企业如何做好数据挖掘?

Question

请问，企业如何做好数据挖掘?

Answer 1

第一、是商业理解，在我看来，这个商业理解就是要把业务问题转换成数据挖掘问题，目前数据挖掘的理论概念中，一般都包括分类，聚类，回归，关联规则这几类，这需要对这几类方法有一定的理解，才能有效地转换。

第二、数据理解，数据描述了我们的业务，在这一步，我们必须找准对应关系，所面临的业务问题，有哪些数据可以用，我们做的是定量分析，没有数据显然是得不到模型的，知道哪里数据和业务关系紧密，也能让我们的分析事半功倍。

第三、数据准备，实际上数据挖掘的大部分工作都在这一步，往往到了这一步就发现理想很美好，但现实很骨感，数据质量令人堪忧，缺失值，异常值接踵而来，这是数据的错误，还有为了适应算法，需要将数据去量纲化，类型转换，去相关性，降维等等操作，这一步将消耗分析人员大量精力。

第四、建模，这一步需要对算法理解透彻，要了解数据特征和算法特点，才能选择最优算法，以及最优参数，很多算法的使用是有假设条件的，必须仔细掌握，得到的模型才会合理，另外，还要考虑业务需要，如果模型必须能解释，那就要选择生成式模型算法。

第五、评价，就是模型评估了，各种评估指标的侧重点是不一样的，要以最能反应业务的指标为准，另外，评估数据的选择也很关键，要尽可能的模拟实际生产环境，才能评估模型的性能。

Answer 2

数据挖掘工作咋开展？记住这六步：定义商业问题、数据准备、数据理解、建立模型、评估模型、应用部署模型。
简单来讲，数据挖掘，就是把数据找出来，数据分析呢，就是针对挖掘出来的数据进行处理。数据中台是集数据挖掘和数据分析、数据呈现为一体，打破了传统的数仓还有数据中心，并且在数仓模型的设计上也是一脉传承，之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用，一个是因为数据中台确实有过人之处，数据中台策略中的几个过人之处。
数据业务在企业中应当是一个完整业务，是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略，并提供更有力的支撑，而不是仅仅停留在是把数据找到，把数据清洗了，把数据算出来。

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