CDA數(shù)據(jù)分析師 出品

作者：王真達(dá)

CDA LEVEL II 持證人

編輯：Mika

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大家好，今天跟大家?guī)硪粋€分享，主題是關(guān)于我如何從文科生轉(zhuǎn)行為數(shù)據(jù)挖掘工程師的。

主要內(nèi)容分成以下三塊：

• 第一部分講一下我作為文科生轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘的歷程；
• 第二部分是關(guān)于目前從事數(shù)據(jù)挖掘，主要針對商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘所需要掌握的一些技能；
• 第三部分講一下我之前做的一個產(chǎn)品，關(guān)于電信產(chǎn)品營銷的模型建置整體的流程。

01、文科生轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘工程師的歷程

首先看到第一部分的內(nèi)容，也就是我的轉(zhuǎn)行歷程。

我高中那會兒讀的是文科，大學(xué)期間學(xué)習(xí)了社會學(xué)專業(yè)。在本科期間，我也接觸過一些統(tǒng)計學(xué)的知識，線性代數(shù)等知識也學(xué)過，但當(dāng)時對這些學(xué)科將來的用途并不是很清楚。

參加工作后，最初我從事產(chǎn)品運(yùn)營的相關(guān)工作。在工作過程中，我接觸到了數(shù)據(jù)分析相關(guān)的內(nèi)容。當(dāng)時我感覺自己工作內(nèi)容比較雜，也沒有拿得出來的技能。

我認(rèn)為數(shù)據(jù)分析很有前景，無論是文科生還是理科生都可以學(xué)，學(xué)起來也比較有趣，內(nèi)容不枯燥，所以我漸漸開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析。

這里我列了幾個對我比較關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)，這些對我未來的工作有了較大的影響。

首先就是學(xué)數(shù)據(jù)挖掘，用的是SPSS Modeler。比較容易上手，入門也比較簡單。SPSS Modeler雖然很好用，但其實(shí)很多時候不能滿足數(shù)據(jù)清洗的一些需求，也有一些劣勢，比如算法更新很慢，只有比較常規(guī)的算法，如果想用比較先進(jìn)的算法，還是開源的軟件提供的比較多。

之后我學(xué)習(xí)了Python，比較容易上手，語法也比較簡潔。通過大量練習(xí)掌握了爬蟲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等技能點(diǎn)。Python基本能滿足日常工作的需求。

第三個節(jié)點(diǎn)是我學(xué)習(xí)了SQL和統(tǒng)計知識。SQL本身基礎(chǔ)的知識不是特別復(fù)雜，然后主要靠練習(xí)，包括統(tǒng)計的一些知識，這也是我在之后的工作中不斷學(xué)習(xí)的。

02、從事數(shù)據(jù)挖掘技能需求

目前我目前從事的是數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)工作，接下來講一下工作中所需要的一些技能。

這部分可以分為硬技能和軟技能。

硬技能

硬技能這里我分為理論基礎(chǔ)、算法能力、分析工具和通用工具。下面具體來看一看。理論基礎(chǔ)中統(tǒng)計知識是不可或缺的。后面的概率論、線性代數(shù)、微積分其實(shí)是跟偏算法相關(guān)。

算法方面主要需要一些機(jī)器學(xué)習(xí)跟深度學(xué)習(xí)的算法。比如分類、回歸、聚類等一些比較基礎(chǔ)的算法。

不同于算法工程師對算法的要求會比較高，像偏業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘的崗位，對算法的要求沒那么高。你能夠做到理解算法的基本原理跟應(yīng)用場景，能夠應(yīng)用工具去實(shí)現(xiàn)它，能夠解讀算法最后的結(jié)果，也就差不多了，對數(shù)學(xué)的要求也并不太高。

關(guān)于深度學(xué)習(xí)，現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘等算法崗也相對內(nèi)卷，如果你不會也不了解深度學(xué)習(xí)就有點(diǎn)說不過去了，這方面可以了解一下。還需要掌握一些工具庫，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)的工具庫比較多，也有一些比較簡便的工具庫能協(xié)助實(shí)現(xiàn)相關(guān)的功能。

然后看到分析工具。其實(shí)目前主要用的也就是SQL跟Python，主要是看你公司的數(shù)據(jù)量，如果數(shù)據(jù)量不是很大的話，基礎(chǔ)的一些SQL知識就夠了，可能關(guān)系數(shù)據(jù)庫就可以了，包括在單機(jī)里面，去運(yùn)行Python也可以的；但是如果公司的數(shù)據(jù)量特別大的話，比如我目前是在Hadoop的平臺做一些數(shù)據(jù)分析跟數(shù)據(jù)挖掘。如果本身的數(shù)據(jù)量就比較大，可能會用到Hive數(shù)據(jù)倉庫等。

再看到建模工具，目前其實(shí)主流是Python，還有集成了Pyspark，這是用得比較多的。然后建模的話，考慮到數(shù)據(jù)量Python在80%的情況上都是夠用的。

關(guān)于通用工具，Excel跟PPT都是比較基礎(chǔ)的。下面這個Shell是開發(fā)工具，很多時候會涉及到一些開發(fā)的工作，比如說標(biāo)簽表的開發(fā)，然后就會用到Shell結(jié)合ETL自動化平臺，調(diào)用需要的腳本進(jìn)行自動化的運(yùn)行。就相當(dāng)于是每天它會自動的跑一些腳本，而不需要去手工或者是在單機(jī)操作，這些都是在平臺上面自動完成的。

軟技能

軟技能這塊簡單看一下，包括像業(yè)務(wù)的理解，比如你進(jìn)入任何一個行業(yè)，你前幾個月會多花時間了解該行業(yè)的業(yè)務(wù)表，業(yè)務(wù)涉及的一些內(nèi)容，核心的盈利業(yè)務(wù)是哪些。還有一些通用的能力，比如溝通、匯報能力等，因?yàn)槟憬?jīng)常會需要將模型和分析報告講給別人聽，因此這些能力也是十分重要的。還有學(xué)習(xí)能力。數(shù)據(jù)行業(yè)的迭代比較快，需要有持續(xù)學(xué)習(xí)的能力。

03、項(xiàng)目實(shí)操流程-電信產(chǎn)品案例分享

下面來講一個電信產(chǎn)品的項(xiàng)目案例，在此之前讓看一下目前會涉及到的主要模型。

這邊將用戶生命周期劃分為這樣幾塊：第一、新用戶獲取階段；第二、入網(wǎng)期；第三、成長期；第四、成熟期；第五、衰退期。

在不同的時期會有不同的模型。當(dāng)然要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)，就不同行業(yè)可能它的業(yè)務(wù)不一樣，但是用戶生命周期都是類似的。都需要獲取用戶，用戶在平臺上成長，包括會有成熟到衰退的生命周期，會有一個曲線。比如在新用戶獲取這邊，會有很多像家庭圈模型等類型。

下面介紹一下入網(wǎng)期中天翼看家這個模型。它是一個看家的智能設(shè)備，一般在農(nóng)村比較多，安裝在家里，在外務(wù)工的人群就可以通過它看到家里老人和小孩的情況。

還有一類是滿意度的模型。這邊核心關(guān)注就是三塊，第一塊是像這種開源的營銷模型。第二塊是用于節(jié)流的，減少損失的離網(wǎng)模型。第三種是提升用戶滿意度的模型。

電信產(chǎn)品辦理預(yù)測模型

整體模型的建置分為以下4個步驟，第一個步驟是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備；第二個步驟是模型的構(gòu)建；第三個是預(yù)測感知，也就是模型預(yù)測；第四個是結(jié)果應(yīng)用。

首先第一點(diǎn)是基于產(chǎn)品營銷模型，也就是基于客戶的一些產(chǎn)品數(shù)據(jù)，還有行為數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)等維度，從而去構(gòu)造樣本空間。

樣本空間包括特征空間，樣本空間就是正負(fù)樣本。正樣本就是已經(jīng)辦理，比如說11月已經(jīng)辦理的用戶作為正樣本，同時這個月沒有辦理的用戶都可以作為負(fù)樣本。接著進(jìn)行抽樣，構(gòu)造樣本空間。

特征工程也就是特征構(gòu)造，基于客戶的一些基本屬性信息，還有套餐信息，包括產(chǎn)品訂購的信息，包括消費(fèi)信息。其實(shí)還有很多其他維度的信息，比如說瀏覽內(nèi)容、訪問軌跡、位置信息等都可以考慮進(jìn)來。

構(gòu)造產(chǎn)品預(yù)測模型可分為這樣幾塊。將數(shù)據(jù)分割成訓(xùn)練集，測試集跟驗(yàn)證集。測試集本身應(yīng)該是在下一步構(gòu)造的，指的是沒有用戶的標(biāo)簽，需要預(yù)測其將來的標(biāo)簽，給每個用戶打標(biāo)簽。

在訓(xùn)練集里劃分成訓(xùn)練集跟測試集，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集用于修正模型。

接著看到數(shù)據(jù)探索，這部分會進(jìn)行一些統(tǒng)計分析，還有每個變量跟目標(biāo)變量之間的關(guān)系，這些都都需要做一些探索。模型的話，當(dāng)時是用了幾種集成模型做建置，進(jìn)行模型間對比，最后輸出模型的重要特征。

然后第三步對用戶辦理預(yù)測。對未辦理的用戶拿過來，輸入剛才訓(xùn)練的模型，預(yù)測出其對產(chǎn)品營銷的辦理可能會響應(yīng)的概率。最后輸出的就是用戶是否會辦理的產(chǎn)品，以及辦理的產(chǎn)品的預(yù)測概率值。從而根據(jù)預(yù)測概率值，劃定閾值。比如說想營銷響應(yīng)概率在40%以上的用戶，這時就可以將這些用戶篩選出來，然后最后生成關(guān)聯(lián)標(biāo)簽，交給營銷平臺，做營銷派單，之后做一些短信或電話觸達(dá)。最后可以針對轉(zhuǎn)化進(jìn)行跟蹤，以上就是該項(xiàng)目的整體流程。

下面分步驟講一下模型的情況。首先是模型的背景，目前已辦理天翼看家用戶的規(guī)模，建置模型的預(yù)期等目標(biāo)。

樣本選擇方面，已辦理的作為正樣本，接觸過沒辦理的作為負(fù)樣本，這里正負(fù)樣本有些不均衡。針對這種樣本不均衡的數(shù)據(jù)，可以采用采樣的技術(shù)。

下面是關(guān)于取數(shù)的問題。取數(shù)會有一個時間窗口的問題，在這邊會分成訓(xùn)練數(shù)據(jù)跟測試數(shù)據(jù)，假設(shè)預(yù)測變量y是10月到11月，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的x就要往前取。這里是要看用戶過去的行為，可能會對將來產(chǎn)生什么影響。所以訓(xùn)練特征要往前取，比如看用戶在7到10月的通話行為。

下面是關(guān)于模型特征的一些構(gòu)建。

這邊是分了很多，比如技術(shù)信息、家庭結(jié)構(gòu)、消費(fèi)行為、行為偏好、地域特點(diǎn)等因素。

建模過程方面，也是一些常規(guī)的流程。比如數(shù)據(jù)清洗中，錯誤值的填充，錯誤值的處理。離群值可以使用蓋帽法進(jìn)行處理，對于套餐價值量可以進(jìn)行離群值的處理。然后空值的填補(bǔ)，比如說像分類變量連續(xù)性變量，可以用一些統(tǒng)計方法或模型方法來做。

數(shù)據(jù)編碼這塊，對于連續(xù)性變量可以去做一些分箱，在字段分箱之后，看一下對目標(biāo)變量是否有一些顯著的影響。建模調(diào)參方面，對模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，選擇最佳模型。

接著我們看到模型評估。

模型評估會輸出混淆矩陣，行是實(shí)際值，實(shí)際有沒有辦理，列可能是預(yù)測值，預(yù)測它有沒有辦理。營銷比較關(guān)注的是命中率，也就是說預(yù)測差不多有8000多個人會辦理這個產(chǎn)品，但實(shí)際上辦理了多少，這里實(shí)際辦理有6000多，所以命中率是68%。預(yù)測得準(zhǔn)不準(zhǔn)非常重要。

之后會跟蹤營銷活動的轉(zhuǎn)化率。

預(yù)測用戶可能是比較高概率的用戶，在將來的一段時間可能是一到兩個月，預(yù)測家裝的用戶中的加裝比例，也就是營銷活動的轉(zhuǎn)化的情況。

再看到地域特點(diǎn)部分。

比如說農(nóng)村用戶家裝的是33萬，城市用戶家裝是9萬多。這里看到百分比，農(nóng)村占比70%，其實(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過城市的。在城市這個群體中，家裝概率是2.58%，然后在農(nóng)村這個群體中，它加裝的概率是9.82%?？梢钥吹?，如果營銷農(nóng)村這個區(qū)域，響應(yīng)概率來說相對會比較高。

以上就是我分享的內(nèi)容了，希望對大家能有所幫助。

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