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企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H運用的模型
2018-07-17
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企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘實際運用的模型

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)然還有更高級一點的結(jié)構(gòu)方程。在期貨公司呆的一年中，還搞過計量模型：ARMA簇、ARCH簇、VaR等，當(dāng)時對自己產(chǎn)生的模型，感覺很不自信。因為當(dāng)時的模型識別率指標(biāo)（例如：R方，并沒有達到傳說中在學(xué)校做論文或者平時玩模型的90%以上），感覺這個模型就是不好的，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)時一直覺得應(yīng)該不是這么簡單。

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候，更多是在做學(xué)術(shù)研究一樣，也許和我是一個追求完美的人有關(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；

針對最終的目的理論上可以使用的模型，都去嘗試。比如:會員流失問題：決策樹、邏輯回歸、生存分析，我都會去嘗試使用，根據(jù)其最終的LIFT值最大的，然后選擇。

但實際上，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”，更先進的模型呢？原因有二個：

第一個：模型的健壯性。這些模型都是被之前實踐證明是最好的，或者性能相對來說最穩(wěn)定的。衡量的指標(biāo)不外乎：穩(wěn)定性、可解釋性（這點在商業(yè)很重要）、簡單性。

第二個：商業(yè)運用，已經(jīng)是流程式的過程，不會輕易去改變，就是你生產(chǎn)線上一樣。模型的輕微改變可以要牽動許多方面，是一個大工程。

從與他們的交流來說，我好像忘記了一個東西：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)模式往往是最簡單，不是嗎？

我的觀點：也許和自己的工作經(jīng)歷有關(guān)，但是我覺得對于一個數(shù)據(jù)分析師或者是數(shù)據(jù)建模師來說，雖然你用的很簡單。但是你掌握的東西應(yīng)該很多，很復(fù)雜，也正是因為有這些基礎(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)的時候，經(jīng)驗很重要，當(dāng)然這些專業(yè)知識的扎實也是最根本的之一。


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