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数据挖掘之"商业技术"

2008-06-23

数据挖掘之"商业技术":作者: richardzzh 20070801

最近我们团队来了一位新同事,刚从南方某大学毕业,原则上其实公司在二年前就声明不招收应届毕业生,但由于数据挖掘是一项很有特殊性的技术,抱着人材为先的原则,还是破格招了他进来。这位同事正在作进公司以来的第一次数据挖掘项目,我问,"数据建模的中什么最重要?",答曰,"数据处理和探索,就是看清数据,处理得当,建模才能事半功倍"。

其实从建模过程来说,没有最重要的,如果非要说什么最重要,我希望是"商业技术"。也就是说,技术是为商业需求服务的,这是费话吧!那什么叫商业技术呢?泛指上说,就是基于商业实践的技术实施,数据挖掘是一项半自动化的商业数据分析行为,为什么"商业"在前面呢,就是这个道理,做BI和做分析的人员,商业理念与实践尤为重要。这也就是"新人"与"老人"的差异,在技术上其实差异不大,传统上说的"经验"说白了就是商业问题的知识累积与技术融通,不能让知识学习变为问题解决的人,是做不好BI的,更谈不上创新。

如果一位新人进行数据建模工作,面对一堆数据,我想第一个问题是"了解项目目的是什么?"。商业需求分析文件不是放在那里给项目管理者看的,也只是只是为了存档备案,做为真正的实践者,开展工作之前,第一重要的就是了解为什么要做这个项目,搞清楚这些和那些数据结构和关系。那有些人说,我只是做了数据挖掘工作中的一小部分工作,上头交下来什么,我就做好我的三分三不就行了,呵,那么就没什么可说的啦。

商业技术是如何学习和积累的呢?首先确定自身所处行业的大范围,再逐个理解数据表的商业背景与定义,约束关系以及和其他表的关系。例如需要分析客户、交易结果、业务服务的数据。一般来说,这个范围是可以缩小的,一般行业的通用数据知识表可以控制在20个以内,沿着这些表之间的关系,能够引出一些新的需要分析的表。

有了业务积累与数据结构,其实在你的脑中就有了个概念模型,在面对数据挖掘项目时就可以快速切入重点,在纷繁的表、字段中,你真正需要关注的字段其实并不多,需要通过之前的表间关系与技术手段将它们挑选出来,重点描述,发现异常数据、正确的补缺方法、选择最合适的挖掘技术模型。

在从新手走向熟练矿工的道路上,以下几项工作是每天要去做的:
1、商业分析--了解商业背景,关注行业动向与各类分析主题
2、目的分析--在开工之前,最重要的就是了解项目目的,能谈多透就多透
3、数据分类--根据项目主题缩小数据范围,检查数据质量,找寻关键变量
4、技术提升--数据挖掘技术是立身之本,不但要知道怎么用,更要了解算法

数据挖掘只是一种技术,要真正有效应用,付之于商业实践,要走的路其实很长,往往并不是说你了解什么叫客户分层、知道流失预警、会做交叉营销就能到头的,在如今的商业社会里,我们要更多的把握知识创新的脉搏,从而才能提升价值。

数据挖掘之"商业技术":作者: Qing 20070801

现在正在讨论的应该就是方法论吧,呵呵。能解决问题的不是方法论,是人。方法论不是技术,是经验总结出来,教人怎么看待一个过程,如何一步步去操作。他只是一种"器"而已。在数据挖掘方法论中,不是首先就有理解商业问题吗?大家知道先业务后技术,确实,这话说起来,也算是废话。不过真正在解决一个问题的时候,大家会按照这些废话推荐的步骤走吗?

我看大多数场合都是没有按照方法论走。做数据挖掘,经常陷于模型之中,而忘记目的,忘记业务问题。做软件设计,忘了需求是什么。这是忘了,还有更甚的,就是"无"。无问题,无需求,这种事情也常有吧。知道方法论,跟掌握方法论是两码事。我知道只有将需求讨论,定义清楚,挖掘出真实的需求,才避免后面做无用功,但我没法将他定义清楚,因为时间紧迫,三天之内就得交付,一个月项目就完事。这种场合,谈方法论都有些奢侈,还是先应付过去,以后的事情以后再说吧。

这是因为没有掌握方法论,人的经验不足,没吃够亏,如果明知到前面的事情作不好,结果肯定会失败,人们还会那样做吗?但人总是有侥幸心理,觉得方法论也就是个大概的,也未必正确,也是可以变通的嘛。可还有个道理说,"不听老人言,吃亏在眼前",如果将方法论当作经验之谈,可不就是"老人言"。

数据挖掘之"商业技术":作者: richardzzh 20070801

同意楼上的(QING),事实上我写这一文的原因正于此,只是可能我没有很好的总结自己的意思。在项目中,强调需求的分析,扎根于数据的理解,是成功的关键。方法论如果只停留在那几个字眼就不等于"死读书",在实际应用中,有多少人按方法论一步步走的,我不知道。

但我以亲身经历来说,最近的失败,即源于我跳过了方法论中的一个环节,没有有效的控制需求,才导致最终的目标偏航。

对技术出身的朋友来说,可能发认为我写的很"白",但如果"吃过亏",就会明白我为什么有感慨。所以,我想将方法论溶解于工作中,抓住几个重要的环节,做好做实,而不会谈方法论是什么样的。

数据挖掘之"商业技术":作者: hunter 20070804

看来您是作者。

我认为方法论当然重要,只是说没有实践经验的人不能体会到其具体滋味。

方法论就是流程,没有流程就不能保证长期的不同分析任务的质量

有多少人真的关注商业问题呢?猜测多数人关注的是:很好地完成自己的工作目标,积累良好的职业声誉,怎么样和项目人员打交道的时候保住自己/部门的利益并且和对方达成妥协。背后商业条件比其他很多需要考虑的问题要遥远的多。就事论事,把分析做好,并不代表需要越俎代庖,帮对方老总想他的商业问题。

对方老总在想什么呢?(银行/电信) 真的是想企业利益最大化吗?那恐怕是要开党会表扬的了。退一步说,即使企业利益最大化,不代表民众利益最大化。

数据挖掘之"商业技术":作者: richardzzh 20070806

谢谢,Hunter的回复,写这一篇时我受到一些个人情绪的干扰,所以在用词和角度上有点歪,希望大家不要介意,

你基本上同意Hunter的意见,这个在我上面跟着QING的贴子里其实有写道,其实我们在谈的都是方法论

我并没有说方法论不重要,其实我在郁闷和强调的正是数据挖掘的方法论与项目目标界定、控制上的想法

在自己的项目中,或许正是由于前段时间做的太顺,所以在某一环节上没有很好的控制,结果出现很大的工作漏洞

所以,回过头来反省时,我想在项目中方法论的确很重要,但QING也提到有很多时间资源上不允许我们一步步按方法论来操作,那么就变成了你所说的经验很重要那些是必不要少的控制,那些是可以通过经验跳过的环节,这一些我们也在通过项目来学习和总结

总之,我当时所说的"商业技术"可以从现在来说,理解为在做数据挖掘项目中,抓住方法论的核心环节,有效的控制项目质量,在理解和分析商业背景和需求期望的情况下,方可保证项目的顺利完成

完成自己的工作目标,积累良好的职业声誉,保住自己/部门的利益,呵,这段话很中肯,谢谢!

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