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第1章绪论数据挖掘所面临的挑战数据挖掘所面临的挑战了解应用背景领域、行业管理活动企业的业务和规模充分的掌握数据的应用了解数据的基本情况明确数据所代表的意义数据的质量数据之间的关联数据与业务的关联关系等等。了解计算机相关技术2数据挖掘所面临的挑战可伸缩高维性异种数据和复杂数据数据的所有权和分布非传统数据数据挖掘所面临的挑战可伸缩数据规模变化较大，海量数据集越来越普遍算法必须是可伸缩的（scalable）例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要非内存算法使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可伸缩程度可伸缩可能还需要新的数据结构，以有效的方式访问个别记录4数千兆字节(terabytes)数据挖掘所面临的挑战高维性具有数以百计或数以千计属性的数据集生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据不同地区温度测量：维度（特征数）的增长正比于测量的次数为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高维数据某些数据分析算法，随着维度（特征数）的增加，计算复杂性迅速增加5数据挖掘所面临的挑战异种数据和复杂数据传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集非传统的数据类型的出现需要能够处理异种属性的技术半结构化文本和超链接的Web页面信息具有序列和三维结构的DNA数据地球表面不同位置上的时间序列测量值（温度、气压等）的气象数据数据中的联系如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文档中元素之间的父子联系6数据挖掘所面临的挑战数据的所有权与分布数据地理上分布在属于多个机构的资源中需要开发分布式数据挖掘技术协调访问权限分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括如何降低执行分布式计算所需的通信量？如何有效地统一从多个资源得到的数据挖掘结果？如何处理数据安全性问题？7数据挖掘所面临的挑战非传统的分析传统的统计学方法：假设-检验模式提出一种假设，设计实验来收集数据，然后针对假设分析数据当前的数据分析任
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