數(shù)據(jù)挖掘是對業(yè)務(wù)和用戶的理解

數(shù)據(jù)挖掘有很高的專業(yè)門檻；然而用研、產(chǎn)品、運營們也不一定就會被數(shù)據(jù)科學家們“碾壓”了。這篇文章不是數(shù)據(jù)挖掘教程，而是讓用研、產(chǎn)品、運營及其它相關(guān)崗位的同學了解：

數(shù)據(jù)挖掘的特點；

數(shù)據(jù)挖掘可以做哪些事情、有什么應用價值；

要發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，你們應該怎么與數(shù)據(jù)挖掘崗協(xié)作，你們不可替代的價值在哪里。

1.數(shù)據(jù)挖掘是什么

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，核心是從數(shù)據(jù)集合中自動抽取隱藏的有用信息(規(guī)則、概念、規(guī)律、模式等)，并運用到實際業(yè)務(wù)中。自動抽取的過程可以類比成定性研究/數(shù)據(jù)分析中的洞察(insight)。兩者的區(qū)別在于數(shù)據(jù)挖掘更依賴機器和算法，后者的洞察更依賴人腦。用更貼近生活的例子來說，數(shù)據(jù)挖掘好比醫(yī)生診斷病人，醫(yī)生收集病人的各種癥狀之后，通過一定分析，得出疾病診斷。但是，醫(yī)生能根據(jù)醫(yī)學知識和經(jīng)驗反推疾病原因，數(shù)據(jù)挖掘卻很難反推原因，即解決不了“為什么” 的問題。數(shù)據(jù)挖掘涉及統(tǒng)計學、人工智能、機器學習、高性能計算、數(shù)據(jù)可視化等等，涉及的范疇很廣，其中還包括了一部分數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工作，比如數(shù)據(jù)的整理、存儲。這些不是本文的重點，有個印象即可。作為茶余飯后跟妹子們聊天的素材也是極好的。

2.數(shù)據(jù)挖掘的核心

主流觀點認為，數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計分析密不可分，是統(tǒng)計技術(shù)的延伸和發(fā)展;實踐中兩者經(jīng)常結(jié)合使用，一般也不會刻意區(qū)分統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘。想了解“延伸和發(fā)展”什么意思?數(shù)據(jù)挖掘更注重應用，用效果說話，變量/特征間的關(guān)系不是重點，可以是“黑箱”(注：統(tǒng)計學習慣叫變量，數(shù)據(jù)挖掘習慣叫特征，后面均用特征來指代)。舉個栗子，要讓更多的用戶變成付費用戶，傳統(tǒng)統(tǒng)計分析側(cè)重通過數(shù)據(jù)來了解哪些因素促成了付費，怎么促進付費;數(shù)據(jù)挖掘可以預測哪些用戶將會是付費用戶，然后能不能做點什么，讓他們在付費的路上走得快一點、遠一點、強一點。再舉個栗子，傳統(tǒng)統(tǒng)計分析面對圖像識別效果很差，數(shù)據(jù)挖掘中的一些新技術(shù)能將準確率做到接近人眼的水平。無論是數(shù)據(jù)挖掘還是傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析，在“目標響應概率”上達成了一致。從宏觀層面來說，目標響應概率是特定用戶群體，整體上的概率或可能性，如35%的用戶購買過XXX、喜歡某某明星的用戶占57%。從微觀層面來說，目標響應概率是具體到單個用戶的概率，如通過邏輯回歸算法，搭建一個預測響應模型，預測每個用戶在某時段內(nèi)的流失概率。數(shù)據(jù)挖掘的一般做法是把樣本劃分為訓練集(Training Set)、驗證集(Validation Set)、測試集(Testing Set)，在具體實踐中，有時候僅劃分為訓練集和驗證集;用另外時間窗口的新數(shù)據(jù)來進行測試。通常所說的建模，是用一部分數(shù)據(jù)(通常是60%-70%)來訓練模型，再用另一部分數(shù)據(jù)驗證效果。

3.數(shù)據(jù)挖掘好不好

(一)傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析，基礎(chǔ)是概率論，需要對數(shù)據(jù)分布做假設(shè)，數(shù)據(jù)分布符合要求才能使用某種統(tǒng)計方法

對變量間的關(guān)系也要做假設(shè)，確定用某概率函數(shù)來描述變量間的關(guān)系，還要檢驗參數(shù)的顯著性。數(shù)據(jù)挖掘中算法會自動尋找變量間的關(guān)系，對于海量雜亂的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘有優(yōu)勢。簡而言之，統(tǒng)計分析對數(shù)據(jù)分布有要求，數(shù)據(jù)挖掘對數(shù)據(jù)質(zhì)量非常寬容?，F(xiàn)在流行“大數(shù)據(jù)”，大數(shù)據(jù)的特點是數(shù)據(jù)海量但非結(jié)構(gòu)化(大量的雜亂的稀疏數(shù)據(jù)，一眼看過去密密麻麻都是0)，自然數(shù)據(jù)挖掘有優(yōu)勢。用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對稀疏數(shù)據(jù)進行初步處理后，還經(jīng)常會用統(tǒng)計分析來做深度處理，所以說兩者密不可分。

(二)數(shù)據(jù)挖掘在預測時重點關(guān)注預測結(jié)果，變量間的關(guān)系可以是“黑箱”

這雖然能解決問題，但不利于解釋業(yè)務(wù)，有些情況下必須選用“退而求其次”的方法，把黑箱里面的情況搞清楚。比如為防范信用卡盜刷而建的風控模型，會用決策樹做，便于向用戶/騙子解釋因為什么情況被攔截。大家不要低估騙子的心理素質(zhì)，如果說不出個所以然，嘿嘿，你跟騙子耗不起這個糾纏的時間。所以，實際業(yè)務(wù)中，沒有最牛的算法，只有最適合的算法。

(三)傳統(tǒng)做統(tǒng)計分析時，分析人員會先做假設(shè)和判斷，再通過數(shù)據(jù)驗證假設(shè)是否成立

人腦在建立假設(shè)時起了不可替代的作用。而算法自動尋找數(shù)據(jù)規(guī)律時，可能會過擬合，造成模型不穩(wěn)定，后續(xù)的應用效果比較差。下面用三張圖來說明過擬合(圖片來自網(wǎng)絡(luò)學習資料)：

圖1，藍色空心小點代表真實的數(shù)據(jù)點，綠線代表我們想去擬合的真實曲線，當我們用一維曲線(直線)去擬合時，得到紅線，從圖上就能直觀看出擬合效果不好。

圖2，用三維曲線去擬合時，得到的效果不錯，紅線穿過了大多數(shù)藍點。

圖3，用九維曲線去擬合時，哇塞，完美！紅線穿過了每一個藍點。但是這樣的模型已經(jīng)嚴重偏離了綠線, 對新數(shù)據(jù)的預測效果會很差。此時紅線就是過擬合了。所以，不能光追求數(shù)據(jù)挖掘時的一些客觀指標，能解決實際問題的模型才是好模型。

4.數(shù)據(jù)挖掘怎么提高效能

效能，更高效地解決問題，目前提高數(shù)據(jù)挖掘效能有兩條不同的路。

(一)從算法里挖潛能

學術(shù)界尋找更強的算法，工業(yè)界玩弱算法疊加。傳統(tǒng)的算法改進路線是人工生成特征，但效果有限(會伴生“高維”、“稀疏”等問題，計算困難)，特別是圖像識別、自然語言處理等問題，人工來做特征工程非常困難;學術(shù)界發(fā)展出更強的新算法，解決特定類別問題。工業(yè)界多用取巧的方式，不斷嘗試算法疊加，發(fā)現(xiàn)效果更好的解決方法。舉個栗子：GBDT(由多棵決策樹組成的迭代決策樹)+ X(LR、FM、……)，疊加后投票(賦予權(quán)重)。同時，工業(yè)界還要考慮計算資源問題，怎樣的算法“算得快”也很重要。

(二)通過特征選擇提高效能

特征太少威脅模型的穩(wěn)定性，特征太多也影響模型穩(wěn)定性且增加復雜度，用白話來說就是特征數(shù)量沒控制好，會造成建模成本高、模型應用效果差?？刂?a href='/map/tezheng/' style='color:#000;font-size:inherit;'>特征數(shù)量涉及到特征的選擇，特征選擇源于洞察，依賴人腦，尤其在無監(jiān)督學習的情況下，更需要人腦對業(yè)務(wù)的理解和判斷作為基礎(chǔ)。(注，無監(jiān)督學習的一個例子是用戶聚類，得到的用戶類別沒有客觀指標可驗證。)

5.數(shù)據(jù)挖掘常用業(yè)務(wù)場景

(一)目標用戶的預測(響應、分類)

如預測用戶在某個時間段內(nèi)流失概率的流失預警模型，用第N月的行為數(shù)據(jù)，預測用戶在第N+1月和第N+2月的流失情況。通過預測得到即將流失的用戶名單后，針對其中的高價值用戶，運營有時間窗口來采取措施進行挽留。同理還可以建付費預測模型、續(xù)費預測模型、運營活動響應模型。這些模型的本質(zhì)是預測單個用戶的響應概率(Probability)。

(二)用戶分層精度

介于上述針對單個用戶的精細化操作與針對全體用戶的粗放操作之間，是一種折衷過渡模型。與預測單個用戶的情況相比，分層模型不需要大量資源投入，但它比粗放操作精細，提高了業(yè)務(wù)效率。用戶運營分層模型、用戶分層進化圖、向不同群體提供不同說辭和服務(wù)，均是業(yè)務(wù)應用場景。用戶聚類、群體用戶畫像也算 “用戶分層”，這種分層，僅僅是不同類別的區(qū)分，類之間沒有遞進關(guān)系。

(三)用戶路徑分析能給產(chǎn)品經(jīng)理、用戶體驗人員、運營這三大類崗位的同學帶來價值

如通過分析用戶訪問路徑來優(yōu)化網(wǎng)頁設(shè)計、進行改版;提煉出特定用戶群體的主流路徑;預測用戶可能訪問的下一個頁面等。漏斗模型是很常見的“特殊”用戶路徑分析模型，依賴分析思路和業(yè)務(wù)驅(qū)動。如支付轉(zhuǎn)化率分析，每個節(jié)點均對應不同的業(yè)務(wù)涵義。

(四)交叉銷售與個性化推薦

用戶來了之后，我們總是希望能挖掘用戶潛在需求，一次性將更多的商品或服務(wù)賣給他/她，尤其是依賴流量的產(chǎn)品，流量獲取成本高的話，用戶挖掘非常重要。通過用戶行為數(shù)據(jù)挖掘，找出有明顯關(guān)聯(lián)的商品組合，“打包”銷售，或進行個性化推薦，均能促進業(yè)務(wù)目標。目前，Amazon(亞馬遜)35%的購買來自推薦，LinkedIn(領(lǐng)英)50%的關(guān)聯(lián)是通過推薦匹配，時尚網(wǎng)站“Stitch Fix 100%的購買都是由推薦產(chǎn)生”。數(shù)據(jù)挖潛對產(chǎn)品會越來越重要。當然，數(shù)據(jù)不是萬能的，個性化推薦的前、后環(huán)節(jié)均基于對業(yè)務(wù)和用戶的理解。

(五)信息質(zhì)量優(yōu)化

信息質(zhì)量模型的特點是：最初評價目標對象“質(zhì)量好壞”時，依賴專家和用戶調(diào)研的結(jié)果綜合進行評定。之后將評定緯度和評定結(jié)果交給機器，最終形成可用的模型。如商品介紹頁質(zhì)量優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)店鋪質(zhì)量優(yōu)化、論壇發(fā)帖質(zhì)量優(yōu)化等。

(六)文本挖掘想象一下詞云

這就是文本挖掘的一種形式。另外文本挖掘還能分析情感、判斷用戶特征、做網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控、做傳播分析等。當你需要一些信息來輔助決策的時候，想想能否從文本里面挖掘出有價值的內(nèi)容。

6.重點來了

前面說了那么多，最終回到本文的核心觀點，因受現(xiàn)實條件制約(數(shù)據(jù)質(zhì)量、資源投入)，數(shù)據(jù)挖掘非常依賴對業(yè)務(wù)的理解和把控。對業(yè)務(wù)和用戶的理解用于指導建模，對業(yè)務(wù)的把控則是產(chǎn)品想要打造的品牌/體驗，是產(chǎn)品想把用戶過去的方向，也是商業(yè)邏輯問題。

理論上通過A/B測試可以完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動來追逐指標，這是“短期利益”，但現(xiàn)實中我們還關(guān)心產(chǎn)品的“長期利益”，在短期和長期之間尋找一個平衡點。對業(yè)務(wù)/用戶的理解和把握，來自產(chǎn)品經(jīng)理、來自用戶研究、來自運營、也可能來自其它崗位。所以，這些崗位的同學必須知道怎么跟數(shù)據(jù)挖掘崗協(xié)作，怎么推動模型落地并有良好的應用。部分用研同學因為自帶統(tǒng)計分析技能，已能搭建比較理想的模型;產(chǎn)品和運營(也包括用研)，應該做好數(shù)據(jù)挖掘前后兩端的工作，這事跟你們不是沒有關(guān)系。數(shù)據(jù)輔助決策這件事會越來越滲透到產(chǎn)品開發(fā)和商業(yè)流程中;開發(fā)、產(chǎn)品、市場、商務(wù)等崗位會越來越有“數(shù)據(jù)感”，能進行自助分析。最終，數(shù)據(jù)是為商業(yè)邏輯服務(wù)的。