1.数据集大：只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越精确。
2.不完整性：数据发掘运用的数据，往往都是不完整的。
3.不精确性：又叫做噪声数据，在商业中用户可能会供给假数据，是搅扰数据，对发掘工作有负面作用。
4.含糊的：含糊的可以和不精确性相关联。因为数据不精确，所以咱们只能在大体上对数据进行一个全体的调查。
5.随机性：随机性有两个解释，一个是获取的数据随机，咱们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是剖析结果随机。数据交给机器进行判别和学习，那么一切的操作都属所以灰箱操作。
关于数据挖掘的特点都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。