方法论
使用什么方法进行数据挖掘和处理非常重要，因为它会影响数据挖掘平台的性能。有时这会成为个人选择的问题，因为数据科学家对于他们认为最适合的语言（无论是 、 还是 ）的看法往往不同，因为这样才能获得完美的数据挖掘结果。当出现不同的业务情况时，例如当公司需要扩展并且必须严重依赖虚拟化环境时，数据挖掘挑战中就会出现这种情况。
解决方案： 这里的解决方案不在于单独研 阿富汗电话号码数据 究每种计算语言，而在于从更大角度考虑您的机器学习平台的用途。 型，那么 效果很好。如果您正在研究数据和安全性，那么出于显而易见的原因， 应该是首选。同样，如果您正在寻找速度、可扩展性和基于云的环境， 可以为您提供此功能。
数据上下文
上下文信息可确保数据挖掘更有效、结果更准确。然而，缺乏背景知识是阻碍语义理解的众多常见数据挖掘挑战之一。
解决方案： 元数据可以在很大程度上帮助解决这个问题。由于元数据提供了有关其他数据的信息，因此它有助于数据提取和清理数据。也正是由于它提供的摘要，我们才能在当前详细数据和高度总结的数据之间获得更多的上下文信息。例如，它允许您浏览数 的数据，以了解某首歌曲的歌手是谁，或研究论文的作者是谁。这就是为什么组织需要关注其元数据的质量。