什么是数据挖掘
数据挖掘这个词或许我们经常会见到，但是到底什么是数据挖掘？有人觉得数据挖掘就是各种算法，有人觉得数据挖掘就是各种数据的计算。数据挖掘确实是一个涉及面非常广的词语，在我看来，数据挖掘更偏向于一种过程，而不是一种名词或者一个结果，比如说我们要为新闻网站上的新闻标注分类以方便用户查阅，当然可以让编辑或者运营人员人工地进行标注，也可以借助数据挖掘去发现分类与新闻的内在联系，从而为新闻自动标注类别。
所以所谓的数据挖掘就是以数据作为研究的对象，从数据中寻找价值，获取知识的过程，至于说机器学习算法，或者数据的统计分析，这些都是手段。
具体到一个公司的业务中，除了上面说的为新闻标注类别，以下这些都可以借助数据挖掘过程来分析和解决：
- 借助历史天气数据预测未来天气变化；
- 在异常交易行为中发现羊毛党；
- 为自媒体内容评判好坏；
- 预测一个商品在未来的流行趋势；
等等
既然数据挖掘是一种过程，那么我们接下来就来看一下在实际的数据挖掘流程中，都分成哪些步骤。
数据挖掘的流程
在我刚开始工作的时候，虽然说也是处于数据挖掘的一环，但实际上我对数据挖掘的整体工作并没有什么概念。只是领导告诉我，某个指标需要计算一下，某些数据需要统计一下，我们要训练一个什么模型，我们需要做到多少的准确率等等。
随着工作经验的增长，我渐渐熟悉了这些环节，同时明白了数据挖掘的步骤，开始能够独立处理一个问题。实际上，在数据挖掘领域早已有比较成型的方法论，其中所列出的步骤与我的实际工作不谋而合。在这里，我们就介绍一个被称为 CRISP-DM 的数据挖掘流程方案，并通过一个小例子来实际感受一下，数据挖掘的流程是如何开展的。
CRISP-DM（cross-industry standard process for data mining），翻译过来的意思是跨行业数据挖掘标准流程，正如下图所示，在这个数据挖掘标准流程中包含了六个主要步骤，不过这六个步骤在整体上循环往复，但并不是按照单纯的顺序执行，其中还包含了很多关系，接下来我们就分别来介绍一下。
1.理解业务
以我们在拉勾教育做数据挖掘为例。为了保持内容的独创性，以吸引更多的用户购买，总编希望作者写的东西能够与一些主流网站上的内容存在一些差异，如果说每写一篇稿子，就让运营挨家挨户地去对比，那一定是费时费力，并且对比的效果很差，因为运营也没办法把那么多内容都看一遍，于是总编向我们发起了一个需求：比对作者写的文章与主流网站的文章是否存在一定的独创性。
我们收到了需求，接下来就要摩拳擦掌准备开始工作了。但是不要心急，这里说的工作可不是立马上手分析数据、写代码。作为一个合格的数据挖掘工程师，第一步我们需要理解业务，把业务逻辑搞明白。
需求有了，但是这个需求貌似并不明确。首先怎么定义文章具有独创性，这并不是通过技术手段可以量化的指标，我们就需要与总编沟通，确定如果两篇文章的相似度低于 5% 就认为是有独创性的。
之后我们可以把这个问题定义为一种文本抄袭检测，但是这个文本抄袭检测与一般的文本抄袭检测是否又有一些区别呢？比如说我们需要检测的是独创性，那么我们对比的粒度是否需要比较细；某些重点的文本是否需要一定不相同；一些引用和概念性介绍是否需要刨除；对于同一个作者的内容该如何处理等等。这些业务独特的需求我们也需要了解清楚，才能方便我们后面的处理。
理解业务看起来很虚，但是却是非常重要的环节，不要觉得理解业务是浪费时间的事情，认识清楚我们要完成的业务目标，能够为我们后面的提升效率、优化效果带来非常大的帮助。反之，如果你还没搞清楚业务的细节就上手开发，很可能所做的结果与业务的需求存在偏差，这时候就浪费了更多的时间，严重的还会给公司带来很大损失。
2.理解数据
在我们搞清楚业务需求之后，下一步就是要理解我们的数据。针对业务需求，我们需要什么样的数据，而我们公司中又有什么数据？哪些数据是一定要有的，哪些数据可以提升效果，但不是必需的？又有哪些数据是可有可无的？这些问题你需要在这个环节搞清楚。
比如说我们上面的“独创性”需求，至少需要拿到的是拉勾作者写的文本和需要对比的网站上的文本，除此以外，是否可以获得诸如作者名称、发布日期、文章分类等数据，针对细节需求，是否有充足的术语库供我们使用呢？这些数据是否存在一些错误，或者缺失？这些也都是需要考虑的问题。
如果说数据是完美的，那么工作起来自然简单，然而数据挖掘所需要解决的不仅仅是一个算法问题，而是在当前的条件下，在不完善的，甚至有错误的数据条件下，如何更好地输出结果。因此，理解数据也同样重要。如果对于某些需求，现有的数据无法支撑，那么还需要返回到理解业务的步骤，重新讨论业务需求。
3.准备数据
弄明白了我们的业务需求，搞清楚了我们手头的数据，接下来我们就要开始准备数据了。
在这个环节，我们需要针对具体的情况，也就是拿我们业务和数据本身的问题去做针对性的准备，把原始的数据经过清洗加工，转变成我们在后面的建模环节所需要的状态。对于我们“独创性”的需求，文本数据自然是不能够直接进行运算的，我们可能需要对文本做一些分词、关键词提取、过滤停用词的工作。如果要使用词向量，还需要训练一个词向量表。对于非文本数据，也需要检查异常值或者缺失值，看是否需要进行丢弃或者补全的操作。
4.构建模型
如果说，我们前面的步骤都已经有条不紊地完成了，那么在构建模型这一步将非常顺畅。构建模型所解决的基本上都属于技术问题了。面对我们的问题，如何选取对应的技术方案、使用哪种算法来解决我们的问题、如何优化以提升效果是构建模型阶段需要解决的问题。
我们常见的问题通常可以转化成分类、聚类、回归和关联分析四种问题，进而选择对应的算法构建模型。比如说我们的文本抄袭检测：
可以转化成分类问题，把相似和不相似看作是二分类，把文本数据转化成数值数据，使用分类算法构建分类模型；
可以把它转化为一个聚类问题，把文本进行聚类分析，根据聚类的距离来判定是否抄袭；
可以把多种方法组合起来使用。
很多时候，我们需要根据经验来选择使用何种方案，如果你还不能很好的判断，那么就有必要多做一些试验来对比效果。
5.模型评估
模型训练好了，我们还需要对模型进行评估，来确认我们的模型是否确实符合我们的预期、能够满足我们的业务需求、解决我们的业务问题。
从数学原理方面，我们有诸如准确率、召回率、F1 Score 等指标来评判一个模型的效果。同时，在公司中，很多时候我们还需要与业务人员共同进行人工抽样来确认效果。比如说我们构建好了检测文本相似性的模型，只有一个准确率 90% 的概率往往还不能直接使用，我们的效果还需要得到业务方，也就是总编的确认。不仅如此，由于我们训练使用的数据跟线上的数据肯定存在一些区别，在模型上线之后，仍然需要定期花时间来评估线上的效果。如果发现问题，可能需要对问题进行分析，看是否是个例还是大面积的问题。
6.部署上线
如果总编检查完了结果，并对我们工作的效果非常满意，那么我们就可以对模型进行部署上线了。
在部署的时候，我们更多地需要考虑一些工程问题。因为有时候我们的模型效果虽然没问题，但是运算速度可能太慢，或者需要太多的资源，而我们的服务器可能无法支持，或者我们的数据量太大处理不过来，又或者我们需要把服务集成到 App 上面，让用户在无网络时也可以使用等等。
