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如何提高數據挖掘能力（一）
2019-01-16
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在數據分析行業中，數據挖掘是一種發現規律的手段。在傳統行業中，數據挖掘是一個過程十分冗長的東西，在數據獲取中數據挖掘就成了企業中的一項重要工作。很多數據挖掘師在進行數據挖掘工作的時候往往會感覺吃力，感覺自己的數據挖掘能力不夠好，想要提高數據挖掘能力，那么怎么提高數據挖掘能力呢？下面我們就給大家講一講。


提高數據挖掘工作有很多方面，比如挖掘引擎數據準備、訓練方法、迭代方式、產品思維等方面，下面我們就根據這些方面進行給大家講述這些內容。


要想提高數據挖掘能力，就需要我們打造全流程挖掘引擎，在很多企業中的機器學習平臺逐步形成了一個自有生態，其機器學習引擎一般是跟企業的整個IT環境無縫集成的，無論是在數據準備、數據輸入、算法選擇、模型訓練、模型輸出或是生產部署等各個階段。而商用的數據挖掘引擎則一般只能做點的事情，強調的是算法的多樣選擇及模型訓練的可視化體驗，在數據準備、數據輸入、模型輸出、生產發布等數據挖掘的其它階段是游離在之外的，需要跟企業的數據環境進行交互才能完成一個數據挖掘過程，而這些交互一般不是自動的，也不具備可視化能力，這造成了整個數據挖掘流程的割裂，而企業在這些階段花費的代價是很大的。所以我們就需要開發一種新的方案去解決這個問題。


就目前而言，隨著一般算法使用門檻的降低，當前商用挖掘引擎都在朝著人工智能算法和海量計算平臺化方向轉變，但其并不會變得更敏捷，因為整個流程仍然是割裂的。這種問題怎么解決呢？有兩種方法，第一種就是把全部數據上云，第一種就是自己定制，也就是說


將通用的數據挖掘引擎跟企業自身的數據開發管理平臺無縫集成，復用原有企業的數據開發整個流程，這種方案的價值點就在于以企業的數據開發流程為核心，而不是數據挖掘為核心，數據挖掘只是作為一個組件集成進來，最大限度的復用原有數據管理的能力。所以說，企業使用商用數據的時候還需要考慮其開放性，這樣才能夠避免這些事情。


在這篇文章中我們給大家解答了提高數據挖掘能力的其中一種，而提高數據挖掘能力的方法有很多，我們會在下一篇文章中繼續給大家講解這些知識。歡迎大家關注我們，精彩內容不容錯過。


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