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大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)驅(qū)動做決策
2017-06-16
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大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)驅(qū)動做決策

  IBM提出大數(shù)據(jù)的大量化（Volume）、多樣化(Variety)和快速化(Velocity)“三V”特征。隨著大數(shù)據(jù)對于商業(yè)“價值”的重要性提升，“價值（Value）”成為了大數(shù)據(jù)的第四個重要特征，同時得到了社會的廣泛關(guān)注與研究。

大數(shù)據(jù)，成為了企業(yè)的核心資產(chǎn)，資產(chǎn)得以高效利用，得到效益的高度轉(zhuǎn)化才是大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)，這就需要通過數(shù)據(jù)挖掘來進(jìn)行。

一個數(shù)據(jù)挖掘項目的生命周期在不同的場景下并不是完全一樣的。CRISP-DM是官方標(biāo)準(zhǔn)之一，也是對數(shù)據(jù)挖掘過程的全面評述，它包含有6個階段：

1、商業(yè)理解

最初的階段集中在理解項目目標(biāo)和從業(yè)務(wù)的角度理解需求，同時將這些轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘問題的定義和完成目標(biāo)的初步計劃。

2、數(shù)據(jù)理解

數(shù)據(jù)理解階段是從初始的數(shù)據(jù)收集開始的，目的是熟悉數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，首次發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)部屬性，或是探測引起我們產(chǎn)生興趣的子集從而形成隱含信息的假設(shè)。

3、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段包括從未處理的數(shù)據(jù)中構(gòu)造最終數(shù)據(jù)集的所有活動。這些數(shù)據(jù)將是模型工具的輸入值。這個階段的任務(wù)有的能執(zhí)行多次，沒有任何規(guī)定的順序。任務(wù)包括選擇表、記錄和屬性，以及為模型工具轉(zhuǎn)換和清洗數(shù)據(jù)。

4、數(shù)據(jù)模型

在這個階段，可以選擇和應(yīng)用不同的模型技術(shù)，模型參數(shù)被調(diào)整到最佳的數(shù)值。一般，有些技術(shù)可以解決一類相同的數(shù)據(jù)挖掘問題。有些技術(shù)在數(shù)據(jù)形成上有特殊的要求，因此需要經(jīng)常跳回到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段。

5、評估

在開始部署模型之前，重要的事情徹底地評估模型，檢查構(gòu)造模型的步驟，確保模型可以完成業(yè)務(wù)目標(biāo)。這個階段的關(guān)鍵目的是確定是否有重要的業(yè)務(wù)問題沒有被充分考慮。在這個階段結(jié)束后，對于一個數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果使用的決定必須達(dá)成。

6、發(fā)布

通常，模型的創(chuàng)建不是項目的結(jié)束。模型的作用是從數(shù)據(jù)中找到知識，并且所獲得的知識要以便于用戶使用的方式重新組織和展現(xiàn)。根據(jù)需求，在這個階段可以產(chǎn)生簡單的報告，或是實現(xiàn)一個比較復(fù)雜、可重復(fù)的數(shù)據(jù)挖掘過程。


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