數據挖掘是一種非常有力的分析工具，它可以幫助企業主管們通過了解顧客的歷史行為的信息來預測他們將來的行為。它找到了解開顧客行為秘密的模式，這些發現可被用於創造利潤，縮減成本。那麼，數據挖掘有哪些誤區呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!誤區1：數據挖掘提供了即時的未來預測
數據挖掘既不是水晶球也不是一按按鈕就能魔術般出現答案的技術。它是一個多步驟的處理過程，其中包括：定義業務問題，掃描並按條件搜索數據，開發模型，運用獲得的知識。典型情況是，企業花費大量時間預處理並且按照條件搜索數據，保證其乾淨、一致、良好整合，以便於應用他們所需要的商務智能。
誤區2：數據挖掘對於商務應用程式仍然是不可用的
數據挖掘是一種可用的技術，並且由於他的商業效果受到了很高的評價。這個謊言似乎是那些需要解釋為什麼他們不能使用這個處理過程，並且在下面這兩句話中轉來轉去的人所編造的。第一句是：「大的資料庫不能被有效地挖掘」。第二句是：「數據挖掘不能在數據倉庫引擎中完成」。這兩句話都曾經是正確的;就像飛機曾經無法離開地面一樣。
誤區3：數據挖掘需要單獨的、專用的資料庫
數據挖掘產品供應商會強調你需要一個昂貴的、專用的資料庫、數據中心或者分析伺服器來進行數據挖掘，因為需要將數據轉換為一種特別的格式來進行有效地處理。這些數據中心不僅採購和維護成本很高，每個單獨的數據挖掘項目還需要單獨抽取數據，而數據的抽取是很昂貴並且非常費時的。
誤區4：只有擁有博士學位才可以進行數據挖掘
一些人認為數據挖掘非常複雜，以致必須擁有至少三個博士才可以執行它：一個是統計學或者計量方法專業博士，一個是能夠懂得客戶的商務博士，一個是計算機專業博士。
實際情況是在成功項目的實施者中根本用不到一個博士。例如，Teradata最近完成了一個南美電信公司的項目，它成功地追蹤了顧客行為變化，幫助公司在電信市場開放期間保住了98%的高價值客戶。通過協力工作，一個多學科的小組成功地完成了任務。
關於數據挖掘有哪些誤區，青藤小編就和您分享到這裡了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。