作者 | 小天

數(shù)據(jù)挖掘，英文名叫Data mining，一般是指從大型數(shù)據(jù)庫中將隱藏的預(yù)測信息抽取出來的過程，而更為精確的解釋則是“從數(shù)據(jù)中挖掘知識”。

這個(gè)概念乍眼一看有點(diǎn)懵，小天舉個(gè)栗子解釋，相信就比較容易理解：

假如某東需要預(yù)測用戶在未來5天內(nèi)的購買需求，以達(dá)到精準(zhǔn)營銷的目的，那么此時(shí)完全可以借助數(shù)據(jù)挖掘實(shí)現(xiàn)。

通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在以某東真實(shí)的用戶、商品和行為數(shù)據(jù)（脫敏后）為基礎(chǔ)的情況下，構(gòu)建一個(gè)用戶購買商品的預(yù)測模型，輸出高潛用戶和目標(biāo)商品的匹配結(jié)果，從而提供高質(zhì)量的目標(biāo)群體，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

也就是說，我們能夠從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用知識服務(wù)于我們的工作。

而就目前而言，數(shù)據(jù)挖掘大致上是可以分為四個(gè)層次：純粹數(shù)據(jù)加工、傻瓜式挖掘、較為自由的挖掘以及算法拆解和開發(fā)。

（一）純粹數(shù)據(jù)加工

這一層次主要側(cè)重于變量的加工和預(yù)處理，主要的加工工具就是大家比較熟悉的SQL和SAS base。

從源系統(tǒng)或數(shù)據(jù)倉庫，對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、加工、衍生處理，生成各種業(yè)務(wù)表。緊接著，以客戶號為主鍵，將這些業(yè)務(wù)表整合匯總出一張大寬表，而這張寬表就是所謂的“客戶畫像”。

（二）傻瓜式挖掘

傻瓜式操作的優(yōu)點(diǎn)就是讓數(shù)據(jù)挖掘變得入手快且簡單，但是，眾所周知傻瓜式操作必然存在缺陷，比如挖掘的過程會很單調(diào)無趣，沒辦法批量運(yùn)算模型等等。而較為典型的工具有SAS EM和clementine。

這兩種工具已經(jīng)嵌入了很多較為傳統(tǒng)成熟的算法、模塊和節(jié)點(diǎn)（如大家很熟悉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及前幾天小天提到的決策樹等）。只需鼠標(biāo)的托拉拽，基本上就可以滿足你挖掘數(shù)據(jù)的需求。

因此，在熟練操作這些工具的情況下，若想進(jìn)一步提升建議需要拋棄它們。

（三）較為自由的挖掘

在這個(gè)層次，典型的工具就是R和Python這兩個(gè)開源工具，前者是統(tǒng)計(jì)學(xué)家開發(fā)的，而后者則是計(jì)算機(jī)學(xué)家開發(fā)的。

它們不但有較多前沿且成熟的算法包調(diào)用，還能對既有的算法包進(jìn)行修改調(diào)整，以適應(yīng)分析需求，十分的靈活。此外，Python在文本、社會網(wǎng)絡(luò)方面的處理，功能比較強(qiáng)大。

（四）算法拆解和自行開發(fā)

到了這一層次，說明你們已經(jīng)擁有了重新編寫算法代碼的能力，比如用自己的代碼實(shí)現(xiàn)邏輯回歸運(yùn)算過程，甚至根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，更改其中一些假定和條件，以提高模型運(yùn)算的擬合效果。

一般而言，大多數(shù)人會利用python、c、c++進(jìn)行算法拆解和開發(fā)。

可以看到，四個(gè)層次中出現(xiàn)最多的就是python，因此可以這么說掌握了python，掌握數(shù)據(jù)挖掘也就不在話下了！

而根據(jù)當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)的招聘和對技能的需求來說，當(dāng)你已經(jīng)順利度過前三個(gè)層次的時(shí)候，建模分析師的職位是妥妥的，如果再更進(jìn)一步到達(dá)了第四層次，相信你就是當(dāng)之無愧的算法工程師了！

那么，怎么才能更好地掌握數(shù)據(jù)挖掘，最高效的學(xué)習(xí)路徑應(yīng)該是什么樣的呢？

此時(shí)，我們最先要做的就是了解數(shù)據(jù)挖掘的大致流程。

（一）數(shù)據(jù)讀取

既然是叫數(shù)據(jù)挖掘，那么可以看出數(shù)據(jù)是重中之重，因此第一步就應(yīng)該把數(shù)據(jù)讀取出來。

（二）特征理解分析

數(shù)據(jù)讀出來了，但并不代表這些數(shù)據(jù)都是有用的，因此需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行理解和分析，考慮變量與結(jié)果的關(guān)系，最后繪圖得出結(jié)論，輔助判斷，進(jìn)而選出有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

（三）數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理

選出了有價(jià)值的數(shù)據(jù)就可以馬上建立模型了吧？別想太多，還得先清洗和預(yù)處理數(shù)據(jù)。雖然這一步看似很簡單，但是實(shí)際上它是整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過程中最耗時(shí)的，大概占了70-80%的時(shí)間。

如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行恰當(dāng)?shù)奶幚硎沟米罱K能夠獲取最合適的數(shù)據(jù)是這一步需要解決的。請記住，數(shù)據(jù)決定了模型的上限。

（四）建立模型

完成了最重要的第三步之后，就可以開始建模了，通過多種算法的對比以及參考他人的策略進(jìn)行建模與優(yōu)化，最終得出合適的模型。