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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

数据挖掘与项目实践(20,挖掘过程中的黄金准则)  

2009-02-09 08:12:15|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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本文根据Keith B. Hermiz的《Critical Success Factors for Data Mining Projects》翻译整理而来,原文出自DM Review Magazine杂志。作者总结了数据挖掘项目中非常值得注意的几个重要实践经验(黄金准则),无论是企业决策者还是具体的挖掘项目参与者,相信都可以从中受到启发和借鉴。

数据挖掘在国外行业应用已经有十多年的历史,有的企业实施后效果不错,有的企业却不幸赔了夫人又折兵,这个参差不齐的现象值得学术界和企业认真思考和总结。通过多年的实践和观察,我们认为除了企业不同的环境因素外,一定有些相同的因素在其中起作用,我们总结了四个有关挖掘项目成功的关键成功因素,注意在这里我们强调的“成功”并不一定是成功回答了项目任务书规定的问题,具体原因我们下面解释。

成功因素之一:有一个明确清晰的业务问题需要解决并且是适合用数据挖掘技术来解决的。需要解决的业务问题有一个特点那就是具有可操作性可实施性,另外有些问题需要数据挖掘来解决,有些问题可能不需要数据挖掘来解决,这些都是事前要仔细考虑的。

成功因素之二:确保解决此业务问题所需的数据的质量和数量是可以满足数据挖掘技术要求的。俗话说“巧妇难为无米之炊”,数据资源是挖掘的根源和依据。

成功因素之三:能认识到数据挖掘项目涉及到多专业多部门的不同人才,要合理有效的组织管理他们。项目过程中,分析人员会认为数据挖掘项目是一个没有终点的不断提升不断探索的过程,但是业务人员和IT人员会认为数据挖掘项目跟任何其他项目一样有一个固定的时间进度表、阶段性成果,但是真实的情况是数据挖掘项目的过程是界于上述两种看法之间的一个独特的过程。一方面数据挖掘项目不能按照传统的项目管理方式来“管理”,另一方面你可以这样共享IT管理的思路,“我要用两天抽取数据,接下来用五天时间让分析员分析数据、搭建模型”,但是按照这个计划7天过去后,真正的数据挖掘项目进展是并不一定保证能得到想要的能解决问题的模型,因为在建模过程中,我们可能会有新的发现,觉得要增加新的数据来源,要改变当初的一些业务假设,等等,这些工作使得按照7天的计划并不能得到想要得到的结果和模型,接下来要更多的时间和工作继续本项目。

成功因素之四:时刻准备从数据挖掘项目中学到东西,而不用刻意在乎是否能在本项目中完成项目任务。数据挖掘的真谛在于它如其说是一门科学,还不如说它更多的是一门艺术,没有人能保证数据挖掘项目一定能完成预期的项目任务,很多时候挖掘下来的结果证明项目的想法有问题、思路有问题、数据资源有问题,导致挖掘并不能回答项目设定的业务难题,这是很正常的。但是,我们最起码要让自己保证,即使项目没有“成功”,我们依然从项目挖掘中学到了、获得了新的有价值的经验和知识。这种情况你可能会觉得失望,但是有对于失败的心理准备是非常重要的,无论对项目本身还是对你自己的业务的成长。

D/中国项目/通用介绍/如题

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