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提高數據挖掘能力的方法
2019-05-13
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數據挖掘是數據分析工作中一個前提工作，畢竟數據分析是需要分析數據的，而數據的來源就是需要數據挖掘才能夠得到我們想要的數據。所以說，沒有數據挖掘這項工作，我們的數據分析工作基本上就沒什么意義。由此看來，提高數據挖掘能力是一個十分重要的事情，那么如何提高數據挖掘的能力呢？下面我們就給大家介紹一下這個問題。

1.對業務有深刻的理解

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。

2.根據業務選擇模型

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，盡量遵循業務大于數據，而數據大于算法的優先級。只有遵循了這個優先級，知道那個相對比較重要，那么我們才能夠做好模型的選擇。

3.勤于取數訓練

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。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。

在這篇文章中我們給大家介紹了很多提高數據挖掘能力的方法，具體包括對業務有深刻的理解、根據業務選擇模型以及勤于取數訓練。這些方法都是能夠幫助我們提高個人的數據挖掘業務能力，從而更好地進行數據挖掘工作。希望這篇文章能夠幫助到大家。


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