在日常數(shù)據(jù)分析過程中轩缤，數(shù)據(jù)建模是必不可少的一個環(huán)節(jié)垦搬。在大多人眼里，數(shù)據(jù)建模有點所謂的‘高深莫測’识樱，其實縱觀整個分析流程來看嗤无，數(shù)據(jù)建模也有一套可遵循的方法論。常用的建模流程：提取變量-選擇算法-調(diào)整參數(shù)-評估模型
1怜庸、提取變量
前期了解業(yè)務(wù)需求当犯、完成數(shù)據(jù)探索后，數(shù)據(jù)分析師要保持‘大膽假設(shè)小心求證’的思維方式進(jìn)行變量的窮舉割疾，堅持做到業(yè)務(wù)下沉灶壶，將變量與業(yè)務(wù)緊緊聯(lián)系在一起；另外從數(shù)據(jù)本身的特性來講杈曲，像空值、不一致胸懈、噪聲數(shù)據(jù)達(dá)到一定比例或經(jīng)過預(yù)處理后需考慮其分析及影響的價值有多大担扑，嚴(yán)格避免出現(xiàn)‘垃圾進(jìn)-垃圾出’的分析問題。
2趣钱、選擇算法
當(dāng)面對選擇使用何種算法的時候涌献，數(shù)據(jù)分析師不應(yīng)追求算法何其高大上而去選擇特定的某種算法，數(shù)據(jù)分析的目的是幫助決策者解決業(yè)務(wù)問題首有、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)商業(yè)價值燕垃，理應(yīng)從分析的終極目標(biāo)來選擇合適的算法，借此結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用場景列舉以下常用算法：
用戶群分/特征分析：分類井联、聚類
營銷預(yù)測/欺詐預(yù)測：邏輯回歸卜壕、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林
信用評估/風(fēng)險等級：邏輯回歸烙常、決策樹
交叉銷售/實時推薦：關(guān)聯(lián)規(guī)則
目標(biāo)制定/計劃制定：線性回歸
通常在分析的過程中轴捎，由于算法自身的局限性，我們會根據(jù)分析目標(biāo)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的情況選擇不同的算法進(jìn)行綜合評估擇以最優(yōu)蚕脏，還可以通過使用集成算法來彌補(bǔ)單一算法的缺陷讓模型達(dá)到更好的效果侦副。
3、調(diào)整參數(shù)
參數(shù)調(diào)整在建模過程中是一個不斷修正的過程驼鞭，比如像聚類算法K值參數(shù)的設(shè)定秦驯，可通過可視化圖表人為觀察哪個K值合適，還可通過輪廓系數(shù)的大小來確定K值挣棕，這樣不斷調(diào)整參數(shù)讓數(shù)據(jù)分析師能對模型‘知其所以然’译隘，最終達(dá)到模型最優(yōu)化亲桥。
4、評估模型
一般各類算法都會有各自的評估指標(biāo)作為模型好壞的評判標(biāo)準(zhǔn)细燎，比如說像回歸類模型主要有均方誤差MSE两曼，解釋方差分，R方得分等指標(biāo)玻驻；像分類模型主要有準(zhǔn)確率悼凑，精確率，召回率璧瞬，F(xiàn)1值等評估指標(biāo)户辫。當(dāng)模型效果達(dá)不到業(yè)務(wù)需求的時候，我們可以通過參數(shù)調(diào)優(yōu)嗤锉，增加樣本訓(xùn)練集渔欢，增加新的變量特征等方式進(jìn)行模型調(diào)整，最終正式投產(chǎn)進(jìn)行結(jié)果輸出瘟忱。
以上是筆者在工作學(xué)習(xí)中總結(jié)并踐行的一套建模方法論奥额，當(dāng)數(shù)據(jù)分析師面臨新的任務(wù)需求時也可遵循以上流程快速進(jìn)行建模分析，這樣可避免分析無頭緒访诱、一把抓的情況垫挨。
數(shù)據(jù)建模遵循的‘方法論’
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