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数据挖掘 营销应用

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数据挖掘营销应用(86,“难得糊涂”)  

2011-02-22 21:36:56|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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最近一段时间原本是不打算写新日志的,因为手上的项目都是与去年类似的课题,比如预测模型,营销响应模型,分层聚类模型。大凡没有新意的课题我是懒得重发日志的,因为违背“低碳经济”的理念,也浪费有缘朋友的宝贵时间。不过,眼下貌似雷同的课题分析中,我最近的体会就是“难得糊涂”的好处,在瞬息万变的互联网行业应用中,“难得糊涂”如果用得恰当的话,就可以很好地梳理分析思路,简化数据处理,提高分析效率,有效及时支持互联网的数据分析业务应用实践!!!

“难得糊涂”在这里主要是指在互联网数据分析挖掘实践应用中,鉴于互联网的快速分析应用的需要,鉴于互联网相比其他传统行业的显著的时效性,很多分析的背景很难“按部就班”等待万事俱备,分析的条件不容“耐心等待所有条件都满足的事件的产生和积累”,“抓住主要矛盾和矛盾的主要方面,细节方面适当糊涂,时间窗口适当糊涂,可以有效简化思路,提高分析效率。”这里有个真实的例子:我刚刚完成的E产品的在线销售几率预测模型,按照传统的分析思路,该产品之前有很多次不同的调价促销,试用,捆绑搭售等典型的互联网运营活动,都是周期很短(一两周),变化很多,如果严格按这些不同条件筛选合适的建模数据,一则规模太小,更则与当下的应用场景难以匹配(也就失去应用价值)。去年大半年累计使用E产品的用户接近百万,其中实际付费购买用户比例30%左右(包括大部分的产品搭售的购买),真正单独(或主订购)该产品的比例不高(商业机密,从略)。在接受课题的初期,经过比较细致的数据摸底,排除了先前所想到的几个分析思路和假设,直接简化思路,利用2010年11月的用户行为数据以及相应的次月(12月)的产品付费数据尝试建立预测模型。不过,在这个大的简化思路下,有几个比较关键的细节没有糊涂:首先,准确抓住了“T俱乐部成员资格”作为数据筛选条件(因为前期分析发现,所有付费用户98%来自该俱乐部,非俱乐部的用户总数达几十万,但是其付费比例只占总付费人数的2%);其次,坚持“每月登录产品两天次以上”作为数据筛选条件(前期分析发现,89%的付费用户在付费前一个月的产品登录天次都是大于等于2天次的)。这两个最重要的用户筛选指标直接圈定了本预测模型所针对的潜在预测对象,直接效果就是有效地准确地合理地缩小了今后模型应用群体的范围,有效提升了模型的原始事件比例(prior event ratio)。限于篇幅和商业隐私,模型搭建的具体过程省略。最终该模型的验证效果很不错,将该模型验证已经有真实付费数据的2月份付费情况,截止2月16日夜的2月份付费用户有80%来自于模型打分中的top 20%得分用户,这个验证得到了业务应用方的好评和兴趣。目前该模型已经应用到E产品的在线运营活动中,最新的效果跟踪正在进行中。

在该课题的具体分析中,除了上面的有意识地“糊涂”之举外,还有很多类似的简化。比如,传统的行为数据的选择中,“连续三个月的行为平均”优先于“单个月的行为指标”(因为三个月的平均值可以使得模型的应用更加稳定),但是,在互联网里(具体到这里的在线运营的E产品),很多用户或者没有三个月的使用历史,或者相当多字段的记录是即时覆盖的(没有三个月的数据可以追踪),另外互联网的特性我们发现很多时候用户三个月的使用行为根本就没有相关性,类似的种种客观情况下,我们除了明智地简化外,实在没有道理固守传统行业的“连续三个月行为平均”的做法,这就是糊涂的好处。很多时候,过分的刻板,不合时宜的按部就班,就是纸上谈兵,就是幼稚。

其实,“糊涂”从来就不一定是个贬义词,从郑板桥的“难得糊涂”到现代控制论中的“模糊理论”,再到现代物理的“海森伯测不准原理”,睿智的东方先贤和西方大师都从不同的角度,不同的层次,发现了“糊涂”的价值。从俗世看,当年大科学家爱因斯坦在与海森伯争论测不准原理的时候,这样说“一个人把实际观察到的东西记在心里,会有启发性帮助的……但是,在原则上试图单靠可观察量来建立理论,那是完全错误的。实际上恰恰相反,是理论决定我们能够观察到的东西……只有理论,即只有关于自然规律的知识,才能使我们从感觉印象推论出基本现象。” 海森伯晚年回忆录承认,正是爱因斯坦1926年的这次谈话启发了他最终发现的“测不准原理”。

如果说俗世的那些模糊理论,测不准理论比较学术化比较局限的话,那么佛家的智慧却是更直接更生动更加信手拈来更加自然天成。当你思想复杂,思维周密的时候,其实是你在自寻烦恼,“天下本无事,庸人自扰之”,如果你内心真的很平静,很单纯,很简单,“明心见性”,天下还有什么东西可以为难你呢?

菩提本无树,明镜亦非台,本来无一物,何处惹尘埃?
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