
企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘實(shí)際運(yùn)用的模型
這是好幾年前寫的一篇文章,今天突然翻出來看到,我覺得對(duì)于很多在做數(shù)據(jù)挖掘的朋友有一定參考。
聽了幾位從公司幾位同事和外面專家介紹關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)模型的一些東西??偟膩碚f,很有收獲,當(dāng)然收獲并不在具體的技術(shù)細(xì)節(jié)上。更多是在看法,理念上。
我以前也搞過很多模型,從最基本的聚類、決策樹、logisitic、回歸分析、生存分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),還有市場(chǎng)調(diào)研中一些聯(lián)合分析、感知分析、因子分析/主成分分析,當(dāng)然還有更高級(jí)一點(diǎn)的結(jié)構(gòu)方程。在期貨公司呆的一年中,還搞過計(jì)量模型:ARMA簇、ARCH簇、VaR等,當(dāng)時(shí)對(duì)自己產(chǎn)生的模型,感覺很不自信。因?yàn)楫?dāng)時(shí)的模型識(shí)別率指標(biāo)(例如:R方,并沒有達(dá)到傳說中在學(xué)校做論文或者平時(shí)玩模型的90%以上),感覺這個(gè)模型就是不好的,并不完美。
去年抱著學(xué)習(xí)的心態(tài),去一家數(shù)據(jù)量極其豐富的互聯(lián)網(wǎng)公司,想去看看大公司玩數(shù)據(jù)到什么程度,雖然以前和許多牛人們交流過,但當(dāng)時(shí)一直覺得應(yīng)該不是這么簡(jiǎn)單。
到新公司后同幾位做modeling的同事和聽了外部專家的演講,某種程度上我釋然的。感覺自己以前在做模型的時(shí)候,更多是在做學(xué)術(shù)研究一樣,也許和我是一個(gè)追求完美的人有關(guān)。
例如:模型成立的假設(shè)條件,與變量選擇。
模型的假設(shè)條件,對(duì)數(shù)據(jù)的分布要求;
模型的變量選擇,以及變量的各種預(yù)處理;
針對(duì)最終的目的理論上可以使用的模型,都去嘗試。比如:會(huì)員流失問題:決策樹、邏輯回歸、生存分析,我都會(huì)去嘗試使用,根據(jù)其最終的LIFT值最大的,然后選擇。
但實(shí)際上,從幾位同事與朋友的介紹來看,邏輯回歸是許多公司是都在用的模型,
為什么不用更“高級(jí)”,更先進(jìn)的模型呢?原因有二個(gè):
第一個(gè):模型的健壯性。這些模型都是被之前實(shí)踐證明是最好的,或者性能相對(duì)來說最穩(wěn)定的。衡量的指標(biāo)不外乎:穩(wěn)定性、可解釋性(這點(diǎn)在商業(yè)很重要)、簡(jiǎn)單性。
第二個(gè):商業(yè)運(yùn)用,已經(jīng)是流程式的過程,不會(huì)輕易去改變,就是你生產(chǎn)線上一樣。模型的輕微改變可以要牽動(dòng)許多方面,是一個(gè)大工程。
從與他們的交流來說,我好像忘記了一個(gè)東西:這些都是為商業(yè)服務(wù)的,商業(yè)過程不要太復(fù)雜,最好的商業(yè)模式往往是最簡(jiǎn)單,不是嗎?
我的觀點(diǎn):也許和自己的工作經(jīng)歷有關(guān),但是我覺得對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)分析師或者是數(shù)據(jù)建模師來說,雖然你用的很簡(jiǎn)單。但是你掌握的東西應(yīng)該很多,很復(fù)雜,也正是因?yàn)橛羞@些基礎(chǔ),你才能選擇最好的模型,所以在玩數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)學(xué)建模為商業(yè)服務(wù)的時(shí)候,經(jīng)驗(yàn)很重要,當(dāng)然這些專業(yè)知識(shí)的扎實(shí)也是最根本的之一。
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