如何做好数据挖掘模型的9条经验总结

如何做好数据挖掘模型的9条经验总结

第一，目标律。数据挖掘是一个业务过程，必须得有业务目标。无目的，无过程。 第二，知识律。业务知识贯穿在挖掘这个业务过程的各环节。 第三，准备律。数据获取、数据准备等数据处理耗时占整个挖掘过程的一半。 第四，NFL律。NFL，没有免费的午餐。没有一个固定的算法适用所有的业务问题，特定应用适合的模型只能通过经验发现。 第五，大卫律。要相信，数中必有业务规律。大卫?沃尔金斯最早提出的，故此名。 第六，洞察律。数据挖掘本质上是增强对业务领域的认知。 第七，预测律。数据挖掘基于过去得出模式，并泛化到类似新事物上，这就是预测，但这是统计概念的。 第八，价值律。挖掘模型的最终价值并非模型精度或稳定性，而是驱动业务行动或通过新洞察导致策略改善。 第九，变化律。人不会两次踏入同一条河流。业务在变，目标在变，认识也在变，甚至规律本身也在变，挖掘模型也得与时俱进。

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