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提高数据挖掘能力的方法

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发表于 2019-7-5 14:36:17 | 显示全部楼层 |阅读模式

数据挖掘是数据分析工作中一个前提工作,毕竟数据分析是需要分析数据的,而数据的来源就是需要数据挖掘才能够得到我们想要的数据。所以说,没有数据挖掘这项工作,我们的数据分析工作基本上就没什么意义。由此看来,提高数据挖掘能力是一个十分重要的事情,那么如何提高数据挖掘的能力呢?下面我们就给大家介绍一下这个问题。

1.对业务有深刻的理解

通常来说,没有深刻的业务理解去做数据挖掘往往是事倍功半,行业的业务理解越透彻,就越能抓住数据中本质的特征,诸如图像识别等场景已经可以靠神经网络来自动查找特征了,但大多数行业领域不行,还是要靠业务专家,多组织一次讨论获取的灵感可能远远好过于在算法上折腾一个月。而没有更多更好的数据去训练模型,这就是一件十分困难的事情了,一定要相信数据的重要性远远超过算法,很多初级的建模师算法能力很强,但就是做不成事,往往是因为其对于自身企业的数据理解太浅所致,这些都是我们需要注意到的事情。

2.根据业务选择模型

如果数据不变,数据挖掘训练的边际效益并不高,同样的一份数据用不同的算法反复训练,比如F1差值并不是很大大,如果要尽快的提升模型的效果,要讲究点方法,尽量遵循业务大于数据,而数据大于算法的优先级。只有遵循了这个优先级,知道那个相对比较重要,那么我们才能够做好模型的选择。

3.勤于取数训练

一般来说,企业的数据挖掘师都需要通过长时间的取数训练,如果能做过数据仓库的更好,这样对于企业的数据体系有个全局的认识,在特征选择时有更多的发挥空间,大数据中最强调的一个特征是维度多,也一定程度说明了数据多样的重要性。同时数据建模师如果不理解运营商的业务和数据,则可能无法想到这个维度。所以,数据挖掘师还是要清楚这些内容的。

在这篇文章中我们给大家介绍了很多提高数据挖掘能力的方法,具体包括对业务有深刻的理解、根据业务选择模型以及勤于取数训练。这些方法都是能够帮助我们提高个人的数据挖掘业务能力,从而更好地进行数据挖掘工作。希望这篇文章能够帮助到大家。
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