大数据技术人员进行数据挖掘了解特征是首要的【导游】学会进行数据分析和数据提取，是我们进行数据库常识学习的基础，也是我们从事数据分析的主要技能。 随着社会的发展，大数据技术的使用也越来越广泛，因此作为大数据技术人员也有必要进行数据挖掘。 当然，要更好地进行数据挖掘，首先要了解数据挖掘的特点。
1、数据集大：
数据集越大，得到的规律越接近正确的实际规律，结果也越准确。
2、不完整性：
数据挖掘运用的数据往往不完整。
3、不精确性：
也称为噪声数据，业务用户可能提供假数据，可能会搅动数据，对挖掘工作产生负面影响。
4、含糊的：
歧义可以与不准确性相关联。 因为数据不准确，所以我们只能大致对数据进行整体调查。
5、随机性：
随机性有两种解释。 一是获取的数据是随机的，无法知道用户填写了什么内容。 二是分析结果是随机的。 数据交给机器进行判别和学习，所有操作都是灰箱操作。
大数据工程师在进行数据挖掘时，必须仔细了解这些特征。 这样，在进行数据分析和处理时，请更加自信、更加努力。