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数据挖掘数首先要解决的问题自然就是“数据”的问题，也就是去哪挖的问题。很多人也许觉得，这算个啥问题，数据挖掘数据挖掘，当然就是去有“数据”的地方挖。我听过一些数据挖掘的课程，也参加过一些数据挖掘的比赛，给我的一个很深的感觉就是，数据是现成的，它就摆在那里，看得见摸得着，你要做的就是上家伙削它。
真的是这样吗？不对。数据在哪里是一个非常值得花时间仔细思考的问题。很多书把数据挖掘称作数据掘金，这个比喻恰如其分，挖数据也好挖金子也罢，是不是可以随便找个什么地方盘腿坐下，只要一套组合技高水平地施展完毕，金子就能“哗”地蹦出地面？肯定不是。你要挖着金子，那个地方首先得有金子。在没金子的地方挖金子，不管再怎么努力，用什么方法工具，都不可能挖到金子，因为这叫缘木求鱼。
这个问题许多书本都不太爱展开，确实，数据挖掘和哈姆雷特差不多，一千个挖掘项目有一千种挖掘需求，怎么总结也很难避免落一个挂一漏万的结果。不过，前面我们说什么是数据挖掘的时候，举了学炒股做例子，不妨多说两句，也许可以给大家带来一点思考。
我们说炒股有很多流派，有技术分析流，有价值投资流，还有门口大妈流，这些流派要解决的都是同一个问题，后市走势问题，但是，到底什么才和后市走势相关、最好是密切相关呢？不同流派有不同看法，结果就是大家所选择要去挖掘的数据并不相同，技术分析流看的是K线图，价值投资流看的是公司运营情况，门口大妈流则选择去看门口大妈。我们假设一个极端的情况，假设K线图真的是像一些人说的，准确性还不如找猴子掷飞镖来得高，也就是K线图和后市走势实际没啥关系，那水平再高的大牛花再多的时间研究，最终也不可能从K线图中找出真正有价值的信息。
去哪挖？去有金子的地方挖。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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