Mặc dù ựã có nhiều cải tiến, nhiều thuật toán xây dựng cây quyết ựịnh ra ựời, nhưng nói chung vẫn còn nhiều vấn ựề khó khăn phức tạp và nhiều thách thức trong khai phá dữ liệu bằng cây quyết ựịnh. Như vấn ựề dữ
Kho dữ liệu hiện tại Kho dữ liệu quá khứ Khai phá dữ liệu Tập luật khai phá dữ liệu Áp dụng tập luật
liệu bị thiếu giá trị ựối với các thuộc tắnh trong cơ sở dữ liệu. Vấn ựề các cơ sở dữ liệu rất lớn về số lượng các thuộc tắnh và về số lượng các bản ghi, vấn ựề về bộ nhớẦ Những vấn ựề này luôn làm ựau ựầu những nhà khoa học. Trên thực tế các thuật toán xây dựng cây quyết ựịnh vẫn ựang ựược cải tiến, nghiên cứu và phát triển.
Khi triển khai ứng dụng thì gặp khó khăn khi khối lượng dữ liệu của quá khứ chưa ựủ lớn, cũng như các ngành học ựều có sự biến ựộng theo thời gian như thêm ngành mới, ngành học cũ không còn phù hợp với yêu cầu xã hội . . . nên các tập luật ựược sinh ra chưa ựủ, và ựộ chắnh xác chưa cao.
Ngoài phương pháp khai phá dữ liệu bằng cây quyết ựịnh thì khai phá dữ liệu bằng luật kết hợp, luật kết hợp mờ là bài toán cũng ựược nhiều nhà nghiên cứu quan tâm, bởi nó ựược ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực, cũng như chứa ựựng nhiều hướng mở rộng khác nhau. Trong luận văn này cũng chỉ ựã chọn một hướng nhỏ ựể nghiên cứu là sử dụng cây quyết ựịnh. Và với cách tiếp cận này có thể mở ựầu cho nhiều hướng nghiên cứu trong tương lai. Ngoài ra, chúng ta còn có thể nghiên cứu các thuật toán song song mới áp dụng cho bài toán khai phá luật kết hợp mờ nói riêng và các bài toán khai phá dữ liệu nói chung. Nhằm tận dụng tối ựa các bộ xử lý và tối ưu về thời gian cho bài toán khai phá. Và phải ựảm bảo các bộ xử lý trong hệ thống giảm ựược tối ựa công việc truyền thông và ựồng bộ hóa trong suốt quá trình khai phá.