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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目成功的黃金準(zhǔn)則—企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘成功之道（理論篇）

2019-04-25 14:29:25 次
為什么您的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目成果總是難以落地？或者數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值總是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于預(yù)期？無(wú)論您是項(xiàng)目管理者還是數(shù)據(jù)分析師，相信看完這篇文章，每個(gè)人都能找到一個(gè)屬于自己的答案。本人先后在電力、軍工、金融等行業(yè)擔(dān)任數(shù)據(jù)挖掘工程師，數(shù)據(jù)挖掘咨詢顧問，有多年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。從平時(shí)的工作中總結(jié)出以下幾條數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目成功的黃金準(zhǔn)則，希望能幫助您真正將數(shù)據(jù)挖掘成果落到實(shí)處，給您的企業(yè)帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的價(jià)值。
1、遵循數(shù)據(jù)挖掘分析標(biāo)準(zhǔn)流程
數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目具有周期長(zhǎng)、復(fù)雜性高和不確定性高等特點(diǎn)，因此需要遵循一定的標(biāo)準(zhǔn)流程，這樣不僅可以保證數(shù)據(jù)挖掘每一個(gè)階段的工作內(nèi)容有章可循，而且還可以保證最終的挖掘成果更加準(zhǔn)確，更加有說服力。一般情況下，數(shù)據(jù)挖掘分析分為以下幾個(gè)步驟：
1)    業(yè)務(wù)理解，確定業(yè)務(wù)目標(biāo)和數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)、明確分析需求；
2)    數(shù)據(jù)理解，收集原始數(shù)據(jù)、描述數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量；
3)    數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，選擇數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、構(gòu)造數(shù)據(jù)、整合數(shù)據(jù)、格式化數(shù)據(jù)；
4)    建立模型，選擇建模技術(shù)、參數(shù)調(diào)優(yōu)、生成測(cè)試計(jì)劃、構(gòu)建模型；
5)    評(píng)估模型，對(duì)模型進(jìn)行較為全面的評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果、重審過程；
6)    成果部署，分析結(jié)果落地形式。
整個(gè)挖掘分析項(xiàng)目都要圍繞這幾個(gè)步驟來(lái)實(shí)施。有時(shí)兩個(gè)步驟可以同時(shí)交替進(jìn)行，例如，業(yè)務(wù)理解和數(shù)據(jù)理解有時(shí)可以同時(shí)進(jìn)行；有時(shí)幾個(gè)步驟需要迭代進(jìn)行，例如，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型和評(píng)估模型這三個(gè)步驟經(jīng)常需要循環(huán)迭代多次，才能得到理想的模型。但是需要強(qiáng)調(diào)的是：六個(gè)步驟缺一不可！
 企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘
2、分析目標(biāo)與業(yè)務(wù)價(jià)值目標(biāo)緊密結(jié)合
在數(shù)據(jù)分析前期，要做到充分溝通及理解業(yè)務(wù)規(guī)則、關(guān)注業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、了解用戶需求、換位思考，明確為什么要做挖掘分析，要達(dá)到一個(gè)什么業(yè)務(wù)目標(biāo)，期待實(shí)現(xiàn)一個(gè)怎樣的業(yè)務(wù)價(jià)值。這樣才能保證后續(xù)的收集數(shù)據(jù)、確定分析主題、分析數(shù)據(jù)、分析結(jié)果應(yīng)用等工作都能夠圍繞分析目標(biāo)開展，保證最終能夠從整體業(yè)務(wù)價(jià)值目標(biāo)的角度去應(yīng)用分析成果。
 企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘成功之道
3、業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)結(jié)合確定分析主題
以解決業(yè)務(wù)問題為目標(biāo)，以數(shù)據(jù)現(xiàn)狀為基礎(chǔ)，確定分析主題。前期要做好充分的準(zhǔn)備，以業(yè)務(wù)問題為導(dǎo)向，以業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)梳理為重點(diǎn)，進(jìn)行多輪討論，分析主題避免過大，針對(duì)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)知現(xiàn)狀、明原因、可預(yù)測(cè)、有價(jià)值。在規(guī)劃了多個(gè)分析主題后，還必須從數(shù)據(jù)的滿足度、業(yè)務(wù)的價(jià)值度、業(yè)務(wù)的緊急度、業(yè)務(wù)的復(fù)雜度等多個(gè)方面對(duì)于分析主題進(jìn)行優(yōu)先級(jí)確定，確保業(yè)務(wù)主題的可行性和價(jià)值性。
4、良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量是基礎(chǔ)
高質(zhì)量的數(shù)據(jù)挖掘成果必然依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，所以確定分析主題之后，要進(jìn)行數(shù)據(jù)支撐情況的初步判斷，確保數(shù)據(jù)的完整、真實(shí)、規(guī)范，避免中途發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量或者數(shù)據(jù)范圍不能支撐分析工作的情況發(fā)生。在這個(gè)過程中最忌諱只重視數(shù)據(jù)的“大”量級(jí)，而忽視了數(shù)據(jù)的全面性。全面的數(shù)據(jù)是指能夠反映真實(shí)世界的數(shù)據(jù)其量已經(jīng)達(dá)到可以從一定程度上反映事物的真實(shí)全貌的程度。就如同“瞎子摸象”，如果只使用一個(gè)人所采集的數(shù)據(jù)，即使數(shù)據(jù)量再大，也是無(wú)法反映大象的全貌，做出的判斷也會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的偏頗。
5、項(xiàng)目范圍邊界要明確
在立項(xiàng)之前，要明確分析項(xiàng)目范圍并詳細(xì)論證分析可行性，保證分析過程的清晰性，才能開始分析工作。簡(jiǎn)單說就是為挖掘分析項(xiàng)目界定一個(gè)工作邊界，如何做、怎么樣做、做到什么程度才能達(dá)成項(xiàng)目目標(biāo)。項(xiàng)目范圍對(duì)于挖掘分析項(xiàng)目尤為重要，因?yàn)橥诰蚍治龉ぷ飨鄬?duì)來(lái)說是一個(gè)沒有止境的工作，必須要有一個(gè)工作邊界和衡量標(biāo)準(zhǔn)。
6、高層重視及團(tuán)隊(duì)式協(xié)作
挖掘分析項(xiàng)目必須要有公司高層的支持，或者項(xiàng)目的牽頭人重視這個(gè)項(xiàng)目并且有能力調(diào)動(dòng)相關(guān)部門去配合項(xiàng)目整體推進(jìn)，這是項(xiàng)目進(jìn)展的重要保障。分析團(tuán)隊(duì)還要有業(yè)務(wù)人員、數(shù)據(jù)分析人員，數(shù)據(jù)管理員和IT人員，多個(gè)角色的參與。業(yè)務(wù)人員參與前期需求討化、分析主題的設(shè)計(jì)、分析過程中模型解釋等工作，數(shù)據(jù)分析人員則負(fù)責(zé)需求分析、數(shù)據(jù)梳理、數(shù)據(jù)分析及模型優(yōu)化工作。數(shù)據(jù)管理員最了解企業(yè)的數(shù)據(jù)，需要提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。IT人員需要對(duì)最終的分析成果進(jìn)行封裝，與企業(yè)的現(xiàn)有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)接。
 數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)
7、多種分析方法結(jié)合
分析過程中盡量運(yùn)用多種分析方法，以提高分析的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，運(yùn)用定性定量相結(jié)合的分析方法對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；融合交互式自助BI、數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理等多種分析方法；高級(jí)分析和可視化分析相結(jié)合等。
8、高效的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)支撐
工欲善其事，必先利其器，數(shù)據(jù)挖掘分析項(xiàng)目一定要有一款強(qiáng)大高效的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)作為支撐。SPSS、SAS、Alteryx、美林Tempo、Rapidminer、R、Python等這幾種工具都是業(yè)界比較認(rèn)可的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。它們各有其優(yōu)勢(shì)，SPSS 較早進(jìn)入國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，發(fā)展已經(jīng)相對(duì)成熟，有大量參考書可供參考，操作上容易上手，簡(jiǎn)單易學(xué)。SAS由于其功能強(qiáng)大而且可以編程，很受高級(jí)用戶的歡迎。Alteryx 工作流打包成應(yīng)用，為小企業(yè)直接提供應(yīng)用，地理數(shù)據(jù)分析功能強(qiáng)大。美林?jǐn)?shù)據(jù)的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)功能全面，企業(yè)級(jí)架構(gòu)，算法功能更加強(qiáng)大，同時(shí)在挖掘分析和可視化分析相結(jié)合上具有明顯優(yōu)勢(shì)。Rapidminer 易用性和用戶體驗(yàn)做得很好，并且內(nèi)置了很多案例用戶可直接替換數(shù)據(jù)源去使用。R 是開源免費(fèi)的，具有良好的擴(kuò)展性和豐富的資源，涵蓋了多種行業(yè)中數(shù)據(jù)分析的幾乎所有方法，分析數(shù)據(jù)更靈活。Python，有各種各樣功能強(qiáng)大的庫(kù)，做數(shù)據(jù)處理很方便，跟MATLAB很像。
9、分析結(jié)論盡量圖表化
經(jīng)過嚴(yán)謹(jǐn)推導(dǎo)得出的結(jié)論，首先要精簡(jiǎn)明確，3-5條即可。其次要與業(yè)務(wù)問題結(jié)合，給出解決方案或建議方案。盡量圖表化，要增強(qiáng)其可讀性。

 基于Tempo平臺(tái)的企業(yè)KPI分析報(bào)告
某企業(yè)KPI分析報(bào)告
 
挖掘分析項(xiàng)目過程中，除了以上幾條準(zhǔn)則，還要避免以下3種情況：
1)    時(shí)間安排不合理
在開始分析工作之前，一定要做一個(gè)明確的進(jìn)度計(jì)劃，時(shí)間分配的原則是：數(shù)據(jù)收集、整理及建模占70%，數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)及分析報(bào)告占25%，其他占5%。（數(shù)據(jù)的收集、整理和建模的過程，是反復(fù)迭代的過程）
2)    數(shù)據(jù)源選擇不合理
一般企業(yè)中的數(shù)據(jù)來(lái)源有很多，SAP、TMS、CRM及各部門業(yè)務(wù)系統(tǒng)，每個(gè)渠道的數(shù)據(jù)各有特點(diǎn)。這時(shí)，應(yīng)該慎重考慮從哪個(gè)渠道獲取數(shù)據(jù)更加快捷有效。數(shù)據(jù)源選擇不合理，不僅影響結(jié)論的可靠性，而且有返工的風(fēng)險(xiǎn)。
3)    溝通不充分
無(wú)論是分析人員內(nèi)部的溝通還是與外部相關(guān)人員的溝通，都是至關(guān)重要的。與外部人員溝通不順暢，可能造成前期需求不清，中間業(yè)務(wù)邏輯混亂，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果差強(qiáng)人意。與內(nèi)部人員溝通效率低，可能造成分析進(jìn)度滯后，分析工作開展不暢等諸多問題，直接影響分析效果。
最后，無(wú)論對(duì)于數(shù)據(jù)分析師還是挖掘分析項(xiàng)目管理者，希望看完了這篇文章都會(huì)對(duì)于如何做一個(gè)成功數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目或者改進(jìn)當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目質(zhì)量能有所收獲。
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