企业如何有效地进行数据挖掘和分析？ 企业如何做好数据挖掘?
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数据分析人员需要理解业务的核心指标，通过数据分析工具（比如R/SAS/SQL，或者内部的数据平台）对业务数据进行建模和分析，为相关的业务指标提供基于数据的解决方案。所以，数据分析岗位要求具备扎实的统计学功底和对数据的敏感。数据挖掘人员需要研究数据，试验和选择合适的机器学习相关的算法模型对数据进行建模和分析，最后自己在实际系统中将算法模型进行高性能的工程实现。所以，数据挖掘岗位要求同时具备深厚的机器学习功底和扎实的编程能力。
数据分析与数据挖掘不是相互独立的。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、
要使各种结构化的、非结构化的、海量的数据实现标准化、信息化，能够提供业务绩效评估、业务决策支持等要求，我们首先需要进行数据分析。这里笔者整理出了一套针对不同数据分析对象所采用的6大类分析方法，每类里面包含各种小方法。常见的六大类分析方法主要包含:分解主体分析、钻取分析、常规比较分析、大型管理模型分析、财务和因子分析、专题大数据分析
这个问题太大了...... 以下是个人理解
20世纪90年代晚期发展的跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM), 已经指导我们怎么进行数据挖掘了, 做好每一步, 我觉得就能够进行有效地数据挖掘 了
第一, 是商业理解, 在我看来, 这个商业理解就是要把业务问题转换成数据挖掘问题, 目前数据挖掘的理论概念中, 一般都包括分类, 聚类,回归, 关联规则这几类, 这需要对这几类方法有一定的理解, 才能有效地转换,
第二. 数据理解, 数据描述了我们的业务, 在这一步, 我们必须找准对应关系, 所面临的业务问题, 有哪些数据可以用, 我们做的是定量分析, 没有数据显然是得不到模型的, 知道哪里数据和业务关系紧密, 也能让我们的分析事半功倍,
第三.数据准备, 实际上数据挖掘的大部分工作都在这一步, 往往到了这一步就发现理想很美好, 但现实很骨感, 数据质量令人堪忧, 缺失值, 异常值接踵而来, 这是数据的错误, 还有为了适应算法, 需要将数据去量纲化, 类型转换, 去相关性, 降维等等操作, 这一步将消耗分析人员大量精力
第四, 建模, 这一步需要对算法理解透彻, 要了解数据特征和算法特点, 才能选择最优算法, 以及最优参数, 很多算法的使用是有假设条件的, 必须仔细掌握, 得到的模型才会合理, 另外,还要考虑业务需要, 如果模型必须能解释, 那就要选择生成式模型算法
第五, 评价, 就是模型评估了, 各种评估指标的侧重点是不一样的, 要以最能反应业务的指标为准, 另外, 评估数据的选择也很关键, 要尽可能的模拟实际生产环境, 才能评估模型的性能
以上就是得到模型流程了, 业务理解和数据理解做的好, 就能快速选好方法, 和关键字段,这是能加速建模的, 数据质量是能否得到模型的关键, 缺失值, 异常值虽然能删除,填充, 但是信息的缺失是找不回来的, 就可能导致得不到模型, 可能会倒逼选择其他方法分析, 建模就要看对算法的理解了
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