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提高數(shù)據(jù)挖掘能力的方法
2019-05-13
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數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)分析工作中一個前提工作,畢竟數(shù)據(jù)分析是需要分析數(shù)據(jù)的,而數(shù)據(jù)的來源就是需要數(shù)據(jù)挖掘才能夠得到我們想要的數(shù)據(jù)。所以說,沒有數(shù)據(jù)挖掘這項工作,我們的數(shù)據(jù)分析工作基本上就沒什么意義。由此看來,提高數(shù)據(jù)挖掘能力是一個十分重要的事情,那么如何提高數(shù)據(jù)挖掘的能力呢?下面我們就給大家介紹一下這個問題。

1.對業(yè)務(wù)有深刻的理解

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。

2.根據(jù)業(yè)務(wù)選擇模型

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,盡量遵循業(yè)務(wù)大于數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)大于算法的優(yōu)先級。只有遵循了這個優(yōu)先級,知道那個相對比較重要,那么我們才能夠做好模型的選擇。

3.勤于取數(shù)訓(xùn)練

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。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。

在這篇文章中我們給大家介紹了很多提高數(shù)據(jù)挖掘能力的方法,具體包括對業(yè)務(wù)有深刻的理解、根據(jù)業(yè)務(wù)選擇模型以及勤于取數(shù)訓(xùn)練。這些方法都是能夠幫助我們提高個人的數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)能力,從而更好地進行數(shù)據(jù)挖掘工作。希望這篇文章能夠幫助到大家。

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