一文搞懂！商业数据分析全流程

4.  建立模型

建立模型阶段是数据挖掘工作的核心环节，其主要任务是选用适当的模型和算法来发现数据中的规律。数据挖掘模型大体上可以分为数据描述和汇总、细分、概念描述、分类、预测和相关性分析等。以下是建立模型环节的主要工作：

● 选择建模技术

选择合适的模型和算法是这个阶段的第一步。选择的过程中，需要考虑模型的假设和要求（如对数据的分布有无特定要求，是否需要大量的样本，计算复杂度等），以及模型的适用范围。对不同的模型技术进行评估和对比，以确定最合适的建模技术。

● 产生检验设计

为了评估模型的性能，需要设计相应的检验方案。这可能涉及到数据的划分（如训练集、验证集和测试集的划分），以及评估指标的选择（如准确率、召回率、AUC等）。检验设计应详细说明如何对模型的性能进行评估。

● 建立模型

在选择了模型和算法后，需要设定模型的参数，如正则化参数、决策树的深度等。然后使用训练数据来建立模型。建立模型的过程应详细记录，包括模型的具体形式、使用的参数、训练的过程等。模型的适用性概述应说明模型适用的场景和限制。

● 模型评价

建立模型后，需要使用验证集和测试集来对模型的性能进行评估。模型评价应详细记录模型在各项评估指标上的表现。根据评价的结果，可能需要对模型的参数进行调整，或者尝试其他的模型和算法。

这个阶段的目标是建立一个既符合业务需求，又能在数据上表现良好的模型。这可能需要反复的尝试和调整，以及深入的业务和技术知识。

5.  模型评价

模型评价阶段是数据挖掘流程中非常关键的一步，它的目的是评估模型是否达到了预期的效果，并决定是否将模型投入到实际应用中，或者是否需要对模型进行进一步的优化和调整。模型评价通常涉及到技术层面和商业层面的评估，分别由建模人员和业务人员来共同完成以下工作：

● 结果评估

这个阶段的主要任务是评估数据挖掘模型的结果，从技术角度（如准确率、召回率、AUC等评估指标）和商业角度（如模型对业务的贡献、模型的可解释性、模型的实施成本等）进行全面的评价。结果评估应详细记录模型的评估过程和结果，包括模型在各项指标上的表现，模型的优点和缺点，模型的改进空间等。

● 数据挖掘过程回顾

在模型评价阶段，也需要回顾整个数据挖掘的过程，查找是否存在疏忽和遗漏之处。例如，是否有更好的特征可以使用，是否有更好的模型可以尝试，数据清理和准备的过程是否充分等。数据挖掘过程回顾可以帮助我们找到改进的机会，提升模型的性能。

● 确定下一步的工作内容

根据模型的评估结果和数据挖掘过程的回顾，我们需要列出所有可能的行动方案，包括对模型进行优化，尝试新的特征和模型，收集更多的数据等。然后，根据这些方案的预期效果和实施成本，进行决策，确定下一步的工作内容。

模型评价阶段的目标是确保模型的质量，提升模型的实用性，为下一步的工作做好决策。

6.  结果部署

结果部署（Deployment）阶段是整个数据挖掘流程的最终阶段，它将数据挖掘模型的结果实际应用到业务中，从而实现数据挖掘的商业价值。这个阶段涉及的内容可能会根据模型的类型和应用场景有所不同，但一般都会涉及到模型的部署、监测和维护等环节。

● 结果发布

根据模型的类型和应用场景，详细规划模型的发布流程，包括模型的上线时间、上线的环境、需要的资源等。结果发布计划应详细记录模型的部署情况，包括部署的过程和结果，以及可能遇到的问题和解决方案。

● 监测和维护模型

模型在部署后，需要定期进行监测和维护，以确保模型的性能和稳定性。随着商业环境的变化，模型的适用性和效果也可能会发生变化，因此需要建立一套有效的模型监测和维护机制。监测和维护模型计划应详细记录如何进行模型的监测和维护，包括使用的工具和技术，监测的指标，维护的策略等。

● 模型交付报告

这份报告应总结整个数据挖掘的过程，包括数据的收集和准备，模型的建立和评价，模型的部署和监测等。报告应详细记录模型的性能，模型对业务的贡献，以及模型的改进空间等。

部署阶段的目标是确保模型能够顺利地投入到实际的业务中，并通过监测和维护，确保模型的持续效果。