什么样的数据不太适合做数据挖掘？一起来看看！

我们知道数据清洗是产品经理的必备技能，那么什么样的数据不太适合做数据挖掘呢？小编简单整理了一下，数据满足以下的五个特点，就不太适合去做数据挖掘了。
1.部分数据维度过高

例如，地理位置属性只统计国内各省市，中国这一数据维度过高。

方法：将数据分解成多个子度量，减少维度分析。

2.部分数据维度过低

例如，对各省会城市的用户进行统计，但四、五线城市的用户数据就维度过低。

将数据指标进行组合，建立新的均值、最大值、最小值等全局指标。

3.无关信息

例如，要想统计真实用户数，就不应该加入白名单，把内部员工当作真实用户。

对策：剔除非相关数据域，然后做数据分析(挖掘)。

4.字段冗余

字段是由其他字段计算得到的，这样就产生了多个相同的逻辑字段。

对策：像无关信息一样，排除无关数据。

5.多指标数值、单位不同

例如，用户人均转换率和人均可支配收入单价，一个是百分比，一个是元。

对策：以相同的单位，同时建立最小和最大的数据指标值。

数据挖掘不是盲目的，大家一定要进行判断，不是所有的数据都能进行挖掘。作为一个产品经理，一定要学会避坑，提高效率。所以，上面的内容你清楚了吗？

以上就是“什么样的数据不太适合做数据挖掘？一起来看看！”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站。