一文搞懂！商业数据分析全流程

商业数据挖掘是一项涵盖了商业问题的提出、数据收集和处理、模型构建和应用等多个环节的复杂过程。

首先，业务分析师或客户提出一个具体的商业问题，这个问题的提出需要基于对业务的深入理解和分析。接下来，需要结合企业或组织的三大资源——高质量的数据、业务知识以及数据挖掘软件，通过数据挖掘技术从大量的数据中提取出有商业价值的信息。最后，将这些洞察力嵌入到实际的业务流程中，用于提升销售收入或利润，降低成本，提高运营效率等业务目标。

为了使数据挖掘过程更加规范化、系统化，出现了一些数据挖掘流程模型，CRISP-DM即是其中的一种优秀代表。CRISP-DM全称为CRoss Industry Standard Process for Data Mining（跨行业数据挖掘标准流程），如图1.2所示，这个流程模型将整个数据挖掘过程划分为六个主要阶段：业务理解、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估和结果部署。

CRISP-DM强调，数据挖掘是一个迭代和探索的过程，六个步骤并不是线性的，而是根据实际情况灵活进行的。例如，如果在数据理解阶段发现现有数据无法解决业务问题，可能需要返回到业务理解阶段重新定义问题；如果在模型建立阶段发现数据无法满足建模需求，可能需要重新进行数据准备；如果在模型评估阶段发现模型效果不佳，可能需要返回到业务理解阶段审视问题定义，或者返回到数据准备和模型建立阶段调整模型。

CRISP-DM流程为企业提供了一种结构化的方法来进行数据挖掘和分析，通过每个阶段的专业处理，能够有效地从大量数据中提取出有价值的信息，支持企业的决策，提升企业的竞争优势。

1. 业务理解

业务理解阶段是CRISP-DM流程中的第一步，这个阶段对整个数据分析项目至关重要。正确理解和定义业务问题将极大地影响后续的工作。此阶段的主要目标是对商业问题进行明确的界定，并评估和组织企业的内外部资源，使得可以更好地进行后续的数据挖掘任务。在业务理解阶段，我们需要完成以下工作：

● 确定商业目标

此部分应详细介绍商业背景，明确商业目标，定义达成目标的成功标准。例如，如果是一家电商公司，可能的商业目标是提高用户转化率或减少购物车弃置率。成功标准可能是在一定时间内将转化率提高到某一特定的百分比。

● 形势评估

这是对项目当前环境的全面评估，包括企业已有资源（如数据、人力、技术等）、需求、假定和限制、风险偶然性，以及专业术语的解释。此外，还要进行成本收益分析，以确保项目的收益超过成本。

● 确定数据挖掘目标

在明确了商业目标后，需要转化为数据挖掘的目标，这可能涉及到预测某一特定指标，或是发现潜在的数据模式。同时，还需要定义数据挖掘的成功标准，例如，模型预测的准确率或召回率达到某一特定水平。

● 制订项目计划

根据前述的信息，制定详细的项目计划，包括时间线、责任分配等。此外，还要对可能使用的工具和方法进行评估，例如，可能需要确定使用哪种编程语言，以及是否使用开源库或是商业软件以降低开发成本。

这个阶段的目标是将商业问题转化为数据科学问题，并确定实施方案。每个步骤都需要深入的业务理解和交叉学科的知识。在整个过程中，与业务团队、数据科学团队和其他相关团队的紧密沟通是非常重要的。

2.  数据理解

数据理解阶段是CRISP-DM流程的关键环节，主要的任务是对企业的数据资源进行深入的认识和初步清理。这个阶段能够让分析师对手头的数据有一个全面的了解，为后续的数据准备和模型建立打下坚实的基础。在这个阶段，我们需要完成以下工作

● 收集原始数据

首先需要收集原始数据。这个过程可能包括从数据库中提取数据、获取第三方数据源、或者直接从业务流程中获取数据等方式。数据收集报告应记录详细的数据收集过程，包括数据来源、收集时间、数据量、数据的类型和格式等信息。

● 数据描述

数据描述报告主要是对数据的基本信息进行描述，包括数据的大小、数据的字段含义、字段的数据类型（如数值、类别、日期等）、数据分布的概况等。这个过程有助于我们了解数据的结构和基本特性。

● 探索性分析

数据探索性分析是对数据进行更深入的分析，包括计算一些统计量（如均值、中位数、方差等），绘制图表（如直方图、散点图、箱线图等），检查数据的分布，探索变量之间的关系等。探索性数据分析报告应详细记录这个过程的结果，包括发现的数据特征、数据的异常值、变量间的关系等信息。

● 数据质量报告

数据质量报告主要评估数据的质量，包括数据的完整性、准确性、一致性和时效性等。数据质量问题可能包括缺失值、重复值、异常值、错误的数据类型等。数据质量报告应明确指出这些问题，并给出解决的建议。

在这个阶段，一个重要的原则是：数据质量的好坏往往直接影响到数据分析的结果。因此，对数据进行详细的理解和初步的清理是非常重要的。

3.  数据准备

 

数据准备阶段是CRISP-DM流程中非常关键的一环，主要是在建立数据挖掘模型之前对数据的最后准备。在企业的实际情况中，数据往往被存储在不同的部门、不同的数据库或者数据库中的不同数据表中。因此，需要对这些数据进行整合和转换，以生成符合数据挖掘需求的数据集。在这个阶段我们需要完成下面一系列工作：

● 选择数据

在数据准备阶段，不是所有数据都适合数据挖掘，因此需要确定哪些数据应该包含在数据挖掘中，哪些数据应该被剔除。这个过程可能涉及到对数据的抽样，基于业务知识的特征选择，以及基于统计分析的特征选择等。

● 数据清理

数据清理是对数据进行质量提升的过程，这可能包括对缺失值的处理（如插值、删除等）、对异常值的处理（如修正、删除等）、对重复值的处理等。数据清理报告应详细记录数据清理的过程和结果。

● 数据重构

数据重构可能涉及到生成新的字段和记录，例如，根据已有的数据计算出新的特征（如从日期中提取出月份、季节等）、进行数据的离散化或连续化、进行数据的平衡等。

● 整合数据

在现实企业中，数据可能被存储在不同的数据库或数据表中，因此需要对这些数据进行整合。这可能涉及到数据的合并、数据的连接等操作。

● 格式化数据

最后，需要将数据转化为适合数据挖掘的格式。例如，对于定类数据，可能需要进行独热编码或者哑变量转换；对于数值型数据，可能需要进行标准化或归一化。

 

数据准备阶段的工作量通常占据了整个数据挖掘项目的大部分时间，因为它涉及到的任务复杂并且冗长。然而，高质量的数据准备是建立有效模型的关键，因此这个阶段的工作是非常重要的。

4.  建立模型

建立模型阶段是数据挖掘工作的核心环节，其主要任务是选用适当的模型和算法来发现数据中的规律。数据挖掘模型大体上可以分为数据描述和汇总、细分、概念描述、分类、预测和相关性分析等。以下是建立模型环节的主要工作：

● 选择建模技术

选择合适的模型和算法是这个阶段的第一步。选择的过程中，需要考虑模型的假设和要求（如对数据的分布有无特定要求，是否需要大量的样本，计算复杂度等），以及模型的适用范围。对不同的模型技术进行评估和对比，以确定最合适的建模技术。

● 产生检验设计

为了评估模型的性能，需要设计相应的检验方案。这可能涉及到数据的划分（如训练集、验证集和测试集的划分），以及评估指标的选择（如准确率、召回率、AUC等）。检验设计应详细说明如何对模型的性能进行评估。

● 建立模型

在选择了模型和算法后，需要设定模型的参数，如正则化参数、决策树的深度等。然后使用训练数据来建立模型。建立模型的过程应详细记录，包括模型的具体形式、使用的参数、训练的过程等。模型的适用性概述应说明模型适用的场景和限制。

● 模型评价

建立模型后，需要使用验证集和测试集来对模型的性能进行评估。模型评价应详细记录模型在各项评估指标上的表现。根据评价的结果，可能需要对模型的参数进行调整，或者尝试其他的模型和算法。

这个阶段的目标是建立一个既符合业务需求，又能在数据上表现良好的模型。这可能需要反复的尝试和调整，以及深入的业务和技术知识。

5.  模型评价

模型评价阶段是数据挖掘流程中非常关键的一步，它的目的是评估模型是否达到了预期的效果，并决定是否将模型投入到实际应用中，或者是否需要对模型进行进一步的优化和调整。模型评价通常涉及到技术层面和商业层面的评估，分别由建模人员和业务人员来共同完成以下工作：

● 结果评估

这个阶段的主要任务是评估数据挖掘模型的结果，从技术角度（如准确率、召回率、AUC等评估指标）和商业角度（如模型对业务的贡献、模型的可解释性、模型的实施成本等）进行全面的评价。结果评估应详细记录模型的评估过程和结果，包括模型在各项指标上的表现，模型的优点和缺点，模型的改进空间等。

● 数据挖掘过程回顾

在模型评价阶段，也需要回顾整个数据挖掘的过程，查找是否存在疏忽和遗漏之处。例如，是否有更好的特征可以使用，是否有更好的模型可以尝试，数据清理和准备的过程是否充分等。数据挖掘过程回顾可以帮助我们找到改进的机会，提升模型的性能。

● 确定下一步的工作内容

根据模型的评估结果和数据挖掘过程的回顾，我们需要列出所有可能的行动方案，包括对模型进行优化，尝试新的特征和模型，收集更多的数据等。然后，根据这些方案的预期效果和实施成本，进行决策，确定下一步的工作内容。

模型评价阶段的目标是确保模型的质量，提升模型的实用性，为下一步的工作做好决策。

6.  结果部署

结果部署（Deployment）阶段是整个数据挖掘流程的最终阶段，它将数据挖掘模型的结果实际应用到业务中，从而实现数据挖掘的商业价值。这个阶段涉及的内容可能会根据模型的类型和应用场景有所不同，但一般都会涉及到模型的部署、监测和维护等环节。

● 结果发布

根据模型的类型和应用场景，详细规划模型的发布流程，包括模型的上线时间、上线的环境、需要的资源等。结果发布计划应详细记录模型的部署情况，包括部署的过程和结果，以及可能遇到的问题和解决方案。

● 监测和维护模型

模型在部署后，需要定期进行监测和维护，以确保模型的性能和稳定性。随着商业环境的变化，模型的适用性和效果也可能会发生变化，因此需要建立一套有效的模型监测和维护机制。监测和维护模型计划应详细记录如何进行模型的监测和维护，包括使用的工具和技术，监测的指标，维护的策略等。

● 模型交付报告

这份报告应总结整个数据挖掘的过程，包括数据的收集和准备，模型的建立和评价，模型的部署和监测等。报告应详细记录模型的性能，模型对业务的贡献，以及模型的改进空间等。

部署阶段的目标是确保模型能够顺利地投入到实际的业务中，并通过监测和维护，确保模型的持续效果。