数据挖掘工具：实施的优缺点

数据挖掘工具的缺点

一些工具部署的技术通常远远超出了对平均商业分析师或知识工作者的理解。这是因为该工具通常是为参与预测建模详细科学的专家统计学家而设计的工具。这将是今天数据挖掘的缺点。如果为少数几个而不是群众而不是群众，如果组织中的数据挖掘的全部价值就无法实现。对于具有平均分析能力的人，数据挖掘并不像它的那样有效。

数据挖掘工具的优点

数据挖掘工具这是互动，视觉，可理解的，表现良好的，直接在组织的数据仓库/集市上工作，可以由前线工人使用即时和持久的商业利益。

有很多，可访问数据挖掘技术这比最简单的更有效，因为它们将在组织中使用这么多。投资少，他们可以提请注意应得进一步调查的重要异常。数据挖掘工具帮助客户分析数据通过执行一系列动作和返回结果，提供对围绕公司业务尺寸的行为的可见性。例如，SQL Server 2005提供了七个“开箱即用”算法，可以帮助公司获得对其业务的洞察力。每种算法都与结果不同，以产生结果的输出。在所有情况下，通过将它们暴露给客户的现有数据集，算法是“训练”。培训集可能包括诸如订单历史，应付/应收款项，Web导航日志或客户人口统计信息等集。