

第四哥原因缺乏对于常理的感觉，在社交网络中有一个案例，那就是很多场景中两个对话的交往圈是有一定的重合度的，这样能够识别两个手机号码是否是同一个人的，这个方法看起来很简单，但是却并没有什么用。

第五个原因缺乏迭代的能力，在传统企业中，如果数据挖掘的效果不尽人意，那么一定和企业的组织、机制、流程等相关，不管是什么业务，很多数据挖掘模型就是由于线下流程的原因而被放弃了

第六个数据挖掘失败的原因推广，很多人表示丈二的和尚摸不到头脑，其实就是很多传统企业不同地域上的业务差异，不仅仅造成管理难度加大、体验不一致、系统过于复杂、运营成本高昂，也让模型的建设和推广异常困难。