数据挖掘的挑战

在当今时代，数据占据主导地位。如此多的数据同时被创建、存储和使用。在这个数据驱动的世界中，从数据中提取知识要困难得多。当人工智能和统计学相结合，用于分析大型数据集以发现有用信息，从而从多个资源中创建更多数据时，数据挖掘应运而生。在本文中，我们将了解在数据挖掘过程中面临的挑战。

什么是数据挖掘？

它被定义为从庞大的数据集中获取知识的过程，这些知识以相关性和模式的形式存在，用于增加销售额，降低组织成本，提高客户忠诚度等；在过去几年中，数据挖掘的应用迅速增加。现在，公司正在将原始数据转化为有用的知识。

对于组织而言，数据挖掘还通过完整的数据分析改进了决策制定。使用数据挖掘技术有两个主要目的。这两个目的描述了目标数据集，并使用机器学习算法预测结果。我们可以使用这些方法来组织和过滤数据，并从欺诈检测和安全漏洞中获取信息。数据分析工具使提取相关见解变得更容易、更快捷。

数据挖掘的挑战

尽管数据挖掘功能强大，但在执行过程中仍面临许多挑战。各种挑战可能与性能、数据、方法、技术等有关。当识别并解决挑战或问题时，数据挖掘才能变得有效。如今，技术不断发展以处理大规模数据；除了可扩展性和自动化之外，领导者还面临一些挑战，具体如下：

1. 复杂数据
   实施基础设施需要花费大量时间和成本来处理大量复杂数据。在现实世界中，数据以异构、结构化、非结构化和半结构化格式存在，这些格式可能是多媒体，包括图像、音频、视频、时间序列、自然语言文本等。从局域网和广域网中不同来源收集所需信息要困难得多。
2. 分布式数据
   我们可以将真实世界的数据存储在不同的平台，例如数据库、单个系统或互联网，这些数据无法集中到一个存储库中。区域办事处可能有服务器来存储数据，但将所有办事处的大量数据集中存储是不可行的。因此，对于数据挖掘，需要开发用于挖掘分布式数据的工具和算法。
3. 数据可视化
   主要的预测交互为客户提供适当的输出。整体信息以客户所需的特定重要性传递。然而，向所有最终用户提供信息要困难得多。我们必须应用有效的输出信息、输入数据和复杂的数据感知方法，这可以使信息更有用。
4. 领域知识
   当我们了解领域时，事情会变得容易得多；获得知识后，很容易深入挖掘更多信息，而无需从数据中获取有趣的信息。
5. 不完整数据
   当数据量很大时，由于用于测量数据的仪器错误，数据可能不准确。此外，并非每个客户都同意分享其个人信息，导致数据不完整。因此，在这种情况下，挖掘数据更具挑战性。
6. 成本更高
   购买和维护强大的软件、服务器以及用于软件维护的许多东西需要花费大量的成本。
7. 隐私和安全
   当需要为单个组织和政府共享数据收集时，我们必须制定决策策略，以在数据传输过程中提供安全性。因此，我们必须收集客户资料以及个人的私人和敏感信息，以了解用户的行为。此外，我们还发现了一个重要问题，即存在非法访问和信息的机密性。
8. 用户界面
   从数据挖掘过程中发现的知识对用户来说非常有趣且易于理解。如果我们的数据解释具有良好的可视化效果，那么用户将能够理解用户的需求。此外，用户可以在数据挖掘过程的帮助下找到模式。它还根据获得的数据挖掘结果优化了数据挖掘请求。
9. 数据挖掘方法
   数据挖掘中的许多挑战都与数据挖掘的局限性和方法有关。一些挑战发生，这些挑战包括多功能性、数据多样性、领域维度和控制数据中的噪声。
10. 数据挖掘算法
    数据库中存储着大量数据。需要一种算法来访问和迭代来自巨大数据服务器的数据。这些数据算法应该更具可扩展性和效率，以便提取信息。
11. 性能问题
    数据挖掘的性能取决于用于提取数据的算法。如果数据库大小巨大，数据流和数据挖掘将存在性能问题。因此，我们必须创建并行和分布式数据挖掘算法。
12. 背景知识的结合
    关于背景的知识应该更加准确和巩固，例如数据挖掘的安排可以更准确地完成。当需要对任务进行预测时，我们必须确保我们的预测是准确的。此外，我们必须使我们的任务更具描述性，以便更容易找到我们的数据。但有时，由于这种收集和包含基础知识，我们的知识可能不可预测。
13. 数据披露
    我们必须确保客户地址被披露用于使用数据，防止侵犯个人隐私，并保护用户权利。

结论

这是一个更可靠的过程，也是最常用的技术之一，用于提取业务流程的数据。它必须考虑信息提取成本、数据库模式以及数据分析无用的信息类型等因素。

然而，该过程在某些方面可能很困难，并伴随着上述一些数据挖掘挑战。随着真正的数据挖掘开始，更多的挑战被揭示出来，数据挖掘是通过克服每个挑战来实现的。