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本文將會按照以下四個部分來講述如何從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中分析數(shù)據(jù),建立模型,希望對大家有所幫助!
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- 數(shù)據(jù)從哪來
- 如何分析數(shù)據(jù)
- 機器學習算法簡介
- 預測效果評估
Part1: 數(shù)據(jù)從哪來
你眼中的大數(shù)據(jù)分析和實際的大數(shù)據(jù)分析實際上是非常不一樣的
你眼中的大數(shù)據(jù)分析和實際的大數(shù)據(jù)分析
一般來說,實際業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)都是無法直接拿來進行數(shù)據(jù)建模的,我們需要進行一系列的分析和轉(zhuǎn)化,才能夠得到建模所需要的數(shù)據(jù).
數(shù)據(jù)分析項目中數(shù)據(jù)分準備工作需要花費整個項目60%~70%的時間,而建模可能恰恰是數(shù)據(jù)分析項目中最(相對)輕松的事情
試想一下,如果你的leader讓你去分析某一個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),對你而言你僅僅只是知道這部分數(shù)據(jù)叫什么名字,你會怎么做?會有哪些問題? 數(shù)據(jù)安全,權(quán)限,部門溝通,業(yè)務(wù)理解,每一個環(huán)節(jié)都是一個"坑"!
常見的數(shù)據(jù)準備的工作:
- 理清業(yè)務(wù)邏輯: 理清業(yè)務(wù)表的字段含義,關(guān)聯(lián)邏輯, 跨部門,跨職級,理解的差異
- 設(shè)定訓練目標: 了解業(yè)務(wù)目標,根據(jù)實際數(shù)據(jù)確定模型訓練的目標
- 數(shù)據(jù)樣本評估: 極端值,,數(shù)據(jù)分布,方差,信息熵
- 特征工程: 用數(shù)據(jù)去表達數(shù)據(jù),建立建模所需的大寬表
- 建模: 建模是最輕松的事情?
Part2: 如何分析數(shù)據(jù)
從傳統(tǒng)的統(tǒng)計學角度,我們可以對數(shù)據(jù)進行一系列的探索
Part3: 機器學習算法簡介
在進行建模之前我們需要搞懂一個最最簡單,也是最最基礎(chǔ)的問題,什么是預測: 用數(shù)據(jù)和統(tǒng)計科學做預測,不僅做量化推斷,還量化推斷的確定性/不確定性
除此之外,為了能夠更好地理解模型,我們還需要知道一些建模的術(shù)語比如: 損失函數(shù),梯度下降等
sklearn的官方文檔,為算法選擇提供了一個很好的路線路圖
Part4: 預測效果評估
很多時候,準確率并不能滿足我們對模型預測性的評估,因為樣本存在不平衡,所以我們需要其他的評估方法,比如ROC,AUC,KS
當前題目：Python數(shù)據(jù)建模指南：從數(shù)據(jù)到模型要怎么做，煉丹師的心路歷程
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