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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

如何快速完成一個數(shù)據(jù)挖掘分析項目？—企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘成功之道（方法篇）

2019-06-13 15:49:03 次
引子：通過上周的文章，大家應(yīng)該已經(jīng)對“數(shù)據(jù)挖掘”有了一個更清晰全面的認(rèn)識。哪些在具體業(yè)務(wù)中，如何有效應(yīng)用，快速落地一個項目應(yīng)用實踐呢？今天我們將以一個行業(yè)實際案例為主，依據(jù)“數(shù)據(jù)挖掘方法論”【詳細(xì)可參閱歷史文章《數(shù)據(jù)挖掘方法論》】為大家詳細(xì)解析，如何快速完成一個項目應(yīng)用實踐，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法，獲取業(yè)務(wù)應(yīng)用價值。

數(shù)據(jù)挖掘方法論為開展數(shù)據(jù)挖掘項目提供了一套完整的、高效的、質(zhì)量可控的項目管理過程。CRISP-DM方法論將一個數(shù)據(jù)挖掘項目的生命周期分為六個階段，其中包括業(yè)務(wù)理解(business understanding），數(shù)據(jù)理解 (data understanding），數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(data preparation)，建立模型(modeling），評估模型(evaluation)和結(jié)果部署(deployment)。
 企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘成功之道
那么，在一個實際的數(shù)據(jù)挖掘工作中，如何落地實踐這套挖掘方法論呢？下面我們將以“公募基金精準(zhǔn)營銷”為例，詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)挖掘項目開展流程和步驟【建模工具采用：TempoAI完成】。

階段一：業(yè)務(wù)理解(business understanding）
業(yè)務(wù)背景：券商發(fā)行的公募基金產(chǎn)品，傳統(tǒng)的營銷方式為外呼人員電話營銷。傳統(tǒng)電話營銷方式存在的問題主要有兩點：
  • 工作量巨大，因為是用全量客戶名單來打電話營銷：開展10萬人次外呼營銷任務(wù)，要4個外呼人員1年的工作量；
  • 意向成功率過低，平均接通率54%，意向成功率18.09%左右。 數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)痛點
涉及部門：信息技術(shù)部、營銷部、客服部（外呼中心）
業(yè)務(wù)目標(biāo)：提升意向成功率，優(yōu)化外呼營銷策略，切實增加意向成功用戶數(shù)，提高投入產(chǎn)出率。
分析方案：
  • 分類預(yù)測：構(gòu)建潛客預(yù)測模型，預(yù)測高概率購買公募基金的潛在客戶，為券商提供精準(zhǔn)營銷客戶名單。
  • 分析成果驗證：將分析產(chǎn)生的預(yù)測會夠買的人員名單，提供給外呼中心，進行外呼推薦公募基金產(chǎn)品，最終將推薦名單外呼和傳統(tǒng)的外呼效果進行比對，對比外呼成功率，從而判斷分析成果是否顯著。
階段二：數(shù)據(jù)理解 (data understanding）
收集的數(shù)據(jù)表信息包括：
•借記卡用戶基本信息表
•信用卡用戶基本信息表、用戶狀態(tài)標(biāo)識代碼表
•信用卡卡片信息表、信用卡卡片代碼表、卡片狀態(tài)標(biāo)識代碼表
•信用卡交易流水信息表
•用戶的業(yè)務(wù)信息表
•公共信息表：商戶代碼MCC碼表、用戶職業(yè)代碼表等
•歷史外呼反饋信息表
•信用卡違約狀態(tài)及未還款的歷史數(shù)據(jù)
•設(shè)備信息
針對收集到的數(shù)據(jù)信息，進行數(shù)據(jù)理解：
用戶特征探索：待營銷用戶群體的分布形態(tài)，營業(yè)部分布，性別分布，風(fēng)險等級分布及業(yè)務(wù)開通情況。
 用戶特征數(shù)據(jù)挖掘

階段三：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(data preparation)
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作包括為建模工作準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的選擇、轉(zhuǎn)換、清洗、構(gòu)造、整合及格式化等多種數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。這里主要進行了數(shù)據(jù)指標(biāo)體系設(shè)計、建模所需字段的生成、缺失值處理等。
TempoAI數(shù)據(jù)處理：
 TempoAI數(shù)據(jù)處理

階段四：建立模型(modeling）
基于用戶基本信息如風(fēng)險等級、開戶年限、年齡等，資產(chǎn)信息如總資產(chǎn)、近一年最大資產(chǎn)、近半年日均資產(chǎn)等，產(chǎn)品交易信息如股票交易次數(shù)、近兩年最后買公墓基金天數(shù)、近半年理財持有比例，構(gòu)建用戶公募基金潛客預(yù)測模型，基于該模型，可以預(yù)測高概率購買公募基金的潛在客戶，為券商提供精準(zhǔn)營銷客戶名單。在TempoAI中構(gòu)建的建模流程如下：
 TempoAI數(shù)據(jù)建模

建模步驟說明：
（1）讀取數(shù)據(jù)
拖入關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點，選擇數(shù)據(jù)源，選擇購買公募基金用戶的歷史數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)讀取。
（2）設(shè)置角色
在設(shè)置角色節(jié)點，選擇參與模型訓(xùn)練的變量設(shè)置自變量（影響因素）和因變量（預(yù)測變量）。
自變量為：用戶基本信息/資產(chǎn)信息及產(chǎn)品交易信息等字段；
因變量為：flag(是否購買公募基金，1代表購買，0代表不夠買)。
（3）數(shù)據(jù)拆分
為了保證模型的可靠性，我們一般將原始數(shù)據(jù)集拆分成兩個或三個數(shù)據(jù)集，這里我們拆分為兩部分：一部分用于訓(xùn)練模型，另外一部分用于測試模型的泛化能力（預(yù)測能力）。如下圖所示，70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集 30%的數(shù)據(jù)作為測試集。
（4）梯度提升決策樹
     選擇一個分類算法，構(gòu)建分類模型，這里我們選擇梯度提升決策樹算法，將數(shù)據(jù)拆分后的訓(xùn)練集接入算法，參數(shù)設(shè)置如下：
 決策樹分析
（5）訓(xùn)練集分類評估
將算法的M端口和D端口連接一個分類評估節(jié)點，評估訓(xùn)練集的預(yù)測效果。分類評估節(jié)點參數(shù)設(shè)置如下：
 分類評估
（6）模型利用
將算法輸出的M端口連接模型利用節(jié)點，同時將數(shù)據(jù)拆分后的測試集D端口接入模型利用，這里將利用梯度提升決策樹產(chǎn)生的模型對測試數(shù)據(jù)集進行預(yù)測。
（7）測試集分類評估
將模型利用輸出的M端口和D端口連接一個分類評估節(jié)點，評估測試集的預(yù)測效果。
（8）模型輸出
將訓(xùn)練好的模型輸出到模型庫。
（9）連接END端點，完成流程構(gòu)建，點擊執(zhí)行。

階段五：評估模型(evaluation)

評估模型，指在此階段，需要從技術(shù)層面判斷模型效果以及從業(yè)務(wù)層面判斷模型在實際商業(yè)環(huán)境當(dāng)中的實用性。
流程執(zhí)行成功后，可在洞察頁面，查看流程執(zhí)行的結(jié)果：
 評估模型

這里我們主要看分類模型評估結(jié)果及分類模型預(yù)測結(jié)果。
點擊“梯度提升決策樹節(jié)點”查看分類模型內(nèi)容及預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)集：
下圖為模型內(nèi)容：決策樹及層級說明信息
 決策樹分類
下圖為預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)集信息：可從業(yè)務(wù)角度評估預(yù)測結(jié)果的合理性。
 數(shù)據(jù)挖掘評估預(yù)測

點擊“分類評估節(jié)點”查看分類評估結(jié)果（包括訓(xùn)練集評估和測試集評估）
訓(xùn)練集評估結(jié)果：包括模型的準(zhǔn)確率、混淆矩陣、ROC/PR、Lift曲線、Gains曲線、基尼系數(shù) 、K-S曲線。綜合各評估指標(biāo)及曲線，模型評估效果較好。
 分類評估節(jié)點

測試集評估結(jié)果：如下圖
 分類算法評估結(jié)果

階段六：結(jié)果部署(deployment)
經(jīng)過模型訓(xùn)練和模型測試，得到了比較理想的預(yù)測模型。需要將模型的成果書面化，結(jié)合前幾個階段進行總結(jié)，形成數(shù)據(jù)“分析報告”。如果涉及到工程化應(yīng)用，還需要將模型發(fā)布成不同方式（調(diào)度、同步/異步服務(wù)API、實時服務(wù)等），供其它業(yè)務(wù)系統(tǒng)進行整合，形成最終的決策應(yīng)用系統(tǒng)，需要“部署應(yīng)用”。
分析報告
TempoAI洞察頁面，支持直接導(dǎo)出Word格式的完整挖掘流程建模分析報告。如下圖所示：
 TempoAI評估結(jié)果
部署應(yīng)用
構(gòu)建一個預(yù)測流程，利用訓(xùn)練好的模型，然后把預(yù)測流程發(fā)布，并部署為應(yīng)用。
（1）構(gòu)建預(yù)測流程
將要預(yù)測的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，讀取并利用已輸出的分類預(yù)測模型，構(gòu)建預(yù)測流程。如下所示：
 TempoAI建模流程
（2）發(fā)布預(yù)測流程
進入“部署”“-“發(fā)布”，將預(yù)測流程發(fā)布。
（3）構(gòu)建調(diào)度
在“部署”-“應(yīng)用”，將已發(fā)布的預(yù)測流程構(gòu)建調(diào)度任務(wù)。平臺提供任務(wù)調(diào)度器，可配置調(diào)度任務(wù)，將的一個或多個流程在指定的日期范圍內(nèi)按一定的頻率定期執(zhí)行，完成預(yù)測任務(wù)。如下所示：
 TempoAI模型任務(wù)調(diào)度
（4）構(gòu)建服務(wù)
在“部署”-“應(yīng)用”，用戶可將已發(fā)布流程構(gòu)建一個服務(wù)，根據(jù)流程數(shù)據(jù)源的不同，分為同步服務(wù)、異步服務(wù)和流服務(wù)。同步服務(wù)：支持第三方系統(tǒng)通過Thrift/Rest調(diào)用流程，實時返回預(yù)測結(jié)果。異步服務(wù)：支持第三方系統(tǒng)通過Rest調(diào)用流程，按照指定頻率定期執(zhí)行，完成模型構(gòu)建或數(shù)據(jù)預(yù)測，預(yù)測結(jié)果輸入到指定數(shù)據(jù)庫。流服務(wù)：開啟服務(wù)，當(dāng)Kafka的隊列中有消息時，即可執(zhí)行流程，完成對于流式數(shù)據(jù)的實時處理。
（5）服務(wù)調(diào)用
第三方系統(tǒng)可調(diào)用相應(yīng)的API，通過在第三方系統(tǒng)輸入?yún)?shù)，調(diào)用服務(wù)，并返回服務(wù)的執(zhí)行狀態(tài)。
調(diào)用方式：打開該服務(wù)的測試頁面，“下載示例代碼”、“下載SDK”。將下載的示例代碼文件中的代碼段復(fù)制粘貼，即可通過運行代碼調(diào)用該異步服務(wù)。調(diào)用接口可供營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)進行整合，形成最終的決策應(yīng)用系統(tǒng)，給營銷外呼中心提供營銷名單，指導(dǎo)實際業(yè)務(wù)的開展。
（6）部署結(jié)果驗證
將預(yù)測分析產(chǎn)生的預(yù)測夠買人員名單，提供給外呼中心，進行外呼推薦公募基金產(chǎn)品，最終將推薦名單外呼和傳統(tǒng)的外呼效果進行比對，對比結(jié)果如下：推薦外呼11天，撥打5877通電話（占傳統(tǒng)外呼36.01%），得到意向客戶數(shù)1664個，是傳統(tǒng)外呼開展32天的整體意向客戶數(shù)的1.08倍。結(jié)合營銷活動的成本和成果兩個方面考慮，綜合效果提升3.14倍。

TempoAI數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果
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