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数据挖掘能力提升

发稿日期:2020-07-05  作者:

数据挖掘能力提升

来源:网络

 

在数据分析行业中,数据挖掘是一种发现规律的手段。在传统行业中,数据挖掘是一个过程十分冗长的东西,在数据获取中数据挖掘就成了企业中的一项重要工作。很多数据挖掘师在进行数据挖掘工作的时候往往会感觉吃力,感觉自己的数据挖掘能力不够好,想要提高数据挖掘能力,那么怎么提高数据挖掘能力呢?下面我们就给大家讲一讲。

提高数据挖掘工作有很多方面,比如挖掘引擎数据准备、训练方法、迭代方式、产品思维等方面,下面我们就根据这些方面进行给大家讲述这些内容。

要想提高数据挖掘能力,就需要我们打造全流程挖掘引擎,在很多企业中的机器学习平台逐步形成了一个自有生态,其机器学习引擎一般是跟企业的整个IT环境无缝集成的,无论是在数据准备、数据输入、算法选择、模型训练、模型输出或是生产部署等各个阶段。而商用的数据挖掘引擎则一般只能做点的事情,强调的是算法的多样选择及模型训练的可视化体验,在数据准备、数据输入、模型输出、生产发布等数据挖掘的其它阶段是游离在之外的,需要跟企业的数据环境进行交互才能完成一个数据挖掘过程,而这些交互一般不是自动的,也不具备可视化能力,这造成了整个数据挖掘流程的割裂,而企业在这些阶段花费的代价是很大的。所以我们就需要开发一种新的方案去解决这个问题。

就目前而言,随着一般算法使用门槛的降低,当前商用挖掘引擎都在朝着人工智能算法和海量计算平台化方向转变,但其并不会变得更敏捷,因为整个流程仍然是割裂的。这种问题怎么解决呢?有两种方法,第一种就是把全部数据上云,第一种就是自己定制,也就是说

将通用的数据挖掘引擎跟企业自身的数据开发管理平台无缝集成,复用原有企业的数据开发整个流程,这种方案的价值点就在于以企业的数据开发流程为核心,而不是数据挖掘为核心,数据挖掘只是作为一个组件集成进来,最大限度的复用原有数据管理的能力。所以说,企业使用商用数据的时候还需要考虑其开放性,这样才能够避免这些事情。

在这篇文章中我们给大家解答了提高数据挖掘能力的其中一种,而提高数据挖掘能力的方法有很多,我们会在下一篇文章中继续给大家讲解这些知识。欢迎大家关注我们,精彩内容不容错过。

作者:CDA数据分析师培训
链接:https://www.jianshu.com/p/31e0eab6dc60
来源:简书
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我们在上一篇文章中给大家讲述了一部分提高数据挖掘能力的办法。当然,这也只是从一个方面进行讲述的,还需要从多个角度才能够全面提高数据挖掘能力,下面我们就给大家讲述一下数据挖掘能力提高的其他方法。

首先,需要我们降低变量准备时间,这是因为数据挖掘中数据准备时间过长,企业除了考虑数据仓库建模,还需要考虑是否在此基础上建立一个数据挖掘的数据中台,我们必须了解数据中台的价值,数据挖掘中台属于数据中台的一部分,行业特性会比较明显,比如电商有电商的数据挖掘中台,运营商则有运营商的数据挖掘中台,只要你在某个行业数据挖掘做多了,变量准备做多了,这样我们自然会找到一些共性的东西,如果能把它们沉淀下来,就能降低变量准备时间,而建立数据挖掘中台涉及IT战略问题,对于传统被动型的数据管理机制流程都是挑战,比如要建立一支中台团队就不容易。由此可见,中台是一个十分重要的事物,了解了这些,我们才能够为提高数据挖掘能力做好准备。

然后就是通过运营保有挖掘资产,就目前而言,离网模型在某些企业做的次数会超过几十次,重做有很多理由,比如市场环境变了,原来模型不好用了等等,但重做意味着对原有投入资源的极大浪费,是最大的不敏捷。很多的企业在建设IT的时候都是重视建设,轻视运营,由于数据挖掘的模型受业务和数据变化的影响很大,随着时间推移效果下降是必然的事情,而且这个折损跟固定资产折损还不一样,很多折损虽然说还是能够正常使用的,但模型效果变差就意味着效益变差,模型更要拼运营能力。

从这个角度看,如果你觉得一个模型重要,就要把它当成一个产品,用产品化的思维去运营它,比如设置独立的模型经理,从用户、流量和效果等角度去持续的做提升,很多企业模型建完推广完了就撒手不管了,这注定了模型的悲剧。模型运营投入的代价是巨大的,一个有1000个挖掘模型的公司,负担和压力会非常大,这就需要我们重视模型和运营。

好了,在这篇文章中我们给大家讲述了两个提高数据挖掘能力的方法,在进行数据挖掘的时候,一定要重视模型的应用,这样我们才能够做好数据挖掘工作,进而提高自己的工作效率。

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数据挖掘是数据分析工作中一个前提工作,毕竟数据分析是需要分析数据的,而数据的来源就是需要数据挖掘才能够得到我们想要的数据。所以说,没有数据挖掘这项工作,我们的数据分析工作基本上就没什么意义。由此看来,提高数据挖掘能力是一个十分重要的事情,那么如何提高数据挖掘的能力呢?下面我们就给大家介绍一下这个问题。

1.对业务有深刻的理解

通常来说,没有深刻的业务理解去做数据挖掘往往是事倍功半,行业的业务理解越透彻,就越能抓住数据中本质的特征,诸如图像识别等场景已经可以靠神经网络来自动查找特征了,但大多数行业领域不行,还是要靠业务专家,多组织一次讨论获取的灵感可能远远好过于在算法上折腾一个月。而没有更多更好的数据去训练模型,这就是一件十分困难的事情了,一定要相信数据的重要性远远超过算法,很多初级的建模师算法能力很强,但就是做不成事,往往是因为其对于自身企业的数据理解太浅所致,这些都是我们需要注意到的事情。

2.根据业务选择模型

如果数据不变,数据挖掘训练的边际效益并不高,同样的一份数据用不同的算法反复训练,比如F1差值并不是很大大,如果要尽快的提升模型的效果,要讲究点方法,尽量遵循业务大于数据,而数据大于算法的优先级。只有遵循了这个优先级,知道那个相对比较重要,那么我们才能够做好模型的选择。

3.勤于取数训练

一般来说,企业的数据挖掘师都需要通过长时间的取数训练,如果能做过数据仓库的更好,这样对于企业的数据体系有个全局的认识,在特征选择时有更多的发挥空间,大数据中最强调的一个特征是维度多,也一定程度说明了数据多样的重要性。同时数据建模师如果不理解运营商的业务和数据,则可能无法想到这个维度。所以,数据挖掘师还是要清楚这些内容的。

在这篇文章中我们给大家介绍了很多提高数据挖掘能力的方法,具体包括对业务有深刻的理解、根据业务选择模型以及勤于取数训练。这些方法都是能够帮助我们提高个人的数据挖掘业务能力,从而更好地进行数据挖掘工作。希望这篇文章能够帮助到大家。

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