【经验之谈】数据挖掘中那些常见的错误

我个人认为常犯的错误，主要有以下几个方面：
（1）不注意数据的清洗。很多人认为数据挖掘是个很高大上的工作，但其实我的工作有相当一部分时间是花在了数据清洗方面。具体清洗的方法，可自行Google。
（2）不注重业务！数据分析人员一定要懂业务，这样会达到事半功倍的效果。平时没事多和业务人员沟通，有机会也可以出去见一见客户，了解一下市场需求。
（3）过分迷恋算法。其实数据和算法一样重要，甚至比算法更重要。做一件工作前，先分析数据，确定可行性。俗话说得好：巧妇难为无米之炊。同时不要过分迷恋各种复杂算法，有时候越简单的算法反而越容易出效果。
（4）过分迷恋自己的编码能力。造轮子不如用轮子，现在开源这么火，尽量不要自己去实现算法。当然如果你是学生，建议你去实现一些算法，一是加深印象，而是提高自己的编码能力。
（5）数据分析的门槛说低也低，说高也高！低是因为现在市面上各种软件巨多，各种入门教程巨多，各种开源框架巨多！高是因为此职业如果想深入，确实需要一些数学统计基础，需要较强的逻辑能力，需要数据敏感性。

相信你也曾经犯过这些错误，一点点改吧。

说句题外话，我承认中国的机器学习水平比不上国外，大家也都很愿意去看国外最新的文章，确实厉害，但真的没有必要满口拽英文，有几个人是真的需要天天追最前沿文章的？你把大学中的数学课程看一遍，学习一下李航老师的统计学习方法，还有最近周志华老师新出的机器学习看一遍，我相信你能胜任90%数据分析挖掘的工作！