数据挖掘七步走

来源:网易博客

写写我对数据挖掘过程的体会吧！

Step1.商业理解

就是商业问题的理解了，那么如何更好的理解“老大”提出的商业问题困惑呢？我觉得思维导图倒是个不错的选择，当然自己要想更好的理解“老大”的意思还需要进一步的沟通，商业问题的理解关系到这个挖掘项目的价值，甚至成败，所以在这块大家要显得“外向”一些，多交流、多沟通、多了解这个商业问题背后的东东；

step2.字段提取

接下来就是需要提取的字段，也就是数据挖掘的宽表，这点就要和企业的DBA人员多多交流，看数据库中各个维度的表格都有什么字段，主要关联的主键有那些，那么如何选取字段呢？这就需要自己把自己与“老大”共同讨论的思维导图拿出来看看，这样就有提取那些字段的感觉了，这部分大多数的提取是自己对商业问题的感觉或者一些前辈的经验；

Step3.数据的ETL

数据的ETL，这部分一般的时间占数据挖掘项目的70%左右，为什么数据的ETL如此重要呢？万丈高楼平地起，如果连地基都是“豆腐渣工程”的话，那么再华丽的楼房也没人愿意掏腰包；嘿嘿，开个玩笑；数据的ETL主要是一些异常值、空值（miss值）、错误数值的处理，这部分一般需要根据数据自身的分布、简单的统计知识、该字段体现的业务特点、自己的经验进行的，也就是这一部分的处理主要是统计知识+项目经验+业务特点；

Step4.变量选择

建立模型所需要的变量如何选？当然目标变量（Y）一般都是事前设定好的，那么X如何找呢？大多数都是应用相关分析、特征选择、描述性的统计图表（分箱图、散点图等），这里我只想说一句算法是死的，有时候我们根据算法得出来的X对Y没有影响，但在实际的业务中影响却很大，所以大家不要过于依赖算法、工具，我曾经因为这点，被人批了，555~~~~~

Step5.数据挖掘建模

建立数据挖掘模型，这块是许多同行相当痴迷的地方，我也不例外，记得大学毕业去北京的时候，就在咨询公司研究算法什么的，后来经过leader的几次谈话，自己才慢慢走出了误区；一句话，我们追求的是模型带来的效益，所以没那么多时间去玩模型、搞算法；但是作为数据挖掘从业者，最基本的应该是了解各种算法的原理，还有一些数据挖掘模型参数的意义，比如在spss clementine中就有自定义和专家两个供大家选择，所以掌握一些参数的意义也是有必要的，大家可以上网下一些人大数据挖掘的视频教程，里面讲的比较详细；

Step6.模型评估

模型评估，大部分都是借助数据挖掘自带的评估模型来做，什么准确度、收益率等，理论上很完美，实际中就一定有疗效吗？非也！有时候模型跑出来的信息很诡异的，建模人员都无法知道这个结果如何去解读，这时我倒是觉得可以从模型中选取一部分人群来做一下简单的调研，或许能获得更多数据背后的东西，也能为自己的片子多几分数据解读的色彩，何乐而不为呢？