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　　數(shù)據(jù)挖掘是一種非常有力的分析工具，它可以幫助企業(yè)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(fā)現(xiàn)可被用于創(chuàng)造利潤，縮減成本，以及抓住商業(yè)機會，獲得新的競爭優(yōu)勢。那么對于數(shù)據(jù)挖掘大家會產(chǎn)生怎樣的誤解呢？



　　誤區(qū)1：數(shù)據(jù)挖掘提供了即時的未來預測



　　數(shù)據(jù)挖掘既不是水晶球也不是一按按鈕就能魔術般出現(xiàn)答案的技術。它是一個多步驟的處理過程，其中包括：定義業(yè)務問題，掃描并按條件搜索數(shù)據(jù)，開發(fā)模型，運用獲得的知識。典型情況是，企業(yè)花費大量時間預處理并且按照條件搜索數(shù)據(jù)，保證其干凈、一致、良好整合，以便于應用他們所需要的商務智能。數(shù)據(jù)挖掘全部圍繞著數(shù)據(jù)，成功的數(shù)據(jù)挖掘需要能夠準確反映業(yè)務的數(shù)據(jù)。



　　企業(yè)必須懂得，數(shù)據(jù)挖掘的威力在于：抓住那些能夠從本質(zhì)上被預測或者被描述的特殊的業(yè)務難題。其中包括：



　　顧客分類



　　預測顧客的購買傾向



　　監(jiān)測欺詐



　　優(yōu)化供應和發(fā)貨渠道



　　誤區(qū)2：數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谏虅諔�用程序仍然是不可用�?br />


　　數(shù)據(jù)挖掘是一種可用的技術，并且由于他的商業(yè)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么他們不能使用這個處理過程，并且在下面這兩句話中轉(zhuǎn)來轉(zhuǎn)去的人所編造的。**句是：“大的數(shù)據(jù)庫不能被**地挖掘”。第二句是：“數(shù)據(jù)挖掘不能在數(shù)據(jù)倉庫引擎中完成”。這兩句話都曾經(jīng)是正確的；就像飛機曾經(jīng)無法離開地面一樣。



　　讓我們同時分析這兩句話。因為今天的數(shù)據(jù)庫是這樣的大，企業(yè)都擔心數(shù)據(jù)挖掘項目所需的額外的IT體系結構會帶來巨大的成本，以及每個項目的數(shù)據(jù)處理過程都會消耗太長時間。但是今天的某些數(shù)據(jù)庫使用的并行技術使得數(shù)據(jù)庫內(nèi)部的挖掘成為可能。通過在數(shù)據(jù)庫內(nèi)部進行挖掘，企業(yè)可以**數(shù)據(jù)移動，利用并行處理的性能，最小化數(shù)據(jù)冗余，以及**數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ玫恼麄�新的冗余的數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建及維護成本。



　　誤區(qū)3：數(shù)據(jù)挖掘需要單獨的、專用的數(shù)據(jù)庫



　　數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品供應商會強調(diào)你需要一個昂貴的、專用的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)中心或者分析服務器來進行數(shù)據(jù)挖掘，因為需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一種特別的格式來進行**地處理。這些數(shù)據(jù)中心不僅采購和維護成本很高，每個單獨的數(shù)據(jù)挖掘項目還需要單獨抽取數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的抽取是很昂貴并且非常費時的。



　　數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展使得現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘再也不需要在一個單獨的數(shù)據(jù)中心進行了。實際上，**的數(shù)據(jù)挖掘需要一個企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)倉庫，它的全部投資成本也比使用獨立的多個數(shù)據(jù)中心便宜得多了。



　　誤區(qū)4：只有擁有博士學位才可以進行數(shù)據(jù)挖掘



　　一些人認為數(shù)據(jù)挖掘非常復雜，以致必須擁有至少三個博士才可以執(zhí)行它：一個是統(tǒng)計學或者計量方法專業(yè)博士，一個是能夠懂得客戶的商務博士，一個是計算機專業(yè)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(xié)力工作，一個多學科的小組成功地完成了任務。



　　數(shù)據(jù)挖掘是一項需要三個專業(yè)領域的技術專家共同合作的工作。商務人員必須通過創(chuàng)建一組商業(yè)問題來引導項目，解釋凸現(xiàn)的模式。具有對數(shù)據(jù)挖掘技術、統(tǒng)計學和工具的充分了解的分析建模人員構建可靠的模型。IT人員提供對處理過程的深刻觀察，理解數(shù)據(jù)，并提供關鍵的技術支持。



　　誤區(qū)5：數(shù)據(jù)挖掘是給那些擁有大量客戶數(shù)據(jù)的大公司提供的



　　一個簡單的事實就是，一個公司，無論大小，只要擁有能夠精確反映業(yè)務或者客戶情況的數(shù)據(jù)，都能在這些數(shù)據(jù)基礎上構建模型，對應重要的業(yè)務挑戰(zhàn)。公司處理的顧客數(shù)據(jù)量從來就不是關鍵。



　　數(shù)據(jù)挖掘有哪些誤區(qū).中琛魔方大數(shù)據(jù)平臺(www.zcmorefun.com)表示數(shù)據(jù)挖掘所產(chǎn)生的誤解的部分原因是人們并不十分了解它究竟是什么。從最本質(zhì)上講，數(shù)據(jù)挖掘就是一套用于發(fā)現(xiàn)和解釋詳細數(shù)據(jù)的未知模式的復雜的數(shù)學技術。