数据分析与挖掘的流程和方法

数据分析与挖掘是对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，整个分析过程会有以下几个步骤：

1. 确定目标

首先，要明确目标是什么？比如一个消费品公司有千万级别的会员，那如何对会员的有一个清晰的认识。哪些是活跃的会员？哪些已经流失？会员的消费周期是什么样子？不同的会员偏好的产品特征是什么？流失的会员有没有什么办法唤醒回头再次？

通过问问题，确定分析目标，明确大目标，拆解成各个小目标。

以上面的例子，其实是想做关于做会员画像，实现精准营销，这个是大目标。活跃会员or非活跃会员、消费频率、产品偏好…… 这些问题的探索，都是为了丰富会员的特征，生成个性化标签，以实现精准营销。

2. 数据采集

根据目标需要拿到采集对应的数据，数据可能存在不同的数据源中。比较常见的几种数据源：

a. 关系性数据库：比如企业CRM系统中的数据库，数据库是最常见的数据源，采集数据需要熟练使用SQL和ETL工具。

b. 格式化与非格式化的文件：比如EXCEL、TXT文档等，采集数据需要使用ETL工具或用python等语言。

c. 网页：有一些有用的数据在外部网页上，而且没有开发的API时，需要运用爬虫技术爬取收集，需要熟练运用Python或Java等编程语言。

d. API接口：有些数据，会有开发的接口，比如输入手机号码可以返回对应号码的归属地，有开放的外部API调用，需要的熟练运用Python或Java等编程语言。

e．其他非格式化类型的数据：比如图片、音频等

3. 数据整理

通过上面的数据采集，拿到数据后需要对数据进行清洗、加工整理。根据目标进行数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、垃圾数据处理、数据标准化等等。

数据量小可以用excle处理，数据量大可以用SQL、ETL工具或者Python数据处理的包处理。

4. 数据建模与挖掘

数据经过抽取和整理后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的哪类问题（分类、聚类、关联规则、时序模式或者智能推荐），选用哪种算法进行模型构建？是选用基于关联规则算法的动态智能推荐、基于聚类算法的会员价值分析、基于分类与预测算法的会员销售预测等等，可以运用python的数据挖掘的包来建模及运算。

这一步是数据挖掘工作的核心环节。以会员下月销量预测为例，模型构建是对会员历史销售，综合考虑了节假日、淡旺季和竞争对手等采样数据轨迹的概括，它反映的是采样数据内部结构的一般特征，并与该采样数据的具体结构基本吻合。模型的具体化就是会员销量预测公式，公式可以产生与观察值有相似结构的输出，这就是预测值。

5. 数据可视化

对提取有用信息和形成结论数据，可以用EXCLE或者Python的数据图形化的包制作生成图表，制作成可视化的数据报告（PPT）；另外，通过web技术数据可以系统化（网页、APP）成数据报表系统或者BI(商业智能)系统，这里推荐百度开发并开源的 图形库ECharts（一个纯 Javascript 的图表库），更加灵活方便的为公司使用，为决策提供更高效的数据支持。

6. 数据决策自动化

这一步是将决策自动化系统化，提升生产力。到这一步，已经排除了人为决策的弊端，比如决策执行不到位或者执行理解偏差，无法切实贯彻执行。

比如通过上面的数据分析及挖掘，发现购买A产品的人，有偏好B产品的销售，比如是电商，就可以A产品的购买页中做B产品的推荐链接，增加关联销售，提升营业额。而且正在产生的数据又不断的收集处理，不停的迭代优化模型，提高推荐准确性，让数据驱动业务的增长。

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