
沈浩老师给数据挖掘初学者的一封信
文 | 沈浩
下面是一位朋友的问题,其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据分析、数据挖掘、统计分析等方面的问题,有时候真的很难仔细回答。其实,每个人都有自己的学习路径,还有自己的知识结构和期望的职业生涯,要得到一个统一的答案是困难的!
什么是解决问题:就是在明确实际情况和期望情况之间的差异后,为消除这种差异所采取的行动!在解决具体问题时,要先明确分类问题、差异问题,最后我们才能谈论共性!
我期望解答这个朋友问题可能具有共性,放在博客中,一些见解仅供大家参考:
沈浩老师:
您好!不知道您还记得我不,我是电信的一名新入职员工,在过年前给您写过一封E-mail.我期望自己能够在企业内从事跟数据挖掘的工作,期望通过数据挖掘这个工具来挖掘用户深层次的需求和研究用户的使用习惯及消费特点。
我在网上查阅过一些从事数据挖掘的专家的博客,有人提到如果在企业内从事数据挖掘方面的应用工作,需要掌握相关的数理统计知识,懂得使用相关软件就可以了,请问是这样的吗?还需要掌握数据仓库和程序算法方面的知识吗?因为我从本科到研究生都是学习管理方向的,数学方面的基础相对薄弱,因此想请您指教一下。
另外,如果我要入门,从哪个方面入手比较好呢?有什么合适的参考书吗?请你不吝赐教。
想必您平时的工作很忙,因此对这么唐突的给您写邮件请教而占用您的时间和精力表示歉意。期待您的回复!祝您工作顺利,身体健康!
沈浩的回答:
抱歉,事情太多,如果不追着就忘了!我认为你作为企业员工对数据挖掘感兴趣,最主要的就是从应用和解决问题开始,所以我想把数据挖掘这个狭义定义的内容改成你应该对数据分析感兴趣,数据挖掘只是数据分析的一个重要工具和解决方法之一!
数量统计知识方面:我认为统计思想是数学在实践中最重要的体现,但对于实际工作者最重要的是掌握统计思想,其实统计理论非常复杂,但实际应用往往是比较简单的!比如,很多人都在大学学了假设检验,但实际应用中假设就是看P值是否小于0.05,但是H0是什么?拒绝还是接受的是什么现实问题;要理解!
掌握软件问题:从软件角度学,是非常好的思路,我基本上就是这样学的。我常说编软件的人最懂理论,否则编不出来,编软件的人最知道应用,否则软件买不出去;现在软件越来越友好,把软件自带案例做一遍,你会自觉不自觉的掌握软件解决问题的思路和能解决的问题类型;
数据仓库问题:OLAP和数据挖掘是数据仓库建立基础上的两个增值应用,从企业整体角度,数据挖掘应该建立在企业数据仓库完备的基础上。所以说数据仓库是针对企业级数据挖掘应用提出的,但我们应该记住,企业从来不是为了数据挖掘建立数据仓库,而是因为有了数据仓库后必然会提出数据挖掘的需求!现在随着数据挖掘软件的工具智能化,以及数据仓库和ETL工具的接口友好,对数据库层面的要求越来越少;
数学不好可能反应了一个人思考问题的方式或深入理解问题的能力,但数学不是工具是脑具,不断解决问题的过程可以让我们思考问题更数学化!
沈浩老师建议:
1.不急,一步一步来!先把本职工作中的数据分析问题理解了,干好了!
2.熟练玩好Excel软件工具,这个可以看《Excel高级应用与数据分析》我写的书,当然有很多Excel论坛和网站,从我的博客就可以连接到。
3.学习好统计分析方法,我不是单指统计原理,而是统计分析方法,比如回归分析,因子分析等,不断进入统计分析解决问题的思考方式;这个可以看看SPSS软件方面的书和数据案例,通过软件学习解决数据分析的统计问题,这方面的书很多,当然你也可以关注我的博客,不断增加统计分析方法解决数据分析问题的思路,自己对照着完成!
4.在上述问题有了比较好的理解后,也就是你应该算是一个数据分析能手的时候,开始进入数据挖掘领域,你会发现用数据挖掘思想解决问题具有智能化、自动化的优势,接下来,你需要考虑数据建模的过程,通过学习Clementine软件或SAS的挖掘工具,不断理解数据挖掘与原来的数据分析工具有什么不同或优势!
5.当前面都是了解并且能够得心应手后,你就要有针对性的掌握你工作所在行业的问题,例如:电信行业的解决方案问题:客户流失、客户价值、客户离网、客户保持、客户响应、客户交叉销售等商业模型,同时与数据分析和数据挖掘统一在一起的解决方案!
6.接下来,你应该掌握数据库的一些原理和操作,特别是SQL语言的方式
你到了这个阶段,就应该有全面解决问题的能力,比如挖掘出来的知识或商业规则如何推送到营销平台上等等
7.梳理自己的知识结构,不仅会操作,现在你应该成为专家了,要能够宣扬你的知识能力和领导力,当然也要表明你在数据挖掘领域的专业特长
8.要经常帮助同事和行业朋友,比如帮助解决数据分析问题,帮助咨询,甚至给大家讲课,这对你的知识梳理和能力的提高非常重要,你的自信心会更强!
9.有兴趣,可以建立一个博客或什么,不断写点东西,经常思考和总结
10.结交广泛的朋友!
关于入门的教材:
互联网,其实不用买什么书网络基本都有;要有好的搜索能力,当然包括搜各种软件!
1.SPSS和Clementine软件的说明和案例,都做一遍;
2.《数据挖掘——客户关系管理的艺术》不错,当当网上查一下
3.《调查研究中的统计分析法》——我和柯老师写的,当当网也有
4.《Excel高级应用与数据分析》——我写的
5.《数据展现的艺术》——我和博易智讯合作
来自沈浩老师的博客
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15