京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在数据挖掘中,我们需要注意很多的细节,这样才能使得我们在学习或进行数据挖掘工作时大大提高我们的工作效率和成就感,那么具体都包括哪些内容呢?我们知道,数据挖掘需要注意的细节非常多,在这篇文章中我们就给大家着重介绍两个经常犯的错误,希望大家能够引以为戒。
1.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,后来经过相关技术的发展发现判定重合度的阈值是30%,当然,这个也不能说明有问题,但问题出在对于基数的判定上,大量的用户总的交往圈只有3-4个,也就是说,重合1个就可能达到这个阈值,很多新手或者技术控在进行分析数据过程中,往往忽视业务本质的认识。由此可得,数据挖掘不仅仅是一门挖掘语言,还要有足够的生活认知和数据感觉,这个很难短期能够提升,依赖于长期实践,有时候甚至要求人们对数据的敏感程度要求,有些人就是有感觉,一眼能发现问题。不管是数据挖掘还是数据分析都是需要培养对数据敏感的能力,只要我们看到数据就能够靠直觉及时的发展出来。这样就能够加快数据挖掘能力的培养。
2.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,做数据分析行业的人都知道,数据挖掘靠的是迭代,很难第一次就成功,这就需要我们不断的尝试,不断的改进以及优化,这样才能够使得数据挖掘的成功案例变多,而传统企业冗长的线下流程,的确成为了模型优化的大杀器,互联网公司天生的在线性让其算法发挥出巨大的价值,而传统企业的建模,往往还在为获得反馈数据而努力,组织、系统和运营上的差距很大。
在这篇文章中我们给大家介绍了数据挖掘失败的原因中普遍性比较高的两条,第一是缺乏对常理的感觉,第二是缺乏迭代的能力,这两条都是我们平时要多加留意和克服的困难,希望大家能够认真对待,让自己在各类场合中表现得更加出色。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31