第2章數(shù)據(jù)挖掘建模方法

商務數(shù)據(jù)挖掘與應用案例分析第2章數(shù)據(jù)挖掘建模方法

2.1概述>>

2.2業(yè)務理解>>

2.3數(shù)據(jù)理解>>2.4數(shù)據(jù)準備>>

2.5建模>>2.6評估>>2.7部署>>

2.1概述(1)成功的數(shù)據(jù)挖掘是讓數(shù)據(jù)有商業(yè)價值，數(shù)據(jù)挖掘分析師需要知道什么對商業(yè)有價值，并且知道為了獲得巨大收益如何整理數(shù)據(jù)。為了成功運用數(shù)據(jù)挖掘，對數(shù)據(jù)挖掘技術層面的理解至關重要，尤其是應該了解如何將數(shù)據(jù)變成有用信息的過程。本章主要介紹跨行業(yè)標準流程CRISP-DM(cross-industrystandardprocessfordatamining)。該模型將一個數(shù)據(jù)挖掘項目的生命周期分為業(yè)務理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、建模、評估和部署等6個階段，這個流程為我們提供了一個數(shù)據(jù)挖掘所需步驟的完整概括。2.1概述(2)業(yè)務理解(BusinessUnderstanding)數(shù)據(jù)理解(DataUnderstanding)數(shù)據(jù)準備(DataPreparation)建模(Modeling)評估(Evaluation)部署(Deployment)商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘案例某一家銀行存在一個業(yè)務難題，他們的特別商業(yè)產品——家庭抵押貸款額度，不能吸引好的客戶，家庭抵押貸款業(yè)務量低。為此，美國消費者資產協(xié)會決定與Hyperparallel公司合作，采取數(shù)據(jù)挖掘方法來解決這個問題。根據(jù)CRISP-DM建模體系，第一階段是業(yè)務理解。從這個案例來看，主要的業(yè)務問題是解決家庭抵押貸款的業(yè)務量。從業(yè)務角度上看，是否存在一些客戶群體對家庭抵押貸款這項業(yè)務感興趣，而這些客戶群體又有什么共同的特征，客戶什么時候最可能需要這種貸款等等。根據(jù)一般常識和商業(yè)顧問、領域專家的意見，他們認為可能使用家庭貸款業(yè)務的人群有兩種：一種是有孩子上大學的家長，想通過家庭抵押貸款支付學費，另一種是高收入但收入不穩(wěn)定的人，想通過家庭抵押貸款事、使其收入削峰填谷。經過上述的業(yè)務理解后，需要進行數(shù)據(jù)理解。首先要收集數(shù)據(jù)挖掘過程所需要的數(shù)據(jù)。多年來，美國銀行一直將數(shù)百萬的零售客戶數(shù)據(jù)存儲在一個巨大的關系數(shù)據(jù)庫中。關系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)共有42個字段，每個記錄保存了客戶的詳細信息。收集到原始數(shù)據(jù)后，需要根據(jù)問題識別數(shù)據(jù)有用的特征，檢驗數(shù)據(jù)的質量，對缺失的字段、數(shù)值型變量的取值范圍等質量問題進行檢驗并作處理。然后，對這些數(shù)據(jù)進行篩選，轉換，調整，規(guī)范化后，輸入到公司數(shù)據(jù)倉庫中。美國銀行利用這個系統(tǒng)，能參透與銀行保持聯(lián)系的客戶的所有關系。數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性匯集成客戶獨一無二的特征，然后采用Hyperparallel公司的數(shù)據(jù)挖掘工具進行分析。經過數(shù)據(jù)挖掘工具的決策樹功能，按照現(xiàn)有銀行劃分客戶的規(guī)則，將客戶分成兩類，即可能或者不可能對提供家庭抵押貸款做出反應。經過了大量的有購買產品和沒有購買產品的客戶數(shù)據(jù)，決策樹最終獲得判定不同類型客戶之間差別的規(guī)則。一旦發(fā)現(xiàn)規(guī)則，利用得到的模型可以給每個潛在客戶記錄增加一個屬性，即好的潛在客戶標志，就是由數(shù)據(jù)挖掘模型生成的。接著使用模式的查找工具，確定客戶什么時候最有可能需要這種貸款。最后，使用聚類工具將具有相似屬性的客戶分成不同的組。在某一點上，數(shù)據(jù)挖掘工具發(fā)現(xiàn)了14個客戶簇，其中很多簇似乎沒有什么特別的發(fā)現(xiàn)。但是，有一個簇具有兩個令人費解的特點：一是這個簇的39%的人不同時擁有企業(yè)和個人賬戶，二是這個簇中的客戶占到家庭抵押貸款可能響應者的四分之一。這些數(shù)據(jù)提示好奇的數(shù)據(jù)挖掘者，上述簇中的客戶有可能使用家庭抵押貸款來從事商業(yè)活動。利用數(shù)據(jù)挖掘的結果，美國消費協(xié)會資產協(xié)會和銀行的零售分支機構聯(lián)合組織市場調查、與客戶面談。市場調查的結果證實了貸款收入將被用于從事商業(yè)活動。盡管市場調查存在一些缺點，例如響應者并不能代表全部的人口，有些客戶并非誠實對待調查等等，但是與現(xiàn)有客戶和以前的客戶進行面談的時候，也可以深入了解其他方式無法得到的情況。對由數(shù)據(jù)挖掘產生的結果進行評估之后，美國銀行制定部署運用方案，并且按照方案采取了相應的措施，最終，家庭抵押貸款的響應率從0.7%上升到了7%。資料來源：(美)MichaelJ.A.Berry(美)GordonS.Linoff著.數(shù)據(jù)挖掘技術：市場營銷、銷售與客戶關系管理領域應用.機械工業(yè)出版社.2006.72.2業(yè)務理解業(yè)務理解是數(shù)據(jù)挖掘的第一個階段，從業(yè)務的角度了解項目的要求和最終目的是什么，并將這些目的與數(shù)據(jù)挖掘的定義以及結果結合起來。具體任務包括：(1)業(yè)務梳理(2)業(yè)務描述(3)業(yè)務特征研究(4)業(yè)務關聯(lián)分析2.3數(shù)據(jù)理解（1）數(shù)據(jù)理解階段是從收集數(shù)據(jù)開始，通過一些活動的處理，目的是熟悉數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)的質量問題，首次發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內部屬性，或是探測引起興趣的自己去形成隱含信息的假設。其任務包括：(1)數(shù)據(jù)收集(2)數(shù)據(jù)描述(3)數(shù)據(jù)探索(4)數(shù)據(jù)質量檢測2.3數(shù)據(jù)理解（2）(1)數(shù)據(jù)收集在收集數(shù)據(jù)之前，需要根據(jù)業(yè)務問題明確數(shù)據(jù)挖掘過程需要哪些信息，哪些變量是必需的，哪些變量與數(shù)據(jù)挖掘目標不相關，然后根據(jù)選擇的標準收集數(shù)據(jù)，檢查是否所有的信息都確實可以利用來實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的目標。(2)數(shù)據(jù)描述描述數(shù)據(jù)主要是熟悉數(shù)據(jù)，理解數(shù)據(jù)的內涵，檢驗數(shù)據(jù)的“總的”或者“表面的”特征。例如從商業(yè)的角度理解每個變量及其值的含義，變量的含義是否始終一致，變量是否與具體的數(shù)據(jù)挖掘目標相關聯(lián)等。2.3數(shù)據(jù)理解（3）(3)數(shù)據(jù)探索探索數(shù)據(jù)主要是詳細分析引人注目的變量特征，識別潛在的特征，思考和評估在描述數(shù)據(jù)過程中的信息和發(fā)現(xiàn)，提出假設并確定方案，闡明數(shù)據(jù)挖掘的目標。例如，電信公司想挖掘出移動業(yè)務之間的關聯(lián)規(guī)則，那么，在描述數(shù)據(jù)后，根據(jù)數(shù)據(jù)的特征，選擇各種可能相關的業(yè)務進行挖掘，對于顯而易見的規(guī)則，則可以不作考慮。比如說開通上網功能的客戶中絕大部分客戶也開通了飛信業(yè)務，則在探索數(shù)據(jù)時，不需要考慮這兩個業(yè)務之間的關聯(lián)。(4)數(shù)據(jù)質量檢測檢驗數(shù)據(jù)質量，列舉有關問題。例如數(shù)據(jù)是否完整、正確，是否存在缺失值，數(shù)值型變量的范圍是否落在允許的范圍內，變量的含義與變量值是否一致等質量問題。2.4數(shù)據(jù)準備(1)數(shù)據(jù)準備階段的工作是對可用的原始數(shù)據(jù)進行一系列的組織以及清洗等預處理，使之達到建模需求，而這些數(shù)據(jù)將是模型工具的輸入值。數(shù)據(jù)準備階段的任務有可能執(zhí)行多次，并且沒有任何規(guī)定的順序。這個階段其任務包括：(1)數(shù)據(jù)篩選(2)數(shù)據(jù)清理(3)數(shù)據(jù)構建(4)數(shù)據(jù)整理合并(5)規(guī)范化數(shù)據(jù)(6)準備建模數(shù)據(jù)集(7)選擇建模技術和訓練模型(1)數(shù)據(jù)篩選數(shù)據(jù)篩選的任務是確定數(shù)據(jù)挖掘分析過程中所必須的數(shù)據(jù)，即選擇有用的特征和記錄。在選擇數(shù)據(jù)的時候，首先要考慮的問題是數(shù)據(jù)要符合解決企業(yè)問題的需要。再者，由于用于建模的數(shù)據(jù)應盡可能地完整，數(shù)據(jù)量盡可能多。當開發(fā)預測模型時，資料中也應該包括想要的輸出。2.4數(shù)據(jù)準備(2)(2)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)挖掘過程是否成功，得出的結果模型是否可靠，取決于數(shù)據(jù)質量的好壞。清理數(shù)據(jù)的任務恰恰是清理數(shù)據(jù)中包含的噪聲和與數(shù)據(jù)挖掘主題明顯無關的數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的質量。清理數(shù)據(jù)通常包括：填補空缺的數(shù)據(jù)值。例如忽略有空缺值的記錄；人工填寫空缺值；使用一個全局變量填寫空缺值；使用屬性的均值填寫空缺值。清理噪聲數(shù)據(jù)。對于噪聲數(shù)據(jù)有以下幾種處理方法：一是分箱，二是聚類方法，通過聚類發(fā)現(xiàn)孤立點。三是計算機與人工相結合的方法，四是回歸分析，建立回歸方程。解決不一致問題。數(shù)據(jù)的不一致主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)的單位、命名、結構、含義不一致?？梢酝ㄟ^對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一調整進行解決。2.4數(shù)據(jù)準備(3)(3)數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)構建包括建設性的數(shù)據(jù)準備工作，例如屬性構造，多維數(shù)據(jù)組織(聚集)，數(shù)據(jù)泛化處理。屬性構造是指構造新的屬性并添加到屬性集中，以幫助提高數(shù)據(jù)挖掘的過程。多維數(shù)據(jù)組織(聚集)是指對數(shù)據(jù)進行匯總和聚集，采用切片、旋轉等操作將原始數(shù)據(jù)按照多維立體形式組織成為不同層次、不同粒度、不同維度的聚集。數(shù)據(jù)泛化處理是指使用高層次的概念替換低層次的概念。例如短信業(yè)務替換各種不同種類的短信業(yè)務，使用國家替換城市。2.4數(shù)據(jù)準備(4)(4)數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)整合的主要任務是將來自多數(shù)據(jù)源(例如數(shù)據(jù)庫、文件等)的相關數(shù)據(jù)組合到一起，即把不同來源、格式、特點性質的數(shù)據(jù)在邏輯上或者物理上有機地集合在一起，使之更加有利于數(shù)據(jù)挖掘過程的實現(xiàn)。(5)數(shù)據(jù)規(guī)范化規(guī)格化數(shù)據(jù)就是將有關屬性數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個特定的小范圍內，以消除數(shù)值型數(shù)據(jù)因大小不一而造成的數(shù)據(jù)挖掘結果的誤差。常用的規(guī)格化數(shù)據(jù)方法有三種：最大最小規(guī)格化z-score規(guī)格化小數(shù)定標規(guī)格化2.4數(shù)據(jù)準備(5)2.4數(shù)據(jù)準備(6)(6)準備建模數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)準備是在數(shù)據(jù)建模前對數(shù)據(jù)的最后一步進行處理，對數(shù)據(jù)進行上述處理后，還不能直接用于數(shù)據(jù)建模，還需要考慮到數(shù)據(jù)的稀疏程度。通常，對于稀疏的數(shù)據(jù)，最好選用15%~30%的比例來建模，例如：在建立欺詐檢測模型時，欺詐記錄的數(shù)據(jù)占比例很小。如果直接用這樣的數(shù)據(jù)進行建模，那么，成功預測沒有欺詐的可能性將會很高。但是這樣得到的模型用處不大甚至完全無用。為了評估模型，一般將建模數(shù)據(jù)集分成三個部分，即訓練集、測試集和評估集。將數(shù)據(jù)的訓練集作為最初用于建立模型的數(shù)據(jù)，用測試集和評估集來精化模型和評估模型。2.5建模(1)2.5.1成功建立預測模型的注意要點2.5.2如何建立有效的預測模型2.5建模(2)一個模型的好壞依賴于所選擇的算法和使用的工具。一些工具可以生成許多不同的模型，而且可以自動從中選出最好的模型。可以選擇多種不同的數(shù)據(jù)挖掘技術，每一種技術都有它的優(yōu)缺點。實際應用時，需要根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的目的以及數(shù)據(jù)的特點選擇數(shù)據(jù)挖掘的算法。數(shù)據(jù)挖掘中的建模是針對問題的特定對象，為了特定的數(shù)據(jù)挖掘目的，做出假設，運用適當?shù)臄?shù)據(jù)挖掘工具和其他科學工具建立模型，利用模型解釋特定的現(xiàn)象和預測對象的未來狀況。

2.5.1成功建立預測模型的注意要點（1）對于預測模型而言，當預言與結果相一致時，才能說明預言是有效的然而，要成功建立預測模型，需要注意以下三點：(1)預測模型的時間范圍在建立模型的過程中，首先需要訓練模型，即用歷史數(shù)據(jù)構建模型，進行預測，然后將模型應用于新的數(shù)據(jù)中從而生成結果，這個過程稱為得分，它是用最新的數(shù)據(jù)來預測未來的結果。具體如圖所示：2.5.1成功建立預測模型的注意要點（2）(2)模型的使用有效期在建立預測模型的時候，還需要考慮模型的使用有效期問題，即模型使用有效期和模型預測有效期。模型使用有效期是指在業(yè)務環(huán)境、技術手段、客戶基礎等相對穩(wěn)定的條件下，可以繼續(xù)使用之前建立的預測模型。但是隨著時間的推移，這些條件可能會發(fā)生變化，因此，必須用新的數(shù)據(jù)構建新的模型，而不能用之前建立的模型進行預測。模型預測有效期是指預測結果應該在特定的時間內才有效。例如電信行業(yè)中預測某個特定季度或者特定月份的客戶流失率。在這種情況下，需要對不同季度或者月份使用不同的預測。2.5.1成功建立預測模型的注意要點（3）(3)建立預測模型的假設為什么可以用預測模型來預測現(xiàn)實生活中特定對象的未來狀況？原因是預測模型的成功應用依賴于三個基本假設：假設1：歷史是未來的寫照假設2：數(shù)據(jù)是可以獲得的假設3：數(shù)據(jù)中包含我們的預期目標2.5.2如何建立有效的預測模型（1）建立預測模型最重要的目標是保持模型穩(wěn)定，有效模型的建立需要考慮以下因素：(1)預測建模的第一項任務就是搜集足夠預先分類好的數(shù)據(jù)，將模型集分為三部分：訓練集、測試集、評估集，并理解模型在各個子集上的效果。(2)對于類別不平衡的數(shù)據(jù)，通過抽樣來控制模型集的密度，即不同分布的類別比例。(3)注意觀察所用數(shù)據(jù)的輸入和輸出時間范圍，所有輸入都必須出現(xiàn)在輸出之前，保留一個執(zhí)行期間是明智的選擇。(4)在模型集中使用多重時間窗口有助于確保模型穩(wěn)定、并在時間上易于轉換。(5)大多數(shù)建模過程需要建立多個模型，并對多個模型的效果進行比較，以選用效果最好的模型進行預測，或者對多個模型進行組合，以得到性能更優(yōu)的集成分類模型。(6)對不同的模型集、模型參數(shù)以及時間范圍進行試驗，有助于建立更好更穩(wěn)定的模型。2.5.2如何建立有效的預測模型（2）在了解以上因素的基礎上，需要掌握建立有效預測模型的基本步驟：(1)用訓練集的數(shù)據(jù)進行訓練建立模型。這步產生的結果是找出數(shù)據(jù)中所包含的預測模式。(2)利用測試集，對模型進行修正。其目的是為了防止模型對訓練集的模式記憶太深，出現(xiàn)過度擬合現(xiàn)象，以使模型更具一般性，并且能夠很好地適應未知數(shù)據(jù)。(3)對模型的效果進行評價。這個過程需要用到評估集，這部分數(shù)據(jù)也是模型集的一部分。它是在建模和測試修正過程中尚未用到的那部分數(shù)據(jù)集。檢測模型的性能可以通過判錯矩陣和增益表(liftchart)或累計增益圖(cumulativegainchart)來評價。2.5.2如何建立有效的預測模型（3）實際值YN預測值Y2%4%N12%82%實際值YN預測值Y7%40%N3%50%a)判錯矩陣判錯矩陣表示了一個模型與事實發(fā)生沖突的可能性。從判錯矩陣中可以看出預測模型預測正確的比例和預測錯誤的比例，使我們認識到模型的執(zhí)行效果，理解模型的結果。

表2-1表示的是判錯矩陣。究竟哪個模型是最優(yōu)的模型，還要視業(yè)務問題而定。

表2-1判錯矩陣2.5.2如何建立有效的預測模型（4）b)累計增益圖累計增益圖是一種常用的用于評估模型執(zhí)行效果的圖表。它的橫軸和縱軸都是百分比構成。橫軸表示資料得分從小到大排序以后，按十分位累計資料百分比。累計增益圖的縱軸表示這部分資料在總資料中的比例。下圖表示的是不同模型產生的累計增益圖表。建模曲線和對角線包圍的面積越大，說明模型的執(zhí)行效果越好。2.6評估評估是將模型輸出的結果與現(xiàn)實生活中發(fā)生的結果進行對比，進一步評估模型。要保證預測結果的有效性，對預測模型進行分析與評價時，應遵循如下原則：合理性預測能力穩(wěn)定性在評估結果之后，需要回顧檢討探測的過程，從而決定后續(xù)的步驟與調整。經過對模型的評估，回顧整個探測的過程，查找建模結果中與現(xiàn)實生活中發(fā)生結果的差距，檢查探測過程的可能出現(xiàn)的錯誤，決定后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘的步驟并做出相應的調整。2.7部署模型的作用是從數(shù)據(jù)中找到知識，獲得的知