一文搞懂！商業(yè)數(shù)據(jù)分析全流程

商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘是一項涵蓋了商業(yè)問題的提出、數(shù)據(jù)收集和處理、模型構建和應用等多個環(huán)節(jié)的復雜過程。

首先，業(yè)務分析師或客戶提出一個具體的商業(yè)問題，這個問題的提出需要基于對業(yè)務的深入理解和分析。接下來，需要結合企業(yè)或組織的三大資源——高質量的數(shù)據(jù)、業(yè)務知識以及數(shù)據(jù)挖掘軟件，通過數(shù)據(jù)挖掘技術從大量的數(shù)據(jù)中提取出有商業(yè)價值的信息。最后，將這些洞察力嵌入到實際的業(yè)務流程中，用于提升銷售收入或利潤，降低成本，提高運營效率等業(yè)務目標。

(相關資料圖)

為了使數(shù)據(jù)挖掘過程更加規(guī)范化、系統(tǒng)化，出現(xiàn)了一些數(shù)據(jù)挖掘流程模型，CRISP-DM即是其中的一種優(yōu)秀代表。CRISP-DM全稱為CRoss Industry Standard Process for Data Mining（跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標準流程），如圖所示，這個流程模型將整個數(shù)據(jù)挖掘過程劃分為六個主要階段：業(yè)務理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、模型建立、模型評估和結果部署。

CRISP-DM強調，數(shù)據(jù)挖掘是一個迭代和探索的過程，六個步驟并不是線性的，而是根據(jù)實際情況靈活進行的。例如，如果在數(shù)據(jù)理解階段發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有數(shù)據(jù)無法解決業(yè)務問題，可能需要返回到業(yè)務理解階段重新定義問題；如果在模型建立階段發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)無法滿足建模需求，可能需要重新進行數(shù)據(jù)準備；如果在模型評估階段發(fā)現(xiàn)模型效果不佳，可能需要返回到業(yè)務理解階段審視問題定義，或者返回到數(shù)據(jù)準備和模型建立階段調整模型。

CRISP-DM流程為企業(yè)提供了一種結構化的方法來進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，通過每個階段的專業(yè)處理，能夠有效地從大量數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息，支持企業(yè)的決策，提升企業(yè)的競爭優(yōu)勢。

1. 業(yè)務理解

業(yè)務理解階段是CRISP-DM流程中的第一步，這個階段對整個數(shù)據(jù)分析項目至關重要。正確理解和定義業(yè)務問題將極大地影響后續(xù)的工作。此階段的主要目標是對商業(yè)問題進行明確的界定，并評估和組織企業(yè)的內(nèi)外部資源，使得可以更好地進行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘任務。在業(yè)務理解階段，我們需要完成以下工作：

● 確定商業(yè)目標

此部分應詳細介紹商業(yè)背景，明確商業(yè)目標，定義達成目標的成功標準。例如，如果是一家電商公司，可能的商業(yè)目標是提高用戶轉化率或減少購物車棄置率。成功標準可能是在一定時間內(nèi)將轉化率提高到某一特定的百分比。

● 形勢評估

這是對項目當前環(huán)境的全面評估，包括企業(yè)已有資源（如數(shù)據(jù)、人力、技術等）、需求、假定和限制、風險偶然性，以及專業(yè)術語的解釋。此外，還要進行成本收益分析，以確保項目的收益超過成本。

● 確定數(shù)據(jù)挖掘目標

在明確了商業(yè)目標后，需要轉化為數(shù)據(jù)挖掘的目標，這可能涉及到預測某一特定指標，或是發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)模式。同時，還需要定義數(shù)據(jù)挖掘的成功標準，例如，模型預測的準確率或召回率達到某一特定水平。

● 制訂項目計劃

根據(jù)前述的信息，制定詳細的項目計劃，包括時間線、責任分配等。此外，還要對可能使用的工具和方法進行評估，例如，可能需要確定使用哪種編程語言，以及是否使用開源庫或是商業(yè)軟件以降低開發(fā)成本。

這個階段的目標是將商業(yè)問題轉化為數(shù)據(jù)科學問題，并確定實施方案。每個步驟都需要深入的業(yè)務理解和交叉學科的知識。在整個過程中，與業(yè)務團隊、數(shù)據(jù)科學團隊和其他相關團隊的緊密溝通是非常重要的。

2. 數(shù)據(jù)理解

數(shù)據(jù)理解階段是CRISP-DM流程的關鍵環(huán)節(jié)，主要的任務是對企業(yè)的數(shù)據(jù)資源進行深入的認識和初步清理。這個階段能夠讓分析師對手頭的數(shù)據(jù)有一個全面的了解，為后續(xù)的數(shù)據(jù)準備和模型建立打下堅實的基礎。在這個階段，我們需要完成以下工作

● 收集原始數(shù)據(jù)

首先需要收集原始數(shù)據(jù)。這個過程可能包括從數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)、獲取第三方數(shù)據(jù)源、或者直接從業(yè)務流程中獲取數(shù)據(jù)等方式。數(shù)據(jù)收集報告應記錄詳細的數(shù)據(jù)收集過程，包括數(shù)據(jù)來源、收集時間、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)的類型和格式等信息。

● 數(shù)據(jù)描述

數(shù)據(jù)描述報告主要是對數(shù)據(jù)的基本信息進行描述，包括數(shù)據(jù)的大小、數(shù)據(jù)的字段含義、字段的數(shù)據(jù)類型（如數(shù)值、類別、日期等）、數(shù)據(jù)分布的概況等。這個過程有助于我們了解數(shù)據(jù)的結構和基本特性。

● 探索性分析

數(shù)據(jù)探索性分析是對數(shù)據(jù)進行更深入的分析，包括計算一些統(tǒng)計量（如均值、中位數(shù)、方差等），繪制圖表（如直方圖、散點圖、箱線圖等），檢查數(shù)據(jù)的分布，探索變量之間的關系等。探索性數(shù)據(jù)分析報告應詳細記錄這個過程的結果，包括發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)的異常值、變量間的關系等信息。

● 數(shù)據(jù)質量報告

數(shù)據(jù)質量報告主要評估數(shù)據(jù)的質量，包括數(shù)據(jù)的完整性、準確性、一致性和時效性等。數(shù)據(jù)質量問題可能包括缺失值、重復值、異常值、錯誤的數(shù)據(jù)類型等。數(shù)據(jù)質量報告應明確指出這些問題，并給出解決的建議。

在這個階段，一個重要的原則是：數(shù)據(jù)質量的好壞往往直接影響到數(shù)據(jù)分析的結果。因此，對數(shù)據(jù)進行詳細的理解和初步的清理是非常重要的。

3. 數(shù)據(jù)準備

數(shù)據(jù)準備階段是CRISP-DM流程中非常關鍵的一環(huán)，主要是在建立數(shù)據(jù)挖掘模型之前對數(shù)據(jù)的最后準備。在企業(yè)的實際情況中，數(shù)據(jù)往往被存儲在不同的部門、不同的數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)庫中的不同數(shù)據(jù)表中。因此，需要對這些數(shù)據(jù)進行整合和轉換，以生成符合數(shù)據(jù)挖掘需求的數(shù)據(jù)集。在這個階段我們需要完成下面一系列工作：

● 選擇數(shù)據(jù)

在數(shù)據(jù)準備階段，不是所有數(shù)據(jù)都適合數(shù)據(jù)挖掘，因此需要確定哪些數(shù)據(jù)應該包含在數(shù)據(jù)挖掘中，哪些數(shù)據(jù)應該被剔除。這個過程可能涉及到對數(shù)據(jù)的抽樣，基于業(yè)務知識的特征選擇，以及基于統(tǒng)計分析的特征選擇等。

● 數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)清理是對數(shù)據(jù)進行質量提升的過程，這可能包括對缺失值的處理（如插值、刪除等）、對異常值的處理（如修正、刪除等）、對重復值的處理等。數(shù)據(jù)清理報告應詳細記錄數(shù)據(jù)清理的過程和結果。

● 數(shù)據(jù)重構

數(shù)據(jù)重構可能涉及到生成新的字段和記錄，例如，根據(jù)已有的數(shù)據(jù)計算出新的特征（如從日期中提取出月份、季節(jié)等）、進行數(shù)據(jù)的離散化或連續(xù)化、進行數(shù)據(jù)的平衡等。

● 整合數(shù)據(jù)

在現(xiàn)實企業(yè)中，數(shù)據(jù)可能被存儲在不同的數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)表中，因此需要對這些數(shù)據(jù)進行整合。這可能涉及到數(shù)據(jù)的合并、數(shù)據(jù)的連接等操作。

● 格式化數(shù)據(jù)

最后，需要將數(shù)據(jù)轉化為適合數(shù)據(jù)挖掘的格式。例如，對于定類數(shù)據(jù)，可能需要進行獨熱編碼或者啞變量轉換；對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，可能需要進行標準化或歸一化。

數(shù)據(jù)準備階段的工作量通常占據(jù)了整個數(shù)據(jù)挖掘項目的大部分時間，因為它涉及到的任務復雜并且冗長。然而，高質量的數(shù)據(jù)準備是建立有效模型的關鍵，因此這個階段的工作是非常重要的。

4. 建立模型

建立模型階段是數(shù)據(jù)挖掘工作的核心環(huán)節(jié)，其主要任務是選用適當?shù)哪Ｐ秃退惴▉戆l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘模型大體上可以分為數(shù)據(jù)描述和匯總、細分、概念描述、分類、預測和相關性分析等。以下是建立模型環(huán)節(jié)的主要工作：

● 選擇建模技術

選擇合適的模型和算法是這個階段的第一步。選擇的過程中，需要考慮模型的假設和要求（如對數(shù)據(jù)的分布有無特定要求，是否需要大量的樣本，計算復雜度等），以及模型的適用范圍。對不同的模型技術進行評估和對比，以確定最合適的建模技術。

● 產(chǎn)生檢驗設計

為了評估模型的性能，需要設計相應的檢驗方案。這可能涉及到數(shù)據(jù)的劃分（如訓練集、驗證集和測試集的劃分），以及評估指標的選擇（如準確率、召回率、AUC等）。檢驗設計應詳細說明如何對模型的性能進行評估。

● 建立模型

在選擇了模型和算法后，需要設定模型的參數(shù)，如正則化參數(shù)、決策樹的深度等。然后使用訓練數(shù)據(jù)來建立模型。建立模型的過程應詳細記錄，包括模型的具體形式、使用的參數(shù)、訓練的過程等。模型的適用性概述應說明模型適用的場景和限制。

● 模型評價

建立模型后，需要使用驗證集和測試集來對模型的性能進行評估。模型評價應詳細記錄模型在各項評估指標上的表現(xiàn)。根據(jù)評價的結果，可能需要對模型的參數(shù)進行調整，或者嘗試其他的模型和算法。

這個階段的目標是建立一個既符合業(yè)務需求，又能在數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好的模型。這可能需要反復的嘗試和調整，以及深入的業(yè)務和技術知識。

5. 模型評價

模型評價階段是數(shù)據(jù)挖掘流程中非常關鍵的一步，它的目的是評估模型是否達到了預期的效果，并決定是否將模型投入到實際應用中，或者是否需要對模型進行進一步的優(yōu)化和調整。模型評價通常涉及到技術層面和商業(yè)層面的評估，分別由建模人員和業(yè)務人員來共同完成以下工作：

● 結果評估

這個階段的主要任務是評估數(shù)據(jù)挖掘模型的結果，從技術角度（如準確率、召回率、AUC等評估指標）和商業(yè)角度（如模型對業(yè)務的貢獻、模型的可解釋性、模型的實施成本等）進行全面的評價。結果評估應詳細記錄模型的評估過程和結果，包括模型在各項指標上的表現(xiàn)，模型的優(yōu)點和缺點，模型的改進空間等。

● 數(shù)據(jù)挖掘過程回顧

在模型評價階段，也需要回顧整個數(shù)據(jù)挖掘的過程，查找是否存在疏忽和遺漏之處。例如，是否有更好的特征可以使用，是否有更好的模型可以嘗試，數(shù)據(jù)清理和準備的過程是否充分等。數(shù)據(jù)挖掘過程回顧可以幫助我們找到改進的機會，提升模型的性能。

● 確定下一步的工作內(nèi)容

根據(jù)模型的評估結果和數(shù)據(jù)挖掘過程的回顧，我們需要列出所有可能的行動方案，包括對模型進行優(yōu)化，嘗試新的特征和模型，收集更多的數(shù)據(jù)等。然后，根據(jù)這些方案的預期效果和實施成本，進行決策，確定下一步的工作內(nèi)容。

模型評價階段的目標是確保模型的質量，提升模型的實用性，為下一步的工作做好決策。

6. 結果部署

結果部署（Deployment）階段是整個數(shù)據(jù)挖掘流程的最終階段，它將數(shù)據(jù)挖掘模型的結果實際應用到業(yè)務中，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)價值。這個階段涉及的內(nèi)容可能會根據(jù)模型的類型和應用場景有所不同，但一般都會涉及到模型的部署、監(jiān)測和維護等環(huán)節(jié)。

● 結果發(fā)布

根據(jù)模型的類型和應用場景，詳細規(guī)劃模型的發(fā)布流程，包括模型的上線時間、上線的環(huán)境、需要的資源等。結果發(fā)布計劃應詳細記錄模型的部署情況，包括部署的過程和結果，以及可能遇到的問題和解決方案。

● 監(jiān)測和維護模型

模型在部署后，需要定期進行監(jiān)測和維護，以確保模型的性能和穩(wěn)定性。隨著商業(yè)環(huán)境的變化，模型的適用性和效果也可能會發(fā)生變化，因此需要建立一套有效的模型監(jiān)測和維護機制。監(jiān)測和維護模型計劃應詳細記錄如何進行模型的監(jiān)測和維護，包括使用的工具和技術，監(jiān)測的指標，維護的策略等。

● 模型交付報告

這份報告應總結整個數(shù)據(jù)挖掘的過程，包括數(shù)據(jù)的收集和準備，模型的建立和評價，模型的部署和監(jiān)測等。報告應詳細記錄模型的性能，模型對業(yè)務的貢獻，以及模型的改進空間等。

部署階段的目標是確保模型能夠順利地投入到實際的業(yè)務中，并通過監(jiān)測和維護，確保模型的持續(xù)效果。

關鍵詞：