《数据挖掘中原始数据存在的问题剖析》
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一、数据不完整性
（一）缺失值现象
在原始数据中，缺失值是常见的问题，例如在市场调研数据中，部分受访者可能拒绝回答某些敏感问题，如收入水平、年龄等，这就导致了数据集中相关字段的缺失，对于医疗数据，可能由于设备故障或人为疏忽，某些患者的关键检查指标数据没有被记录下来，缺失值会影响数据挖掘算法的准确性，因为许多算法是基于完整的数据进行设计的，在基于决策树的分类算法中，如果训练数据中存在大量缺失值，可能会导致决策树的构建偏向于那些没有缺失值的特征，从而降低模型对整个数据集的泛化能力。
（二）数据片段化
原始数据往往分散在不同的数据源中，呈现片段化状态，以企业的客户数据为例，客户的基本信息可能存储在客户关系管理（CRM）系统中，而客户的交易记录则存储在销售系统中，客户的在线行为数据又可能在网络日志中，整合这些片段化的数据是一项艰巨的任务，如果不能有效地整合，数据挖掘只能基于部分数据进行，无法全面准确地了解客户的全貌，仅依据交易记录对客户进行价值评估，而忽略了客户的基本信息和在线行为特征，可能会导致对客户价值的误判。
二、数据噪声与错误
（一）测量误差
在数据采集过程中，测量误差难以避免，例如在环境监测数据中，传感器的精度限制、环境干扰等因素可能导致测量结果与实际值存在偏差，在工业生产中，测量生产设备运行参数的仪器可能由于老化或校准不当，产生不准确的数据，这些带有测量误差的数据混入原始数据集中，就像混入了噪声一样，对于数据挖掘算法而言，特别是一些对数据准确性要求较高的算法，如聚类分析中的K - 均值算法，测量误差可能会导致聚类结果偏离真实的类别分布，将原本属于同一类的数据点分到不同的簇中，或者将不同类的数据点错误地聚在一起。
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（二）人为录入错误
原始数据很多时候是通过人工录入的方式进入系统的，这就不可避免地会出现人为录入错误，例如在财务数据录入时，可能会将数字的位数输错，或者将字母大小写混淆，在人口普查数据录入过程中，可能会因为工作人员的疏忽将居民的姓名、地址等信息录入错误，这些错误的数据会干扰数据挖掘的结果，以基于关联规则挖掘的市场分析为例，如果商品名称被错误录入，那么在挖掘商品之间的关联关系时，就可能得出错误的关联规则，从而影响企业的营销策略制定。
三、数据的不一致性
（一）数据格式不一致
不同数据源的数据格式可能存在差异，日期数据在一个数据源中可能以“年 - 月 - 日”的格式存储，而在另一个数据源中可能以“日/月/年”的格式存储，对于数字数据，有的数据源可能采用科学计数法，有的则采用普通的十进制表示法，这种数据格式的不一致性给数据挖掘带来了很大的挑战，在进行数据整合和预处理时，需要花费大量的时间和精力来统一数据格式，否则数据挖掘算法无法正确地处理这些数据，在进行数据合并操作时，如果日期格式不一致，可能会导致数据无法按照正确的时间顺序进行排序和分析。
（二）语义不一致
即使数据格式相同，不同数据源中的数据可能具有不同的语义，在企业的不同部门中，对于“销售额”这个概念可能有不同的定义，销售部门可能将其定义为含税销售额，而财务部门可能将其定义为不含税销售额，在数据挖掘中，如果不注意这种语义上的不一致性，就会导致分析结果的混乱，在进行企业销售趋势分析时，如果将不同语义的“销售额”数据混合在一起进行分析，得出的销售趋势可能是完全错误的，从而误导企业的决策制定。
四、数据的高维度性
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（一）特征过多
随着数据采集技术的发展，原始数据往往具有大量的特征，例如在基因数据中，可能包含成千上万个基因表达特征；在图像识别中，一幅图像可能有众多的像素特征，高维度数据会带来一系列问题，数据挖掘算法的计算复杂度会随着维度的增加而急剧上升，在支持向量机算法中，处理高维度数据时，计算核函数的时间和空间复杂度都会显著增加，高维度数据中可能存在许多冗余特征，这些冗余特征不仅会增加计算负担，还可能干扰模型的准确性，在预测股票价格时，如果数据集中包含了过多与股票价格无关或相关性较弱的宏观经济指标作为特征，可能会使预测模型过于复杂，并且降低预测的准确性。
（二）维度诅咒
维度诅咒是高维度数据面临的一个严重问题，在高维度空间中，数据变得非常稀疏，这使得传统的数据挖掘算法难以有效地发现数据中的模式和关系，在基于距离度量的聚类算法中，随着维度的增加，数据点之间的距离计算变得不准确，因为在高维度空间中，所有数据点之间的距离看起来都差不多，这就导致聚类算法难以区分不同的簇，从而无法准确地对数据进行聚类分析。
数据挖掘中的原始数据存在着不完整性、噪声与错误、不一致性和高维度性等诸多问题，在进行数据挖掘之前，必须对原始数据进行有效的预处理，以提高数据挖掘的质量和效果。
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