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中的 个关键数据挖掘挑战及其解决方案作者：马丁·奥斯特洛夫斯
尽管我们从大数据中提取重要信息的能力不断增强，但科学界仍然面临着数据挖掘面临的重大挑战。在本文中，我们将讨论现代数据挖掘面临的 个关键问题及其可能的解决方案。

异构数据

数据可能质量低下、被掺假、不完整。这就 芬兰电话号码数据 是为什么，除了从不同来源收集数据的复杂性之外， 数据仓库异构数据类型（）是数据挖掘面临的主要挑战之一。 同的来源，可能是自动累积的，也可能是手动累积的，并且可能受到各种处理程序的影响。


这通常会导致数据冗余度高和伪造程度高。一个很常见的例子是客户调查，人们可能不会提交或错误地提交某些信息，例如年龄、出生日期或电子邮件地址。

解决方案： 这个问题的解决方案有两个方面。首先，我们采用传统方法，按照经典的同构数据挖掘流程单独处理每个 ，然后将结果拼接在一起。或者，我们在预处理阶段合并 ，然后进行数据挖掘过程，将它们视为一个实体。这当然比第一种选择更简单。