数据建模的基本流程

数据建模的基本流程主要包含六个步骤：确定分析目标、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型发布与应用。

数据建模是以业务为驱动，基于数据构建科学模型应用于实际中去解决问题的过程。这个过程并不以模型构建、或者模型落地就终止的，而是随着业务在不断地循环改进的。我参考了跨行业数据挖掘标准流程 CRISP-DM 和个人的一些拙见，对数据建模的六个环节进行整理，具体如下：

1.确定分析目标
一切分析的开始都是要基于明确的分析目标，不论何种业务场景，在分析前都需要了解好业务背景、业务需求，明确这次分析是为了解决什么业务问题，分析工作的最核心的需求是什么。如何理解业务需求可以做好以下两点：

与相关进行需求讨论，内容围绕业务逻辑、需求合理性、可行性等方面进行。

确定好分析需求后，指定分析框架和项目计划表。分析框架主要包括：目标变量的定义，大致的分析思路，数据抽样规则，潜在自变量的罗列，项目风险评估，大致的落地应用方案。

2.数据理解
数据理解阶段的重点是放在数据采集获取上。在工作中就是常说的“提数”，这个过程可以进行一系列的数据探索和熟悉，识别数据质量问题，发现数据的内部属性等，可以初步形成一些对数据的假设。

提数是数据建模的基础工作，也是影响模型输出结论的最重要的一步。如果源数据就错了，就不要想分析结果是对的。所以常常会有人说，数据分析工作其实是需要花大概80%的时间在数据上的。

在提数的过程中，需要注意：

要足够熟悉业务，一定要和业务相关人员进行深入沟通，确定好需要什么样的数据指标；
数据常常是有时效的，要考虑抽取的数据是否符合现在的业务需求；
核实数据源的真实性，数据的规范性等等。

3.数据准备（预处理）
拿到数据后，需要思考，这些数据质量有没有问题？以及需要进行怎么样的加工？

常常涉及到的内容会有：

抽样分析：数据量特别大的时候就需要抽取部分数据进行检查
规模分析：常常与抽样分析结合，用以分析某个指标的总体规模
缺失值处理：灵活运用删除和插值
异常值处理：一般都是直接删除
数据转换：规范化、压缩分布区间、分组、分箱等
筛选有效的自变量：有时候自变量特别多，就需要从中选取贡献度最大的部分自变量，筛选指标有：皮尔逊相关系数、数据降维方法等，对一些共线性的自变量，可以生成一个新的综合性的变量进行替代。
不过实际中的业务往往会很复杂，甚至于业务逻辑更加复杂，使得有些问题的发现和解决往往不是一蹴而就的，需要进行多次尝试，或者在后面的操作中发现问题之后再回过头来进行处理。

4.建立模型
数据模型开发的目的是为了从数据中挖掘有价值的信息。实际中比较常见的应用场景有：预测、评价、聚类、推荐、异常检测。

根据确定的分析目标，搭建相关的数据模型，这些模型往往都是基于基础模型进行优化改进的，实际中复杂的往往是数据，模型有时候逻辑并不复杂，且复杂的模型在实际中的应用效果很多时候反而没那么如意。在这个过程中也可以对比多个模型，选取表现较好或表现较为稳定的。一些场景的常见应对算法：

划分群体：聚类、分类
购物篮分析：相关、聚类
预测：回归、时间序列
推荐：关联分析
满意度调查：回归、聚类、分类…

5.模型评估
模型的评估是要以分析目标为导向的，是需要模型更快、还是需要模型更准确、还是需要模型的泛化性能更好、抑或是需要模型的稳定性强等等，都是建立在一开始确立的分析业务目标的基础之上。

此外，还需要对得到的模型提出这两个问题：

这个模型解决了什么问题？是否符合一开始的目标；
模型的解决效果是怎么样的？

6.模型发布与应用
到了这一步，要将模型投入到实际的业务中应用以产生价值，当然，到这里还不算结束，还需要对模型的应用效果做及时的跟踪反馈，以便之后的优化更新。数据模型就像一个产品一样，它的生命周期从一开始到最后淘汰，在这个过程中是需要不断更新迭代的，就算业务变了，数据模型的搭建经验也可以迁移到其他业务中去。

落地前：相关开发人员要撰写清晰的应用文档以便模型高效实施；落地后：跟踪落地效果，及时优化模型及应用方案。最后，对数据模型开发项目做好经验总结。