建模分析師與演算法工程師的主要區別

大家晚上好，我是新來的實習生小模君，前幾天小智老師給我科普了數據挖掘的基礎知識，頗有收穫，於是就趁小天今天有事休假冒個泡跟大家分享一番。

數據挖掘，英文名叫Data mining，一般是指從大型資料庫中將隱藏的預測信息抽取出來的過程，而更為精確的解釋則是「從數據中挖掘知識」。

這個概念乍眼一看有點懵，畢竟從數據中挖掘出知識的說法是小模君以前沒有接觸過的。

因此小智老師只好舉個栗子解釋：

假如某東需要預測用戶在未來5天內的購買需求，以達到精準營銷的目的，那麼此時完全可以藉助數據挖掘實現。

通過數據挖掘技術和機器學習演算法，在以某東真實的用戶、商品和行為數據（脫敏後）為基礎的情況下，構建一個用戶購買商品的預測模型，輸出高潛用戶和目標商品的匹配結果，從而提供高質量的目標群體，實現精準營銷。

也就是說，我們能夠從海量的數據中挖掘出有用知識服務於我們的工作。

而就目前而言，數據挖掘大致上是可以分為四個層次：純粹數據加工、傻瓜式挖掘、較為自由的挖掘以及演算法拆解和開發。

（一）純粹數據加工

這一層次主要側重於變數的加工和預處理，主要的加工工具就是大家比較熟悉的SQL和SAS base。

從源系統或數據倉庫，對相關數據進行提取、加工、衍生處理，生成各種業務表。緊接著，以客戶號為主鍵，將這些業務表整合匯總出一張大寬表，而這張寬表就是所謂的「客戶畫像」。

（二）傻瓜式挖掘

傻瓜式操作的優點就是讓數據挖掘變得入手快且簡單，但是，眾所周知傻瓜式操作必然存在缺陷，比如挖掘的過程會很單調無趣，沒辦法批量運算模型等等。而較為典型的工具有SAS EM和clementine。

這兩種工具已經嵌入了很多較為傳統成熟的演算法、模塊和節點（如大家很熟悉的神經網路以及前幾天小天提到的決策樹等）。只需滑鼠的托拉拽，基本上就可以滿足你挖掘數據的需求。

因此，在熟練操作這些工具的情況下，若想進一步提升建議需要拋棄它們。

（三）較為自由的挖掘

在這個層次，典型的工具就是R和Python這兩個開源工具，前者是統計學家開發的，而後者則是計算機學家開發的。

它們不但有較多前沿且成熟的演算法包調用，還能對既有的演算法包進行修改調整，以適應分析需求，十分的靈活。此外，Python在文本、社會網路方面的處理，功能比較強大。

（四）演算法拆解和自行開發

到了這一層次，說明你們已經擁有了重新編寫演算法代碼的能力，比如用自己的代碼實現邏輯回歸運算過程，甚至根據業務需求和數據特點，更改其中一些假定和條件，以提高模型運算的擬合效果。

一般而言，大多數人會利用python、c、c++進行演算法拆解和開發。

可以看到，四個層次中出現最多的就是python，因此可以這麼說掌握了python，掌握數據挖掘也就不在話下了！

而根據當前互聯網的招聘和對技能的需求來說，當你已經順利度過前三個層次的時候，建模分析師的職位是妥妥的，如果再更進一步到達了第四層次，相信你就是當之無愧的演算法工程師了！

那麼，怎麼才能更好地掌握數據挖掘，最高效的學習路徑應該是什麼樣的呢？

此時，我們最先要做的就是了解數據挖掘的大致流程。

（一）數據讀取

數據挖掘嘛，數據是重中之重，因此第一步就應該把數據讀取出來。

（二）特徵理解分析

數據讀出來了，但並不代表這些數據都是有用的，因此需要根據數據的特徵進行理解和分析，考慮變數與結果的關係，最後繪圖得出結論，輔助判斷，進而選出有價值的數據。

（三）數據清洗與預處理

選出了有價值的數據就可以馬上建立模型了吧？別想太多，還得先清洗和預處理數據。雖然這一步看似很簡單，但是實際上它是整個數據挖掘過程中最耗時的，大概佔了70-80%的時間。

如何對數據進行恰當的處理使得最終能夠獲取最合適的數據是這一步需要解決的。請記住，數據決定了模型的上限。

（四）建立模型

完成了最重要的第三步之後，就可以開始建模了，通過多種演算法的對比以及參考他人的策略進行建模與優化，最終得出合適的模型。

基本了解完數據挖掘的一些基礎知識，但是如何才能掌握數據挖掘，成為一名演算法工程師呢？與其自學而苦苦不得入門，還不如跟隨經驗豐富的老師快速提升更為有效。

為此超級數學建模攜手唐宇迪老師以Python和真實數據集為基礎，給你精心準備了《Python數據挖掘實戰》課程！

本課程將通過59學時系統詳解藉助Python數據科學庫進行數據挖掘、建模和分析的原理與應用，並結合真實案例進行課程教學與實戰訓練，同時課後唐老師還會及時跟蹤答疑。

即便是純小白，小模君相信學習該課程不會有太大的壓力。

課 程 詳 情

【課程信息】

「 課程名稱 」

Python數據挖掘實戰課程

（共59學時）

「 學習平台 」

騰訊課堂

「 上課形式 」

課程均為錄播視頻

報名即可反覆觀看

「 課前準備 」

了解數據挖掘基本概念

掌握python基本概念

「 學習周期 」

建議每周至少學習2小時，一個月內可完成兩遍

「 面向人群 」

數據挖掘愛好者、科研工作者、

人工智慧、機器學習愛好者、

零基礎的小白

「 答疑形式 」

學習群老師隨時答疑，即便是最初級的問題

「 課程資料 」

知識解讀、操作詳解、課程代碼、實戰案例

「 課程收益 」

1.快速掌握數據挖掘的基礎知識

2.掌握數據建模的原理與應用

3.可獨立完成項目實戰

「 課程福利」

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授 課 老 師

作為本次課程的主講人，唐老師將自己多年的機器學習、數據挖掘經驗和Python使用技巧分享給大家。所以課程不僅是知識，還有思維和方法，你完全可以做到舉一反三。

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