共计 834 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
加入过大数据培训的人肯定都晓得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咱们会在数据挖掘局部遇到许多问题，导致数据挖掘失败。导致数据挖掘失败的起因有很多，咱们只有稍加留神就可能及时止损，多加总结就可能更好的进行数据挖掘工作。然而导致数据挖掘失败的起因还有一个，这个是极其隐秘的，那就是推广，很多人在推广过程中开掘数据失去了失败的后果，那么到底是怎么回事呢？
首先咱们给大家说第一个起因，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筹备工作都是须要很长时间的。
数据挖掘失败的第二个起因，那就是假数据真剖析，咱们都晓得，在剖析数据之前是须要解析数据的，所谓的解释数据，都是假数据，尽管数据是咱们认真获取的，但因为受限于业务能力，决定了你只能应用假数据，后果可想而知。
数据挖掘失败的第三个起因，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，大家看得是冷落，但对于数据挖掘人员来讲，却是业务了解和数据筹备的噩梦了，这是因为业务的了解很艰难，数据齐全被业务扭曲，如果要预测精确，不仅本身业务促销的因素要思考进去，还要思考竞争对手策反政策、地区影响等等，你训练时看到的是一个简略的离网后果数据，但诱导因素异样简单，这类因素相干的数据基本取不到或者难以量化。
第四哥起因不足对于常理的感觉，在社交网络中有一个案例，那就是很多场景中两个对话的来往圈是有肯定的重合度的，这样可能辨认两个手机号码是否是同一个人的，这个办法看起来很简略，然而却并没有什么用。
第五个起因不足迭代的能力，在传统企业中，如果数据挖掘的成果不尽人意，那么肯定和企业的组织、机制、流程等相干，不论是什么业务，很多数据挖掘模型就是因为线下流程的起因而被放弃了
第六个数据挖掘失败的起因推广，很多人示意丈二的和尚摸不到头脑，其实就是很多传统企业不同地区上的业务差别，不仅仅造成治理难度加大、体验不统一、零碎过于简单、经营老本昂扬，也让模型的建设和推广异样艰难。