Fallacy 1. There are data mining to

Fallacy 1. There are data mining tools that we can turn loose on our data repositories and use to find answers to our problems.
Fallacy 2. The data mining process is autonomous, requiring little or no human oversight.
Fallacy 3. Data mining pays for itself quite quickly.
Fallacy 4. Data mining software packages are intuitive and easy to use.
Fallacy 5. Data mining will identify the causes of our business or research problems.
Fallacy 6. Data mining will clean up a messy database automatically.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เข้าใจผิด 1 มีข้อมูลเครื่องมือทำเหมืองที่เราสามารถเปิดหลวม repositories ข้อมูลของเรา และใช้ในการค้นหาคำตอบของปัญหาของเราเข้าใจผิด 2 การทำเหมืองข้อมูลเป็นอิสระ ต้องการน้อย หรือไม่กำกับดูแลมนุษย์เข้าใจผิด 3 การทำเหมืองข้อมูลชำระเงินสำหรับตัวเองค่อนข้างรวดเร็วเข้าใจผิด 4 แพคเกจซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลใช้งานง่าย และใช้งานง่ายเข้าใจผิด 5 การทำเหมืองข้อมูลจะระบุสาเหตุของปัญหาวิจัยหรือธุรกิจของเราเข้าใจผิด 6 การทำเหมืองข้อมูลจะล้างฐานข้อมูลยุ่งโดยอัตโนมัติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เข้าใจผิด 1. มีข้อมูลเครื่องมือการทำเหมืองแร่ที่เราสามารถเปิดหลวมในที่เก็บข้อมูลของเราและการใช้งานที่จะหาคำตอบให้กับปัญหาของเรา.
เข้าใจผิด 2. ขั้นตอนการทำเหมืองข้อมูลเป็นอิสระต้องน้อยหรือไม่มีการกำกับดูแลของมนุษย์.
เข้าใจผิด 3. การทำเหมืองข้อมูลจ่ายสำหรับ ตัวเองได้อย่างรวดเร็วมาก.
เข้าใจผิด 4. ซอฟแวร์การทำเหมืองข้อมูลมีการใช้งานง่ายและใช้งานง่าย.
เข้าใจผิด 5. การทำเหมืองข้อมูลจะระบุสาเหตุของปัญหาทางธุรกิจหรือการวิจัยของเรา.
เข้าใจผิด 6. การทำเหมืองข้อมูลจะทำความสะอาดฐานข้อมูลโดยอัตโนมัติยุ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เหตุผลวิบัติ 1 มีเครื่องมือทำเหมืองข้อมูลที่เราสามารถเปลี่ยนหลวมในที่เก็บข้อมูลและใช้เพื่อหาคำตอบของปัญหา
เข้าใจผิด 2 . Data Mining กระบวนการกำกับดูแล ต้องการคนน้อยหรือ
เหตุผลวิบัติ 3 การทำเหมืองข้อมูลจ่ายสำหรับตัวเองอย่างรวดเร็ว .
เข้าใจผิด 4 ข้อมูลเหมืองแร่เป็นแพคเกจซอฟต์แวร์ที่ใช้งานง่ายและใช้งานง่าย .
เข้าใจผิด 5การทำเหมืองข้อมูลจะระบุสาเหตุของปัญหาทางธุรกิจของเรา หรือ วิจัย
เข้าใจผิด 6 การทำเหมืองข้อมูลจะสะอาดขึ้นรก
ฐานข้อมูลโดยอัตโนมัติ