对于数据挖掘中的原始数据，存在的问题有哪些

对于数据挖掘中的原始数据，存在以下问题：

1. 数据量大、多源异构，数据质量不一，包括缺失值、异常值、噪声等，可能导致分析结果失真。

2. 数据存在误差，例如录入错误等。

3. 数据隐私问题，可能包含敏感信息。

4. 数据格式不一致，需要进行数据清洗、集成等预处理操作。

5. 数据拥有者的权利问题，需要考虑数据的合法获取和使用。

6. 数据的可解释性问题，需要在算法设计和结果解释上考虑。

相关问题

数据挖掘数据预处理实验

数据挖掘的数据预处理是数据挖掘流程中非常重要的一环，其目的是将原始数据转化为可供后续挖掘分析的数据集。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个方面。下面简要介绍一下这四个方面的内容：

1. 数据清洗：主要是针对原始数据中存在的噪声、缺失值、异常值和不一致性等问题进行处理，以提高数据的质量。比如可以删除或填补缺失值、剔除异常值等。

2. 数据集成：将多个数据源中的数据进行合并，构建一个统一的数据集。比如可以通过主键合并两个表的数据。

3. 数据变换：对原始数据进行变换，以获得更有价值的信息。比如可以进行归一化、离散化、特征选择等操作。

4. 数据规约：将原始数据规约为更小的数据集，以便于后续挖掘分析。比如可以通过抽样、聚类等方法进行规约。

关于实验部分，可以根据具体需求进行设计。例如可以使用Python语言中的Pandas库进行数据清洗和处理，或者使用Weka工具进行数据集成和变换。可以根据具体场景选择合适的工具和方法，进行实验和验证。

原始投放的数据也在存在数仓里面吗

是的，原始投放的数据通常也会存储在数仓（Data Warehouse）中。数仓是一个用于集中存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。它可以用来整合来自不同来源和不同系统的数据，并提供数据存储、数据清洗、数据转换和数据分析等功能。

原始投放的数据会经过一系列的数据处理和清洗过程，确保数据的质量和一致性，然后存储在数仓中。通过将数据存储在数仓中，银行可以方便地进行数据分析、报表生成、数据挖掘和机器学习等操作，从中获取有价值的信息和洞察。

数仓通常采用多维模型来组织数据，包括事实表和维度表。事实表存储度量数据，如交易金额、点击次数等，而维度表存储与事实表相关的维度信息，如时间、地理位置、用户等。

通过数仓，银行可以对原始投放的数据进行多维度的分析和查询，了解客户行为、业务绩效，支持决策制定和业务优化。同时，数仓还可以用于构建数据仪表板、报表和可视化工具，将数据转化为有意义的信息展示给相关人员使用。