數(shù)據(jù)挖掘有很高的專業(yè)門檻；然而用研、產(chǎn)品、運(yùn)營們也不一定就會(huì)被數(shù)據(jù)科學(xué)家們“碾壓”了。

這篇文章不是數(shù)據(jù)挖掘教程，而是讓用研、產(chǎn)品、運(yùn)營及其它相關(guān)崗位的同學(xué)了解：

1. 數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)；
2. 數(shù)據(jù)挖掘可以做哪些事情、有什么應(yīng)用價(jià)值；
3. 要發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值，你們應(yīng)該怎么與數(shù)據(jù)挖掘崗協(xié)作，你們不可替代的價(jià)值在哪里。

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1.數(shù)據(jù)挖掘是什么

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），核心是從數(shù)據(jù)集合中自動(dòng)抽取隱藏的有用信息（規(guī)則、概念、規(guī)律、模式等），并運(yùn)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中。自動(dòng)抽取的過程可以類比成定性研究／數(shù)據(jù)分析中的洞察（insight）。兩者的區(qū)別在于數(shù)據(jù)挖掘更依賴機(jī)器和算法，后者的洞察更依賴人腦。用更貼近生活的例子來說，數(shù)據(jù)挖掘好比醫(yī)生診斷病人，醫(yī)生收集病人的各種癥狀之后，通過一定分析，得出疾病診斷。但是，醫(yī)生能根據(jù)醫(yī)學(xué)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)反推疾病原因，數(shù)據(jù)挖掘卻很難反推原因，即解決不了“為什么”的問題。數(shù)據(jù)挖掘涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化等等，涉及的范疇很廣，其中還包括了一部分?jǐn)?shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工作，比如數(shù)據(jù)的整理、存儲(chǔ)。這些不是本文的重點(diǎn)，有個(gè)印象即可。作為茶余飯后跟妹子們聊天的素材也是極好的。

2.數(shù)據(jù)挖掘的核心

主流觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析密不可分，是統(tǒng)計(jì)技術(shù)的延伸和發(fā)展；實(shí)踐中兩者經(jīng)常結(jié)合使用，一般也不會(huì)刻意區(qū)分統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘。想了解“延伸和發(fā)展”什么意思？數(shù)據(jù)挖掘更注重應(yīng)用，用效果說話，變量/特征間的關(guān)系不是重點(diǎn)，可以是“黑箱”（注：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)慣叫變量，數(shù)據(jù)挖掘習(xí)慣叫特征，后面均用特征來指代）。舉個(gè)栗子，要讓更多的用戶變成付費(fèi)用戶，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析側(cè)重通過數(shù)據(jù)來了解哪些因素促成了付費(fèi)，怎么促進(jìn)付費(fèi)；數(shù)據(jù)挖掘可以預(yù)測哪些用戶將會(huì)是付費(fèi)用戶，然后能不能做點(diǎn)什么，讓他們?cè)诟顿M(fèi)的路上走得快一點(diǎn)、遠(yuǎn)一點(diǎn)、強(qiáng)一點(diǎn)。再舉個(gè)栗子，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析面對(duì)圖像識(shí)別效果很差，數(shù)據(jù)挖掘中的一些新技術(shù)能將準(zhǔn)確率做到接近人眼的水平。無論是數(shù)據(jù)挖掘還是傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析，在“目標(biāo)響應(yīng)概率”上達(dá)成了一致。從宏觀層面來說，目標(biāo)響應(yīng)概率是特定用戶群體，整體上的概率或可能性，如35%的用戶購買過XXX、喜歡某某明星的用戶占57%。從微觀層面來說，目標(biāo)響應(yīng)概率是具體到單個(gè)用戶的概率，如通過邏輯回歸算法，搭建一個(gè)預(yù)測響應(yīng)模型，預(yù)測每個(gè)用戶在某時(shí)段內(nèi)的流失概率。數(shù)據(jù)挖掘的一般做法是把樣本劃分為訓(xùn)練集（Training Set）、驗(yàn)證集（Validation Set）、測試集（Testing Set)，在具體實(shí)踐中，有時(shí)候僅劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；用另外時(shí)間窗口的新數(shù)據(jù)來進(jìn)行測試。通常所說的建模，是用一部分?jǐn)?shù)據(jù)（通常是60%-70%）來訓(xùn)練模型，再用另一部分?jǐn)?shù)據(jù)驗(yàn)證效果。

3.數(shù)據(jù)挖掘好不好

（一）傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析，基礎(chǔ)是概率論，需要對(duì)數(shù)據(jù)分布做假設(shè)，數(shù)據(jù)分布符合要求才能使用某種統(tǒng)計(jì)方法

對(duì)變量間的關(guān)系也要做假設(shè)，確定用某概率函數(shù)來描述變量間的關(guān)系，還要檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性。數(shù)據(jù)挖掘中算法會(huì)自動(dòng)尋找變量間的關(guān)系，對(duì)于海量雜亂的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘有優(yōu)勢。簡而言之，統(tǒng)計(jì)分析對(duì)數(shù)據(jù)分布有要求，數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)質(zhì)量非常寬容?，F(xiàn)在流行“大數(shù)據(jù)”，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)海量但非結(jié)構(gòu)化（大量的雜亂的稀疏數(shù)據(jù)，一眼看過去密密麻麻都是0），自然數(shù)據(jù)挖掘有優(yōu)勢。用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)稀疏數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理后，還經(jīng)常會(huì)用統(tǒng)計(jì)分析來做深度處理，所以說兩者密不可分。

（二）數(shù)據(jù)挖掘在預(yù)測時(shí)重點(diǎn)關(guān)注預(yù)測結(jié)果，變量間的關(guān)系可以是“黑箱”

這雖然能解決問題，但不利于解釋業(yè)務(wù)，有些情況下必須選用“退而求其次”的方法，把黑箱里面的情況搞清楚。比如為防范信用卡盜刷而建的風(fēng)控模型，會(huì)用決策樹做，便于向用戶/騙子解釋因?yàn)槭裁辞闆r被攔截。大家不要低估騙子的心理素質(zhì)，如果說不出個(gè)所以然，嘿嘿，你跟騙子耗不起這個(gè)糾纏的時(shí)間。所以，實(shí)際業(yè)務(wù)中，沒有最牛的算法，只有最適合的算法。

（三）傳統(tǒng)做統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，分析人員會(huì)先做假設(shè)和判斷，再通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證假設(shè)是否成立

人腦在建立假設(shè)時(shí)起了不可替代的作用。而算法自動(dòng)尋找數(shù)據(jù)規(guī)律時(shí)，可能會(huì)過擬合，造成模型不穩(wěn)定，后續(xù)的應(yīng)用效果比較差。下面用三張圖來說明過擬合（圖片來自網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資料）：

圖1，藍(lán)色空心小點(diǎn)代表真實(shí)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，綠線代表我們想去擬合的真實(shí)曲線，當(dāng)我們用一維曲線（直線）去擬合時(shí)，得到紅線，從圖上就能直觀看出擬合效果不好。

圖2，用三維曲線去擬合時(shí)，得到的效果不錯(cuò)，紅線穿過了大多數(shù)藍(lán)點(diǎn)。

圖3，用九維曲線去擬合時(shí)，哇塞，完美！紅線穿過了每一個(gè)藍(lán)點(diǎn)。但是這樣的模型已經(jīng)嚴(yán)重偏離了綠線,?對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測效果會(huì)很差。此時(shí)紅線就是過擬合了。所以，不能光追求數(shù)據(jù)挖掘時(shí)的一些客觀指標(biāo)，能解決實(shí)際問題的模型才是好模型。

4.數(shù)據(jù)挖掘怎么提高效能

效能，更高效地解決問題，目前提高數(shù)據(jù)挖掘效能有兩條不同的路。

（一）從算法里挖潛能

學(xué)術(shù)界尋找更強(qiáng)的算法，工業(yè)界玩弱算法疊加。傳統(tǒng)的算法改進(jìn)路線是人工生成特征，但效果有限（會(huì)伴生“高維”、“稀疏”等問題，計(jì)算困難），特別是圖像識(shí)別、自然語言處理等問題，人工來做特征工程非常困難；學(xué)術(shù)界發(fā)展出更強(qiáng)的新算法，解決特定類別問題。工業(yè)界多用取巧的方式，不斷嘗試算法疊加，發(fā)現(xiàn)效果更好的解決方法。舉個(gè)栗子：GBDT（由多棵決策樹組成的迭代決策樹）+?X（LR、FM、……），疊加后投票（賦予權(quán)重）。同時(shí)，工業(yè)界還要考慮計(jì)算資源問題，怎樣的算法“算得快”也很重要。

（二）通過特征選擇提高效能

特征太少威脅模型的穩(wěn)定性，特征太多也影響模型穩(wěn)定性且增加復(fù)雜度，用白話來說就是特征數(shù)量沒控制好，會(huì)造成建模成本高、模型應(yīng)用效果差?？刂铺卣鲾?shù)量涉及到特征的選擇，特征選擇源于洞察，依賴人腦，尤其在無監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下，更需要人腦對(duì)業(yè)務(wù)的理解和判斷作為基礎(chǔ)。（注，無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)例子是用戶聚類，得到的用戶類別沒有客觀指標(biāo)可驗(yàn)證。）

5.數(shù)據(jù)挖掘常用業(yè)務(wù)場景

（一）目標(biāo)用戶的預(yù)測（響應(yīng)、分類）

如預(yù)測用戶在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)流失概率的流失預(yù)警模型，用第N月的行為數(shù)據(jù)，預(yù)測用戶在第N+1月和第N+2月的流失情況。通過預(yù)測得到即將流失的用戶名單后，針對(duì)其中的高價(jià)值用戶，運(yùn)營有時(shí)間窗口來采取措施進(jìn)行挽留。同理還可以建付費(fèi)預(yù)測模型、續(xù)費(fèi)預(yù)測模型、運(yùn)營活動(dòng)響應(yīng)模型。這些模型的本質(zhì)是預(yù)測單個(gè)用戶的響應(yīng)概率（Probability）。

（二）用戶分層精度

介于上述針對(duì)單個(gè)用戶的精細(xì)化操作與針對(duì)全體用戶的粗放操作之間，是一種折衷過渡模型。與預(yù)測單個(gè)用戶的情況相比，分層模型不需要大量資源投入，但它比粗放操作精細(xì)，提高了業(yè)務(wù)效率。用戶運(yùn)營分層模型、用戶分層進(jìn)化圖、向不同群體提供不同說辭和服務(wù)，均是業(yè)務(wù)應(yīng)用場景。用戶聚類、群體用戶畫像也算“用戶分層”，這種分層，僅僅是不同類別的區(qū)分，類之間沒有遞進(jìn)關(guān)系。

（三）用戶路徑分析能給產(chǎn)品經(jīng)理、用戶體驗(yàn)人員、運(yùn)營這三大類崗位的同學(xué)帶來價(jià)值

如通過分析用戶訪問路徑來優(yōu)化網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、進(jìn)行改版；提煉出特定用戶群體的主流路徑；預(yù)測用戶可能訪問的下一個(gè)頁面等。漏斗模型是很常見的“特殊”用戶路徑分析模型，依賴分析思路和業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)。如支付轉(zhuǎn)化率分析，每個(gè)節(jié)點(diǎn)均對(duì)應(yīng)不同的業(yè)務(wù)涵義。

（四）交叉銷售與個(gè)性化推薦

用戶來了之后，我們總是希望能挖掘用戶潛在需求，一次性將更多的商品或服務(wù)賣給他/她，尤其是依賴流量的產(chǎn)品，流量獲取成本高的話，用戶挖掘非常重要。通過用戶行為數(shù)據(jù)挖掘，找出有明顯關(guān)聯(lián)的商品組合，“打包”銷售，或進(jìn)行個(gè)性化推薦，均能促進(jìn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。目前，Amazon（亞馬遜）35%的購買來自推薦，LinkedIn（領(lǐng)英）50%的關(guān)聯(lián)是通過推薦匹配，時(shí)尚網(wǎng)站“Stitch Fix 100%的購買都是由推薦產(chǎn)生”。數(shù)據(jù)挖潛對(duì)產(chǎn)品會(huì)越來越重要。當(dāng)然，數(shù)據(jù)不是萬能的，個(gè)性化推薦的前、后環(huán)節(jié)均基于對(duì)業(yè)務(wù)和用戶的理解。

（五）信息質(zhì)量優(yōu)化

信息質(zhì)量模型的特點(diǎn)是：最初評(píng)價(jià)目標(biāo)對(duì)象“質(zhì)量好壞”時(shí)，依賴專家和用戶調(diào)研的結(jié)果綜合進(jìn)行評(píng)定。之后將評(píng)定緯度和評(píng)定結(jié)果交給機(jī)器，最終形成可用的模型。如商品介紹頁質(zhì)量優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)店鋪質(zhì)量優(yōu)化、論壇發(fā)帖質(zhì)量優(yōu)化等。

（六）文本挖掘想象一下詞云

這就是文本挖掘的一種形式。另外文本挖掘還能分析情感、判斷用戶特征、做網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控、做傳播分析等。當(dāng)你需要一些信息來輔助決策的時(shí)候，想想能否從文本里面挖掘出有價(jià)值的內(nèi)容。

6.重點(diǎn)來了

前面說了那么多，最終回到本文的核心觀點(diǎn)，因受現(xiàn)實(shí)條件制約（數(shù)據(jù)質(zhì)量、資源投入），數(shù)據(jù)挖掘非常依賴對(duì)業(yè)務(wù)的理解和把控。對(duì)業(yè)務(wù)和用戶的理解用于指導(dǎo)建模，對(duì)業(yè)務(wù)的把控則是產(chǎn)品想要打造的品牌/體驗(yàn)，是產(chǎn)品想把用戶過去的方向，也是商業(yè)邏輯問題。

理論上通過A/B測試可以完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來追逐指標(biāo)，這是“短期利益”，但現(xiàn)實(shí)中我們還關(guān)心產(chǎn)品的“長期利益”，在短期和長期之間尋找一個(gè)平衡點(diǎn)。對(duì)業(yè)務(wù)/用戶的理解和把握，來自產(chǎn)品經(jīng)理、來自用戶研究、來自運(yùn)營、也可能來自其它崗位。所以，這些崗位的同學(xué)必須知道怎么跟數(shù)據(jù)挖掘崗協(xié)作，怎么推動(dòng)模型落地并有良好的應(yīng)用。部分用研同學(xué)因?yàn)樽詭Ыy(tǒng)計(jì)分析技能，已能搭建比較理想的模型；產(chǎn)品和運(yùn)營（也包括用研），應(yīng)該做好數(shù)據(jù)挖掘前后兩端的工作，這事跟你們不是沒有關(guān)系。數(shù)據(jù)輔助決策這件事會(huì)越來越滲透到產(chǎn)品開發(fā)和商業(yè)流程中；開發(fā)、產(chǎn)品、市場、商務(wù)等崗位會(huì)越來越有“數(shù)據(jù)感”，能進(jìn)行自助分析。最終，數(shù)據(jù)是為商業(yè)邏輯服務(wù)的。

作者：韓曉燕，網(wǎng)易杭州研究院，產(chǎn)品發(fā)展部，微信公眾號(hào)“用鹽有點(diǎn)咸”，用戶研究。

本文由 @韓曉燕 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。