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如何提高數(shù)據(jù)挖掘能力（一）
2019-01-16
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在數(shù)據(jù)分析行業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘是一種發(fā)現(xiàn)規(guī)律的手段。在傳統(tǒng)行業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)過(guò)程十分冗長(zhǎng)的東西，在數(shù)據(jù)獲取中數(shù)據(jù)挖掘就成了企業(yè)中的一項(xiàng)重要工作。很多數(shù)據(jù)挖掘師在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作的時(shí)候往往會(huì)感覺(jué)吃力，感覺(jué)自己的數(shù)據(jù)挖掘能力不夠好，想要提高數(shù)據(jù)挖掘能力，那么怎么提高數(shù)據(jù)挖掘能力呢？下面我們就給大家講一講。


提高數(shù)據(jù)挖掘工作有很多方面，比如挖掘引擎數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練方法、迭代方式、產(chǎn)品思維等方面，下面我們就根據(jù)這些方面進(jìn)行給大家講述這些內(nèi)容。


要想提高數(shù)據(jù)挖掘能力，就需要我們打造全流程挖掘引擎，在很多企業(yè)中的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)逐步形成了一個(gè)自有生態(tài)，其機(jī)器學(xué)習(xí)引擎一般是跟企業(yè)的整個(gè)IT環(huán)境無(wú)縫集成的，無(wú)論是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)輸入、算法選擇、模型訓(xùn)練、模型輸出或是生產(chǎn)部署等各個(gè)階段。而商用的數(shù)據(jù)挖掘引擎則一般只能做點(diǎn)的事情，強(qiáng)調(diào)的是算法的多樣選擇及模型訓(xùn)練的可視化體驗(yàn)，在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)輸入、模型輸出、生產(chǎn)發(fā)布等數(shù)據(jù)挖掘的其它階段是游離在之外的，需要跟企業(yè)的數(shù)據(jù)環(huán)境進(jìn)行交互才能完成一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程，而這些交互一般不是自動(dòng)的，也不具備可視化能力，這造成了整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程的割裂，而企業(yè)在這些階段花費(fèi)的代價(jià)是很大的。所以我們就需要開(kāi)發(fā)一種新的方案去解決這個(gè)問(wèn)題。


就目前而言，隨著一般算法使用門(mén)檻的降低，當(dāng)前商用挖掘引擎都在朝著人工智能算法和海量計(jì)算平臺(tái)化方向轉(zhuǎn)變，但其并不會(huì)變得更敏捷，因?yàn)檎麄€(gè)流程仍然是割裂的。這種問(wèn)題怎么解決呢？有兩種方法，第一種就是把全部數(shù)據(jù)上云，第一種就是自己定制，也就是說(shuō)


將通用的數(shù)據(jù)挖掘引擎跟企業(yè)自身的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)無(wú)縫集成，復(fù)用原有企業(yè)的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)整個(gè)流程，這種方案的價(jià)值點(diǎn)就在于以企業(yè)的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)流程為核心，而不是數(shù)據(jù)挖掘為核心，數(shù)據(jù)挖掘只是作為一個(gè)組件集成進(jìn)來(lái)，最大限度的復(fù)用原有數(shù)據(jù)管理的能力。所以說(shuō)，企業(yè)使用商用數(shù)據(jù)的時(shí)候還需要考慮其開(kāi)放性，這樣才能夠避免這些事情。


在這篇文章中我們給大家解答了提高數(shù)據(jù)挖掘能力的其中一種，而提高數(shù)據(jù)挖掘能力的方法有很多，我們會(huì)在下一篇文章中繼續(xù)給大家講解這些知識(shí)。歡迎大家關(guān)注我們，精彩內(nèi)容不容錯(cuò)過(guò)。

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