熱線電話：13121318867

登錄
首頁精彩閱讀如何提高數據挖掘能力（四）
如何提高數據挖掘能力（四）
2019-01-16
收藏


我們在上一篇文章中給大家講述了數據挖掘的四條原則，遵守了這四條原則可以幫助我們更好地應對數據挖掘的工作，但是數據挖掘還是需要模型的，我們對數據挖掘模型的選擇也會影響我們的工作。那么怎么選對模型提升呢？下面我們就來給大家講一講選對模型提升的方法。


通常來說，沒有深刻的業務理解去做數據挖掘往往是事倍功半，行業的業務理解越透徹，就越能抓住數據中本質的特征，諸如圖像識別等場景已經可以靠神經網絡來自動查找特征了，但大多數行業領域不行，還是要靠業務專家，多組織一次討論獲取的靈感可能遠遠好過于在算法上折騰一個月。而沒有更多更好的數據去訓練模型，這就是一件十分困難的事情了，一定要相信數據的重要性遠遠超過算法，很多初級的建模師算法能力很強，但就是做不成事，往往是因為其對于自身企業的數據理解太淺所致，這些都是我們需要注意到的事情。


如果數據不變，數據挖掘訓練的邊際效益并不高，同樣的一份數據用不同的算法反復訓練，比如F1差值并不是很大大，如果要盡快的提升模型的效果，要講究點方法，盡量遵循以下優先級：業務>數據>算法。只有遵循了這個優先級，知道孰輕孰重，那么我們才能夠做好模型的選擇。


而一般來說，企業的數據挖掘師都需要通過長時間的取數訓練，如果能做過數據倉庫的更好，這樣對于企業的數據體系有個全局的認識，在特征選擇時有更多的發揮空間，大數據中最強調的一個特征是維度多，也一定程度說明了數據多樣的重要性。比如基于運營商的語音通話數據可以初步判定欺詐電話，但這個準確率還不高，如果加上社交網絡數據，判定就變得很準確了，這就是多維數據的力量，同時數據建模師如果不理解運營商的業務和數據，則可能無法想到這個維度。所以，數據挖掘師還是要清楚這些內容的。


通過這些文章我們給大家介紹了很多提高數據挖掘能力的方法，在進行數據挖掘工作的時候，也是不斷地對我們數據挖掘能力的培養與鍛煉，只有提高的數據挖掘的能力，我們才能夠做好數據挖掘工作，提高自己的職業競爭力。


CDA數據分析師考試相關入口一覽（建議收藏）：

? 想報名CDA認證考試，點擊>>>   “CDA報名” 了解CDA考試詳情；

? 想學習CDA考試教材，點擊>>> “CDA教材” 了解CDA考試詳情；

? 想加入CDA考試題庫，點擊>>> “CDA題庫” 了解CDA考試詳情；

? 想了解CDA考試含金量，點擊>>> “CDA含金量” 了解CDA考試詳情；

數據挖掘 特征 神經網絡 數據建模 數據倉庫 大數據

數據分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

上一篇如何提高數據挖掘能力（三）
下一篇如何成為一名優秀的數據挖掘師？
數據分析師考試動態
CDA報考指南
數據分析學習
數據分析師資訊
更多

CDA教育閉環

常見問題

關于我們

CDA數據分析師公眾號

  • CDA數據分析師公眾號

CDA考試中心小程序

  • CDA考試中心服務號

CDA數據分析師App下載

  • CDA數據分析師App下載
Copyright © 2015-2021, www.ruiqisteel.com All Rights Reserved. CDA數據分析師(北京國富如荷網絡科技有限公司) 版權所有 京ICP備11001960號-9 京公網安備 11010802034615號 經營許可證編號：京B2-20210330
聯系電話：13321103290 (微信同號)

OK
客服在線
立即咨詢
日韩人妻系列无码专区视频,先锋高清无码,无码免费视欧非,国精产品一区一区三区无码
客服在線
立即咨詢