终于有人把数据挖掘讲明白了

文摘科技 2024-09-03 07:01 广东

数据挖掘，作为发现知识的强有力手段，是统计学、数据库、机器学习、人工智能及模式识别等多学科的交汇点。然而，企业在实践中常常面临数据质量参差不齐、算法选择不当、业务理解不足等挑战。这些挑战往往导致数据挖掘项目成效不佳，甚至半途而废。

预测性数据挖掘：采用有监督学习的方式，通过历史数据训练模型，预测未来结果。例如，利用客户的性别、年龄、收入等因素预测其是否会违约。主要算法包括决策树、线性回归、逻辑回归等，这些算法在决策类、等级评定类和估计类问题上各有千秋。

描述性数据挖掘：则是一种无监督学习过程，通过分析具有多个属性的数据集，找出潜在的模式和关系。例如，通过聚类分析对客户进行细分，或通过关联规则挖掘产品之间的购买关系。此类分析对建模人员的业务素质要求较高，且过程较为耗时。

CRISP-DM方法论：将数据挖掘项目分为商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署六个阶段。每个阶段紧密相连，但可根据实际情况灵活调整顺序。该方法论强调从商业需求出发，逐步推进至解决方案的落地实施。

SEMMA方法论：由SAS公司提出，与CRISP-DM类似，但更侧重于数据准备和挖掘过程的循环往复。通过定义业务问题、环境评估、数据准备、挖掘过程（包括探索、修改、建模、评估和抽样）、上线发布和检视等步骤，确保数据挖掘项目的成功实施。

以成本-收益分析为单一分析框架：在建模过程中，紧抓主要矛盾，通过成本-收益分析框架评估入模特征的有效性和模型的预测能力。

以分析主体和客体为视角：在定义标签时采用主体视角，构建入模特征集时则切换至客体视角。这种视角切换有助于更准确地构建特征集，提高模型精度。

构建全模型生命周期工作模板：在CRISP-DM和SEMMA方法论的基础上，提出“高质量数据挖掘模型开发七步法”，涵盖从业务理解到模型输出的全过程。

金融领域的信用评分模型：通过分析客户的收入稳定性、职业稳定性等因素，预测其违约风险。模型构建过程中，需重点关注入模特征的选择和模型的预测能力评估。

营销预测中的客户响应模型：通过分析客户的购买历史、浏览行为等数据，预测其对营销活动的响应情况。建模时，需充分考虑客户的成本-收益关系，构建有效的预测模型。

数据挖掘并非简单的技术堆砌，而是需要深入理解业务需求、数据特性和算法原理的综合过程。通过遵循科学的方法论和建模原则，企业可以更有效地从数据中提炼价值，为业务决策提供有力支持。