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如何提高數(shù)據(jù)挖掘能力（四）
2019-01-16
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我們在上一篇文章中給大家講述了數(shù)據(jù)挖掘的四條原則，遵守了這四條原則可以幫助我們更好地應(yīng)對數(shù)據(jù)挖掘的工作，但是數(shù)據(jù)挖掘還是需要模型的，我們對數(shù)據(jù)挖掘模型的選擇也會影響我們的工作。那么怎么選對模型提升呢？下面我們就來給大家講一講選對模型提升的方法。


通常來說，沒有深刻的業(yè)務(wù)理解去做數(shù)據(jù)挖掘往往是事倍功半，行業(yè)的業(yè)務(wù)理解越透徹，就越能抓住數(shù)據(jù)中本質(zhì)的特征，諸如圖像識別等場景已經(jīng)可以靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自動查找特征了，但大多數(shù)行業(yè)領(lǐng)域不行，還是要靠業(yè)務(wù)專家，多組織一次討論獲取的靈感可能遠遠好過于在算法上折騰一個月。而沒有更多更好的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練模型，這就是一件十分困難的事情了，一定要相信數(shù)據(jù)的重要性遠遠超過算法，很多初級的建模師算法能力很強，但就是做不成事，往往是因為其對于自身企業(yè)的數(shù)據(jù)理解太淺所致，這些都是我們需要注意到的事情。


如果數(shù)據(jù)不變，數(shù)據(jù)挖掘訓(xùn)練的邊際效益并不高，同樣的一份數(shù)據(jù)用不同的算法反復(fù)訓(xùn)練，比如F1差值并不是很大大，如果要盡快的提升模型的效果，要講究點方法，盡量遵循以下優(yōu)先級：業(yè)務(wù)>數(shù)據(jù)>算法。只有遵循了這個優(yōu)先級，知道孰輕孰重，那么我們才能夠做好模型的選擇。


而一般來說，企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘師都需要通過長時間的取數(shù)訓(xùn)練，如果能做過數(shù)據(jù)倉庫的更好，這樣對于企業(yè)的數(shù)據(jù)體系有個全局的認識，在特征選擇時有更多的發(fā)揮空間，大數(shù)據(jù)中最強調(diào)的一個特征是維度多，也一定程度說明了數(shù)據(jù)多樣的重要性。比如基于運營商的語音通話數(shù)據(jù)可以初步判定欺詐電話，但這個準確率還不高，如果加上社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，判定就變得很準確了，這就是多維數(shù)據(jù)的力量，同時數(shù)據(jù)建模師如果不理解運營商的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)，則可能無法想到這個維度。所以，數(shù)據(jù)挖掘師還是要清楚這些內(nèi)容的。


通過這些文章我們給大家介紹了很多提高數(shù)據(jù)挖掘能力的方法，在進行數(shù)據(jù)挖掘工作的時候，也是不斷地對我們數(shù)據(jù)挖掘能力的培養(yǎng)與鍛煉，只有提高的數(shù)據(jù)挖掘的能力，我們才能夠做好數(shù)據(jù)挖掘工作，提高自己的職業(yè)競爭力。

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