提高数据挖掘能力的方法——CDA人工智能学院

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CDA人工智能学院：以数据分析、机器学习、深度学习、人工智能、TensorFlow、知识图谱等前沿技术为主题，致力于成为国内前沿的人工智能、数据科学领域在线教育品牌。

数据挖掘是数据分析工作中一个前提工作，毕竟数据分析是需要分析数据的，而数据的来源就是需要数据挖掘才能够得到我们想要的数据。所以说，没有数据挖掘这项工作，我们的数据分析工作基本上就没什么意义。由此看来，提高数据挖掘能力是一个十分重要的事情，那么如何提高数据挖掘的能力呢？下面我们就给大家介绍一下这个问题。

1.对业务有深刻的理解

通常来说，没有深刻的业务理解去做数据挖掘往往是事倍功半，行业的业务理解越透彻，就越能抓住数据中本质的特征，诸如图像识别等场景已经可以靠神经网络来自动查找特征了，但大多数行业领域不行，还是要靠业务专家，多组织一次讨论获取的灵感可能远远好过于在算法上折腾一个月。而没有更多更好的数据去训练模型，这就是一件十分困难的事情了，一定要相信数据的重要性远远超过算法，很多初级的建模师算法能力很强，但就是做不成事，往往是因为其对于自身企业的数据理解太浅所致，这些都是我们需要注意到的事情。

2.根据业务选择模型

如果数据不变，数据挖掘训练的边际效益并不高，同样的一份数据用不同的算法反复训练，比如F1差值并不是很大大，如果要尽快的提升模型的效果，要讲究点方法，尽量遵循业务大于数据，而数据大于算法的优先级。只有遵循了这个优先级，知道那个相对比较重要，那么我们才能够做好模型的选择。

3.勤于取数训练

一般来说，企业的数据挖掘师都需要通过长时间的取数训练，如果能做过数据仓库的更好，这样对于企业的数据体系有个全局的认识，在特征选择时有更多的发挥空间，大数据中最强调的一个特征是维度多，也一定程度说明了数据多样的重要性。同时数据建模师如果不理解运营商的业务和数据，则可能无法想到这个维度。所以，数据挖掘师还是要清楚这些内容的。

在这篇文章中我们给大家介绍了很多提高数据挖掘能力的方法，具体包括对业务有深刻的理解、根据业务选择模型以及勤于取数训练。这些方法都是能够帮助我们提高个人的数据挖掘业务能力，从而更好地进行数据挖掘工作。希望这篇文章能够帮助到大家。

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关键词：数据挖掘 人工智能 CDA Tensor 数据建模师