
在上一篇文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘失敗原因的其中一種,同時(shí)也是最常見(jiàn)的一種,那就是數(shù)據(jù)獲取太難了。在這篇文章中我們接著給大家介紹數(shù)據(jù)挖掘失敗的其他原因,那就是缺乏對(duì)常理的感覺(jué)以及缺乏迭代的能力。
首先說(shuō)一說(shuō)缺乏對(duì)于常理的感覺(jué),在社交網(wǎng)絡(luò)中有一個(gè)案例,那就是很多場(chǎng)景中兩個(gè)對(duì)話的交往圈是有一定的重合度的,這樣能夠識(shí)別兩個(gè)手機(jī)號(hào)碼是否是同一個(gè)人的,這個(gè)方法看起來(lái)很簡(jiǎn)單,但是卻并沒(méi)有什么用,后來(lái)經(jīng)過(guò)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展發(fā)現(xiàn)判定重合度的閾值是30%,當(dāng)然,這個(gè)也不能說(shuō)明有問(wèn)題,但問(wèn)題出在對(duì)于基數(shù)的判定上,大量的用戶總的交往圈只有3-4個(gè),也就是說(shuō),重合1個(gè)就可能達(dá)到這個(gè)閾值,很多新手或者技術(shù)控在進(jìn)行分析數(shù)據(jù)過(guò)程中,往往忽視業(yè)務(wù)本質(zhì)的認(rèn)識(shí)。由此可得,數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是一門(mén)挖掘語(yǔ)言,還要有足夠的生活認(rèn)知和數(shù)據(jù)感覺(jué),這個(gè)很難短期能夠提升,依賴(lài)于長(zhǎng)期實(shí)踐,有時(shí)候甚至要求人們對(duì)數(shù)據(jù)的敏感程度要求,有些人就是有感覺(jué),一眼能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。不管是數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)據(jù)分析都是需要培養(yǎng)對(duì)數(shù)據(jù)敏感的能力,只要我們看到數(shù)據(jù)就能夠靠直覺(jué)及時(shí)的發(fā)展出來(lái)。這樣就能夠加快數(shù)據(jù)挖掘能力的培養(yǎng)。
其次說(shuō)一說(shuō)缺乏迭代的能力,在傳統(tǒng)企業(yè)中,如果數(shù)據(jù)挖掘的效果不盡人意,那么一定和企業(yè)的組織、機(jī)制、流程等相關(guān),不管是什么業(yè)務(wù),很多數(shù)據(jù)挖掘模型就是由于線下流程的原因而被放棄了,做數(shù)據(jù)分析行業(yè)的人都知道,數(shù)據(jù)挖掘靠的是迭代,很難第一次就成功,這就需要我們不斷的嘗試,不斷的改進(jìn)以及優(yōu)化,這樣才能夠使得數(shù)據(jù)挖掘的成功案例變多,而傳統(tǒng)企業(yè)冗長(zhǎng)的線下流程,的確成為了模型優(yōu)化的大殺器,互聯(lián)網(wǎng)公司天生的在線性讓其算法發(fā)揮出巨大的價(jià)值,而傳統(tǒng)企業(yè)的建模,往往還在為獲得反饋數(shù)據(jù)而努力,組織、系統(tǒng)和運(yùn)營(yíng)上的差距很大。
在這篇文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘失敗原因中的兩條,第一就是缺乏對(duì)常理的感覺(jué),第二就是缺乏迭代的能力,這些都是我們數(shù)據(jù)挖掘路上的絆腳石,我們要及時(shí)的清理這些“絆腳石”,才能走得更快更順更有成就感。
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