作為文科生，我是如何轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘工程師的 | CDA持證人分享

大家好，今天跟大家?guī)?lái)一個(gè)分享，主題是關(guān)于我如何從文科生轉(zhuǎn)行為數(shù)據(jù)挖掘工程師的。

• 第 一部分講一下我作為文科生轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘的歷程；
• 第二部分是關(guān)于目前從事數(shù)據(jù)挖掘，主要針對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘所需要掌握的一些技能；
• 第三部分講一下我之前做的一個(gè)產(chǎn)品，關(guān)于電信產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)的模型建置整體的流程。

01、文科生轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘工程師的歷程

首先看到第 一部分的內(nèi)容 ,也就是我的轉(zhuǎn)行歷程。

我高中那會(huì)兒讀的是文科,大學(xué)期間學(xué)習(xí)了社會(huì)學(xué)專(zhuān)業(yè)。在本科期間,我也接觸過(guò)一些統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí),線性代數(shù)等知識(shí)也學(xué)過(guò),但當(dāng)時(shí)對(duì)這些學(xué)科將來(lái)的用途并不是很清楚。

參加工作后,最初我從事產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的相關(guān)工作。在工作過(guò)程中, 我接觸到了數(shù)據(jù)分析相關(guān)的內(nèi)容。當(dāng)時(shí)我感覺(jué)自己工作內(nèi)容比較雜,也沒(méi)有拿得出來(lái)的技能。

我認(rèn)為數(shù)據(jù)分析很有前景,無(wú)論是文科生還是理科生都可以學(xué)，學(xué)起來(lái)也比較有趣 ，內(nèi)容不枯燥,所以我漸漸開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析。

這里我列了幾個(gè)對(duì)我比較關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn),這些對(duì)我未來(lái)的工作有了較大的影響。

首先就是學(xué)數(shù)據(jù)挖掘,用的是SPSS Modeler.比較容易上手,入門(mén)也比較簡(jiǎn)單。SPSS Modeler雖然很好用,但其實(shí)很多時(shí)候不能滿(mǎn)足數(shù)據(jù)清洗的一些需求,也有一些劣勢(shì) ,比如算法更新很慢,只有比較常規(guī)的算法,如果想用比較先進(jìn)的算法,還是開(kāi)源的軟件提供的比較多。

之后我學(xué)習(xí)了Python,比較容易上手,語(yǔ)法也比較簡(jiǎn)潔。通過(guò)大量練習(xí)掌握了爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等技能點(diǎn)。

Python基本能滿(mǎn)足日常工作的需求。

第三個(gè)節(jié)點(diǎn)是我學(xué)習(xí)了SQL和統(tǒng)計(jì)知識(shí)。SQL本身基礎(chǔ)的知識(shí)不是特別復(fù)雜,然后主要靠練習(xí),包括統(tǒng)計(jì)的一些知識(shí),這也是我在之后的工作中不斷學(xué)習(xí)的。

02、從事數(shù)據(jù)挖掘技能需求

目前我目前從事的是數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)工作,接下來(lái)講一下I作中所需要的一些技能。

這部分可以分為硬技能和軟技能。

硬技能

硬技能這里我分為理論基礎(chǔ)、算法能力、分析工具和通用工具。下面具體來(lái)看一 看。理論基礎(chǔ)中統(tǒng)計(jì)知識(shí)是不可或缺的。

后面的概率論、線性代數(shù)、微積分其實(shí)是跟偏算法相關(guān)。

算法方面主要需要一些機(jī)器學(xué)習(xí)跟深度學(xué)習(xí)的算法。 比如分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)等-些比較基礎(chǔ)的算法。

不同于算法工程師對(duì)算法的要求會(huì)比較高,像偏業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘的崗位,對(duì)算法的要求沒(méi)那么高。你能夠做到理解算法的基本原理跟應(yīng)用場(chǎng)景,能夠應(yīng)用工具去實(shí)現(xiàn)它,能夠解讀算法最 后的結(jié)果,也就差不多了, 對(duì)數(shù)學(xué)的要求也并不太高。

關(guān)于深度學(xué)習(xí),現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘等算法崗也相對(duì)內(nèi)卷,如果你不會(huì)也不了解深度學(xué)習(xí)就有點(diǎn)說(shuō)不過(guò)去了,這方面可以了解一下。還需要掌握一些工具庫(kù),現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)的工具庫(kù)比較多,也有一些比較簡(jiǎn)便的工 具庫(kù)能協(xié)助實(shí)現(xiàn)相關(guān)的功能。

然后看到分析工具。其實(shí)目前主要用的也就是SQL跟Python ,主要是看你公司的數(shù)據(jù)量,如果數(shù)據(jù)量不是很大的話(huà),基礎(chǔ)的一些SQL知識(shí)就夠了，可能關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)就可以了, 包括在單機(jī)里面,去運(yùn)行Python也可以的;但是如果公司的數(shù)據(jù)量特別大的話(huà),比如我目前是在Hadoop的平臺(tái)做一些數(shù)據(jù)分析跟數(shù)據(jù)挖掘。 如果本身的數(shù)據(jù)量就比較大,可能會(huì)用到Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等。

再看到建模工具，目前其實(shí)主流是Python ,還有集成了Pyspark ,這是用得比較多的。然后建模的話(huà),考慮到數(shù)據(jù)Python在80%的情況上都是夠用的。

關(guān)于通用工具, Excel跟PPT都是比較基礎(chǔ)的。下面這個(gè)Shell是開(kāi)發(fā)工具 ,很多時(shí)候會(huì)涉及到一些開(kāi)發(fā)的工作,比如說(shuō)標(biāo)簽表的開(kāi)發(fā)，然后就會(huì)用到Shell結(jié)合ETL自動(dòng)化平臺(tái),調(diào)用需要的腳本進(jìn)行自動(dòng)化的運(yùn)行。就相當(dāng)于是每天它會(huì)自動(dòng)的跑一些腳本，而不需要去手I或者是在單機(jī)操作,這些都是在平臺(tái)上面自動(dòng)完成的。

軟技能

軟技能這塊簡(jiǎn)單看一下 ,包括像業(yè)務(wù)的理解,比如你進(jìn)入任何- -個(gè)行業(yè),你前幾個(gè)月會(huì)多花時(shí)間了解該行業(yè)的業(yè)務(wù)表,業(yè)務(wù)涉及的一些內(nèi)容,核心的盈利業(yè)務(wù)是哪些。還有一些通用的能力,比如溝通、匯 報(bào)能力等,因?yàn)槟憬?jīng)常會(huì)需要將模型和分析報(bào)告講給別人聽(tīng),因此這些能力也是十分重要的。還有學(xué)習(xí)能力。數(shù)據(jù)行業(yè)的迭代比較快,需要有持續(xù)學(xué)習(xí)的能力。

03、項(xiàng)目實(shí)操流程電信產(chǎn)品案例分享

下面來(lái)講一個(gè)電信產(chǎn)品的項(xiàng)目案例,在此之前讓看一下目前會(huì)涉及到的主要模型。

這邊將用戶(hù)生命周期劃分為這樣幾塊:第 一、新用戶(hù)獲取階段;第二、入網(wǎng)期;第三、成長(zhǎng)期;第四、成熟期;第五、衰退期。

在不同的時(shí)期會(huì)有不同的模型。當(dāng)然要根據(jù)具體的業(yè)務(wù),就不同行業(yè)可能它的業(yè)務(wù)不一樣,但是用戶(hù)生命周期都是類(lèi)似的。都需要獲取用戶(hù),用戶(hù)在平臺(tái)上成長(zhǎng),包括會(huì)有成熟到衰退的生命周期,會(huì)有一個(gè)曲線。比如在新用戶(hù)獲取這邊,會(huì)有很多像家庭圈模型等類(lèi)型。

下面介紹一下入網(wǎng)期中天翼看家這個(gè)模型。它是一個(gè)看家的智能設(shè)備,一 般在農(nóng)村比較多,安裝在家里,在外務(wù)工的人群就可以通過(guò)它看到家里老人和小孩的情況。

還有-類(lèi)是滿(mǎn)意度的模型。這邊核心關(guān)注就是三塊,第 一塊是像這種開(kāi)源的營(yíng)銷(xiāo)模型。第二塊是用于節(jié)流的,減少損失的離網(wǎng)模型。第三種是提升用戶(hù)滿(mǎn)意度的模型。

電信產(chǎn)品辦理預(yù)測(cè)模型

整體模型的建置分為以下4個(gè)步驟,第 一個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備;第二個(gè)步驟是模型的構(gòu)建;第三個(gè)是預(yù)測(cè)感知,也就是模型預(yù)測(cè);第四個(gè)是結(jié)果應(yīng)用。

首先第 一點(diǎn)是基于產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)模型,也就是基于客戶(hù)的一些產(chǎn)品數(shù)據(jù),還有行為數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)等維度 ,從而去構(gòu)造樣本空間。

樣本空間包括特征空間,樣本空間就是正負(fù)樣本。正樣本就是已經(jīng)辦理,比如說(shuō)11月已經(jīng)辦理的用戶(hù)作為正樣本,同時(shí)這個(gè)月沒(méi)有辦理的用戶(hù)都可以作為負(fù)樣本。接著進(jìn)行抽樣,構(gòu)造樣本空間。

特征工程也就是特征構(gòu)造，基于客戶(hù)的一 些基本屬性信息,還有套餐信息,包括產(chǎn)品訂購(gòu)的信息,包括消費(fèi)信息。其實(shí)還有很多其他維度的信息, 比如說(shuō)瀏覽內(nèi)容、訪問(wèn)軌跡、位置信息等都可以考慮進(jìn)來(lái)。

構(gòu)造產(chǎn)品預(yù)測(cè)模型可分為這樣幾塊。將數(shù)據(jù)分割成訓(xùn)練集, 測(cè)試集跟驗(yàn)證集。測(cè)試集本身應(yīng)該是在下一步構(gòu)造的,指的是沒(méi)有用戶(hù)的標(biāo)簽,需要預(yù)測(cè)其將來(lái)的標(biāo)簽,給每個(gè)用戶(hù)打標(biāo)簽。

在訓(xùn)練集里劃分成訓(xùn)練集跟測(cè)試集,訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型, 驗(yàn)證集用于修正模型。

接著看到數(shù)據(jù)探索,這部分會(huì)進(jìn)行一些統(tǒng)計(jì)分析,還有每個(gè)變量跟目標(biāo)變量之間的關(guān)系,這些都都需要做- -些探索。模型的話(huà),當(dāng)時(shí)是用了幾種集成模型做建置,進(jìn)行模型間對(duì)比,最 后輸出模型的重要特征。

然后第三步對(duì)用戶(hù)辦理預(yù)測(cè)。對(duì)未辦理的用戶(hù)拿過(guò)來(lái),輸入剛才訓(xùn)練的模型,預(yù)測(cè)出其對(duì)產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)的辦理可能會(huì)響應(yīng)的概率。最 后輸出的就是用戶(hù)是否會(huì)辦理的產(chǎn)品,以及辦理的產(chǎn)品的預(yù)測(cè)概率值。從而根據(jù)預(yù)測(cè)概率值,劃定閾值。比如說(shuō)想營(yíng)響應(yīng)概率在40%以上的用戶(hù),這時(shí)就可以將這些用戶(hù)篩選出來(lái),然后最 后生成關(guān)聯(lián)標(biāo)簽,交給營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái),做營(yíng)銷(xiāo)派單,之后做一些短信或電話(huà)觸達(dá)。最 后可以針對(duì)轉(zhuǎn)化進(jìn)行跟蹤,以上就是該項(xiàng)目的整體流程。

下面分步驟講一 下模型的情況。首先是模型的背景,目前已辦理天翼看家用戶(hù)的規(guī)模,建置模型的預(yù)期等目標(biāo)。

樣本選擇方面，已辦理的作為正樣本，接觸過(guò)沒(méi)辦理的作為負(fù)樣本，這里正負(fù)樣本有些不均衡。針對(duì)這種樣本不均衡的數(shù)據(jù)，可以采用采樣的技術(shù)。

下面是關(guān)于取數(shù)的問(wèn)題。取數(shù)會(huì)有一個(gè)時(shí)間窗口的問(wèn)題，在這邊會(huì)分成訓(xùn)練數(shù)據(jù)跟測(cè)試數(shù)據(jù)，假設(shè)預(yù)測(cè)變量y是10月到11月，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的x就要往前取。這里是要看用戶(hù)過(guò)去的行為，可能會(huì)對(duì)將來(lái)產(chǎn)生什么影響。所以訓(xùn)練特征要往前取，比如看用戶(hù)在7到10月的通話(huà)行為。

下面是關(guān)于模型特征的一些構(gòu)建。

建模過(guò)程方面，也是一些常規(guī)的流程。比如數(shù)據(jù)清洗中，錯(cuò)誤值的填充，錯(cuò)誤值的處理。離群值可以使用蓋帽法進(jìn)行處理，對(duì)于套餐價(jià)值量可以進(jìn)行離群值的處理。然后空值的填補(bǔ)，比如說(shuō)像分類(lèi)變量連續(xù)性變量，可以用一些統(tǒng)計(jì)方法或模型方法來(lái)做。

數(shù)據(jù)編碼這塊，對(duì)于連續(xù)性變量可以去做一些分箱，在字段分箱之后，看一下對(duì)目標(biāo)變量是否有一些顯著的影響。建模調(diào)參方面，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，選擇最 佳模型。

接著我們看到模型評(píng)估。

模型評(píng)估會(huì)輸出混淆矩陣，行是實(shí)際值，實(shí)際有沒(méi)有辦理，列可能是預(yù)測(cè)值，預(yù)測(cè)它有沒(méi)有辦理。營(yíng)銷(xiāo)比較關(guān)注的是*中率，也就是說(shuō)預(yù)測(cè)差不多有8000多個(gè)人會(huì)辦理這個(gè)產(chǎn)品，但實(shí)際上辦理了多少，這里實(shí)際辦理有6000多，所以*中率是68%。預(yù)測(cè)得準(zhǔn)不準(zhǔn)非常重要。

之后會(huì)跟蹤營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的轉(zhuǎn)化率。

預(yù)測(cè)用戶(hù)可能是比較高概率的用戶(hù)，在將來(lái)的一段時(shí)間可能是一到兩個(gè)月，預(yù)測(cè)家裝的用戶(hù)中的加裝比例，也就是營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的轉(zhuǎn)化的情況。

再看到地域特點(diǎn)部分。

比如說(shuō)農(nóng)村用戶(hù)家裝的是33萬(wàn)，城市用戶(hù)家裝是9萬(wàn)多。這里看到百分比，農(nóng)村占比70%，其實(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)城市的。在城市這個(gè)群體中，家裝概率是2.58%，然后在農(nóng)村這個(gè)群體中，它加裝的概率是9.82%?？梢钥吹?，如果營(yíng)銷(xiāo)農(nóng)村這個(gè)區(qū)域，響應(yīng)概率來(lái)說(shuō)相對(duì)會(huì)比較高。

以上就是我分享的內(nèi)容了，希望對(duì)大家能有所幫助。