什麼是直接數據

① 什麼是數據挖掘，簡述其作用和應用。

1)數據挖掘能做以下七種不同事情（分析方法）： 數據挖掘· 分類 （Classification） · 估值（Estimation） · 預言（Prediction） · 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可視化（Description and Visualization） · 復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等) 2)數據挖掘分類 以上七種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘 · 直接數據挖掘 目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。 · 間接數據挖掘 目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系 。 · 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘 3)各種分析方法的簡介 · 分類 （Classification） 首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分類模型，對於沒有分類的數據進行分類。 例子： a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險 b. 故障診斷：中國寶鋼集團與上海天律信息技術有限公司合作，採用數據挖掘技術對鋼材生產的全流程進行質量監控和分析，構建故障地圖，實時分析產品出現瑕疵的原因，有效提高了產品的優良率。 注意： 類的個數是確定的，預先定義好的 · 估值（Estimation） 估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的輸出；分類 數據挖掘的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。 例子： a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數 b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入 c. 估計real estate的價值 一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。 · 預言（Prediction） 通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時間後，才知道預言准確性是多少。 例子： 海南航空引入領先的數據挖掘工具馬克威分析系統，分析客流、燃油等變化趨勢，以航線收益為主題進行數據挖掘，制定精細的銷售策略，有效提高了企業收益。 · 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules） 決定哪些事情將一起發生。 例子： a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則) b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析） · 聚集（Clustering） 聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先定義好的類，不需要訓練集。 例子： a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病 b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群 聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一 類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，回答問題，可能效果更好。 c. 中國移動採用先進的數據挖掘工具馬克威分析系統，對用戶wap上網的行為進行聚類分析，通過客戶分群，進行精確營銷。

② 西門子300plc 直接通訊 橫向通訊 直接數據交換是什麼意思

我也是第一次聽說「橫向通信」直接數據交換是不是兩個CPU之間MPI通信。

③ 請問什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？

1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：

· 分類 （Classification）

· 估值（Estimation）

· 預言（Prediction）

· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）

· 聚集（Clustering）

· 描述和可視化（Des cription and Visualization）

2)數據挖掘分類

以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘

· 直接數據挖掘

目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以

理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。

· 間接數據挖掘

目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系

。

· 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘

3)各種分析方法的簡介

· 分類 （Classification）

首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分

類模型，對於沒有分類的數據進行分類。

例子：

a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險

b. 分配客戶到預先定義的客戶分片

注意： 類的個數是確定的，預先定義好的

· 估值（Estimation）

估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的

輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。

例子：

a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數

b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入

c. 估計real estate的價值

一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的

連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運

用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。

· 預言（Prediction）

通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用

於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。

預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時

間後，才知道預言准確性是多少。

· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）

決定哪些事情將一起發生。

例子：

a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)

b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）

· 聚集（Clustering）

聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先

定義好的類，不需要訓練集。

例子：

a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病

b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群

聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一

類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，

回答問題，可能效果更好。

· 描述和可視化（Des cription and Visualization）

是對數據挖掘結果的表示方式。

2.數據挖掘的商業背景

數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有

價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。

1)數據挖掘作為研究工具 （Research）

2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）

3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）

4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)

3.數據挖掘的技術背景

1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力

2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）

· 機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物

· 機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決

策樹）

· 數據挖掘由來

數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興

的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預

言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。

3)數據挖掘和統計

統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等

4)數據挖掘和決策支持系統

· 數據倉庫

· OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫

· 決策支持工具融合

將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。

4. 數據挖掘的社會背景

數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上

，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中

神秘，它不可能是完全正確的。

客戶的行為是與社會環境相關連的，所以數據挖掘本身也受社會背景的影響。比如說，在

美國對銀行信用卡客戶信用評級的模型運行得非常成功，但是，它可能不適合中國

轉載的

④ 什麼叫數據挖掘

數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？
1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：
分類 （Classification）
估值（Estimation）
預言（Prediction）
相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
聚集（Clustering）
描述和可視化（Des cription and Visualization）
2)數據挖掘分類
以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘
直接數據挖掘
目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以
理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。
間接數據挖掘
目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系
。
分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘
3)各種分析方法的簡介
分類 （Classification）
首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分
類模型，對於沒有分類的數據進行分類。
例子：
a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險
b. 分配客戶到預先定義的客戶分片
注意： 類的個數是確定的，預先定義好的
估值（Estimation）
估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的
輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。
例子：
a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數
b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入
c. 估計real estate的價值
一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的
連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運
用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。
預言（Prediction）
通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用
於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。
預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時
間後，才知道預言准確性是多少。
相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
決定哪些事情將一起發生。
例子：
a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)
b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）
聚集（Clustering）
聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先
定義好的類，不需要訓練集。
例子：
a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病
b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群
聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，回答問題，可能效果更好。
描述和可視化（Des cription and Visualization）
是對數據挖掘結果的表示方式。
2.數據挖掘的商業背景
數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有
價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。
1)數據挖掘作為研究工具 （Research）
2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）
3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）
4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)
3.數據挖掘的技術背景
1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力
2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）
機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物
機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決策樹）
數據挖掘由來
數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興
的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預
言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。
3)數據挖掘和統計
統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等
4)數據挖掘和決策支持系統
數據倉庫
OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫
決策支持工具融合
將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。
4. 數據挖掘的社會背景
數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中神秘，它不可能是完全正確的。
5．數據挖掘技術實現
在技術上可以根據它的工作過程分為：數據的抽取、數據的存儲和管理、數據的展現等關鍵技術。
1) 數據的抽取
數據的抽取是數據進入倉庫的入口。由於數據倉庫是一個獨立的數據環境，它需要通過抽取過程將數據從聯機事務處理系統、外部數據源、離線的數據存儲介質中導入數據倉庫。數據抽取在技術上主要涉及互連、復制、增量、轉換、調度和監控等幾個方面的處理。在數據抽取方面，未來的技術發展將集中在系統功能集成化方面，以適應數據倉庫本身或數據源的變化，使系統更便於管理和維護。
2) 數據的存儲和管理
數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫的特性，也決定了其對外部數據的表現形式。數據倉庫管理所涉及的數據量比傳統事務處理大得多，且隨時間的推移而快速累積。在數據倉庫的數據存儲和管理中需要解決的是如何管理大量的數據、如何並行處理大量的數據、如何優化查詢等。目前，許多資料庫廠家提供的技術解決方案是擴展關系型資料庫的功能，將普通關系資料庫改造成適合擔當數據倉庫的伺服器。
3) 數據的展現
在數據展現方面主要的方式有：
查詢：實現預定義查詢、動態查詢、OLAP查詢與決策支持智能查詢；報表：產生關系數據表格、復雜表格、OLAP表格、報告以及各種綜合報表；可視化：用易於理解的點線圖、直方圖、餅圖、網狀圖、互動式可視化、動態模擬、計算機動畫技術表現復雜數據及其相互關系；統計：進行平均值、最大值、最小值、期望、方差、匯總、排序等各種統計分析；挖掘：利用數據挖掘等方法，從數據中得到關於數據關系和模式的知識。
6.數據挖掘與數據倉庫融合發展
數據挖掘和數據倉庫的協同工作，一方面，可以迎合和簡化數據挖掘過程中的重要步驟，提高數據挖掘的效率和能力，確保數據挖掘中數據來源的廣泛性和完整性。另一方面，數據挖掘技術已經成為數據倉庫應用中極為重要和相對獨立的方面和工具。
數據挖掘和數據倉庫是融合與互動發展的，其學術研究價值和應用研究前景將是令人振奮的。它是數據挖掘專家、數據倉庫技術人員和行業專家共同努力的成果，更是廣大渴望從資料庫「奴隸」到資料庫「主人」轉變的企業最終用戶的通途。

⑤ 涉密介質和非涉密介質不能直接數據 什麼意思

應該是要求兩者物理隔絕。例如，你在辦公室的計算機是涉密計算機，你就不能用個人的u盤在辦公室的電腦上使用。同樣，你不能把辦公室的u盤放到家裡使用。
回答不正確，請諒解。謝謝。

⑥ 請舉例說明直接數據和間接數據的來源有哪些

第一手資料(原始資料) 第二手資料(次級資料)
普查優點為數據詳細.計算簡單.缺點為消耗大量人力物力和時間
抽查優點為簡單快速.缺點為有一定的誤差率.最後需要用計算乖離率的方式將誤差減少.但不能完全消除

⑦ 數據挖掘的本質指的是

什麼是數據挖掘 數據挖掘(Data Mining)，又稱為資料庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數據挖掘就是從大量數據中提取或「挖掘」知識。 並非所有的信息發現任務都被視為數據挖掘。例如，使用資料庫管理系統查找個別的記錄，或通過網際網路的搜索引擎查找特定的Web頁面，則是信息檢索（information retrieval）領域的任務。雖然這些任務是重要的，可能涉及使用復雜的演算法和數據結構，但是它們主要依賴傳統的計算機科學技術和數據的明顯特徵來創建索引結構，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此，數據挖掘技術也已用來增強信息檢索系統的能力。 [編輯本段] 數據挖掘的起源 為迎接前一節中的這些挑戰，來自不同學科的研究者匯集到一起，開始著手開發可以處理不同數據類型的更有效的、可伸縮的工具。這些工作建立在研究者先前使用的方法學和演算法之上，在數據挖掘領域達到高潮。特別地是，數據挖掘利用了來自如下一些領域的思想：(1) 來自統計學的抽樣、估計和假設檢驗，(2) 人工智慧、模式識別和機器學習的搜索演算法、建模技術和學習理論。數據挖掘也迅速地接納了來自其他領域的思想，這些領域包括最優化、進化計算、資訊理論、信號處理、可視化和信息檢索。 一些其他領域也起到重要的支撐作用。特別地，需要資料庫系統提供有效的存儲、索引和查詢處理支持。源於高性能（並行）計算的技術在處理海量數據集方面常常是重要的。分布式技術也能幫助處理海量數據，並且當數據不能集中到一起處理時更是至關重要。 [編輯本段] 數據挖掘能做什麼 1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）： · 分類 （Classification） · 估值（Estimation） · 預言（Prediction） · 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可視化（Des cription and Visualization） · 復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等) 2)數據挖掘分類 以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘 · 直接數據挖掘 目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。 · 間接數據挖掘 目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系 。 · 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘 3)各種分析方法的簡介 · 分類 （Classification） 首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分類模型，對於沒有分類的數據進行分類。 例子： a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險 b. 分配客戶到預先定義的客戶分片 注意： 類的個數是確定的，預先定義好的 · 估值（Estimation） 估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。 例子： a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數 b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入 c. 估計real estate的價值 一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。 · 預言（Prediction） 通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時間後，才知道預言准確性是多少。 · 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules） 決定哪些事情將一起發生。 例子： a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則) b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析） · 聚集（Clustering） 聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先定義好的類，不需要訓練集。 例子： a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病 b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群 聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一 類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，回答問題，可能效果更好。 · 描述和可視化（Des cription and Visualization） 是對數據挖掘結果的表示方式。

⑧ 通過直接調查或科學實驗得到的數據叫什麼

直接的統計數據。
通過直接調查或科學實驗得到的數據叫直接的統計數據。
科學實驗的第三個階段，可以叫做實驗結果的處理階段。
在這—階段上，人們對實驗結果進行分析。因為盡管人們在實驗設計中作了周密考慮，但在實驗的實施過程，仍會有一些事前沒估計到的主客觀因素影響到實驗結果。所謂客觀因素主要是指實驗儀器設備的偶然變化，實驗初始條件、環境條件的偶然變化、實驗材料在品種規格上的某些差異等等。所謂主觀因素主要是指，在實驗設計時，遺漏了對一些可能產生的系統誤差的考慮，在讀取數據時，感官上造成的偏差，等等。這些因素造成的影響是混合在一起的。因此，人們就必須對實驗最初所呈現出來的結果作出分析，以區分什麼是應該消除的誤差，什麼是實驗應有的結果。

⑨ 什麼是統計數據的間接來源和直接來源,二手數據和原創數據對應的來源屬性是什

可以的，但是這個需要您做一下來源的分期就可以完成。

⑩ 什麼是數據挖掘

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。