在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，企業(yè)積累了海量的數(shù)據(jù)，但如何從這些數(shù)據(jù)中提取價(jià)值，實(shí)現(xiàn)真正的降本增效，成為許多企業(yè)面臨的難題。本文從數(shù)據(jù)挖掘的角度出發(fā)，深入探討了數(shù)據(jù)挖掘的定義、價(jià)值以及實(shí)施步驟，供大家參考。

一直有記錄、分析問(wèn)題的習(xí)慣，但最近很多事情疊加在一起，反倒讓自己有些迷茫，感覺(jué)快被各種數(shù)據(jù)淹沒(méi)、溺亡?？粗鴿M(mǎn)滿(mǎn)一墻壁、疊加在一起的所有問(wèn)題紙張，我猛然發(fā)現(xiàn)，最近關(guān)注的東西太多了，需要【精簡(jiǎn)】。

最核心的那個(gè)問(wèn)題是什么，最緊迫要解決的問(wèn)題是什么？一下子從一堆的思維紙張中，取出來(lái)1張，心也就穩(wěn)定了。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)字化后，后面的路又該如何走？上了一堆的系統(tǒng)，OA、HR、ERP、MES、PLM、QMS、WMS、TMS、車(chē)間管理、數(shù)字大屏…也不斷聽(tīng)到技術(shù)部反饋，我們的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在直線上升，似乎數(shù)據(jù)成為一種累贅。

降本增效一直是企業(yè)的追求，流程再造是最佳的實(shí)踐方案，但走到數(shù)字化的階段，有些拔劍四顧心茫然。這時(shí)候，數(shù)據(jù)挖掘就該閃亮登場(chǎng)了。

01 什么是數(shù)據(jù)挖掘？

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從大量的、不完整的、有噪聲的、模糊的數(shù)據(jù)集中，提取隱含在其中的、事先不知道的、但有潛在有用信息和知識(shí)的過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘就像沙里淘金，從一大堆看似普通的數(shù)據(jù)里，找到真正有價(jià)值的信息。

比如：生產(chǎn)制造企業(yè)從所有的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中去挖掘降本增效的切入點(diǎn)；銷(xiāo)售型企業(yè)從所有的銷(xiāo)售記錄、售前活動(dòng)、輿情平臺(tái)、售后服務(wù)去找尋新的增長(zhǎng)點(diǎn)。

被挖掘的數(shù)據(jù)源存在很多的不確定性，需要應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；數(shù)據(jù)挖掘成果存在不確定性、未知性，需要依賴(lài)數(shù)據(jù)挖掘模型，提高產(chǎn)出概率。

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在這個(gè)不確定性較高的年代，存款就是個(gè)人的底氣。也常有販賣(mài)焦慮型的文章，提醒我們?cè)摌O限存錢(qián)。我們不那么焦慮，但可以試著來(lái)分析一下我們?cè)撊绾未驽X(qián)？

數(shù)據(jù)積累：收集我們所有的消費(fèi)記錄。盡可能找到所有的相關(guān)的記錄，把收支相關(guān)的所有數(shù)據(jù)集中起來(lái)，確?？吹较鄬?duì)更為完整的全貌。

比如購(gòu)物記錄、吃飯付款記錄、消費(fèi)娛樂(lè)記錄、家庭繳費(fèi)記錄；收集我們所有的收入記錄，比如工資，自媒體收入，活動(dòng)收入，優(yōu)惠劵，薅羊毛群等。

找規(guī)律：進(jìn)行各種匯總計(jì)算，比如總收入，總支出，吃飯支出，娛樂(lè)支出，購(gòu)物支出，房貸支出，網(wǎng)貸支出…

說(shuō)一個(gè)現(xiàn)狀，身邊很多年輕人都或多或少的遭受了網(wǎng)貸虐待。上傳身份證，電話號(hào)碼綁定，支付寶或微信綁定，人臉識(shí)別，5分鐘不到，大幾千額度貸款就下放下來(lái)了，相比于苦哈哈等一個(gè)月的工資，這個(gè)太容易了！加上數(shù)字錢(qián)的不敏感、掃碼支付的便捷，網(wǎng)貸的龜殼就這么背上了，甚至很大一部人最開(kāi)始都只是想著過(guò)個(gè)橋、騰一下時(shí)間。慢慢的次數(shù)多了，額度多了，很多時(shí)候都是背不住了，才捅到父母那邊，嚇得很多老一輩天都垮了。這不是怕金額多，更多的是怕防不勝防，是怕無(wú)敵洞。

可以計(jì)算出入（堵兩頭的方式），確定中間是否有漏洞，賺了8K，花了1W，中間2K哪里來(lái)的？可以計(jì)算占比，吃飯只占花銷(xiāo)總體的20%，那其他的花銷(xiāo)是真的有必要？可以慎重審視；可以對(duì)比趨勢(shì)，連著3個(gè)月來(lái)花銷(xiāo)在直線上升，這是為啥呢？

分析與執(zhí)行：找到原因，找到路徑，然后去執(zhí)行。雖然極限存錢(qián)這個(gè)概念很極端，但是找到所有不利的地方，全都改良，這或許是個(gè)很好的開(kāi)始。

作為曾經(jīng)的月光族，第一個(gè)月下定決心存錢(qián)，其實(shí)只存了200，金額并沒(méi)有很多，但是卻讓我在接下來(lái)一個(gè)月妥善的應(yīng)對(duì)了1次人情客往。我更加確定，人生并不是天注定，更多是自己選擇的。生死不可控，生死之間的事，可以多點(diǎn)把控。

02 為什么要數(shù)據(jù)挖掘？

數(shù)據(jù)挖掘的核心目的是把數(shù)據(jù)變成【答案】。雖然數(shù)據(jù)挖掘像大海里撈針，但撈到的針能幫助賺錢(qián)、省時(shí)間、防風(fēng)險(xiǎn)，甚至預(yù)測(cè)未來(lái)。

數(shù)據(jù)挖掘可通過(guò)數(shù)據(jù)鏈路分析，從流量到留量的轉(zhuǎn)化，挖掘更多高價(jià)值 用戶(hù)，降低更多時(shí)間耽誤，從而精準(zhǔn)賺錢(qián)。

通過(guò)審批流分析，消除審核節(jié)點(diǎn)無(wú)故停留，提升效率；通過(guò)供應(yīng)鏈分析、庫(kù)存分析、生產(chǎn)拉動(dòng)分析，降低庫(kù)存占用，提高庫(kù)存周轉(zhuǎn)；通過(guò)用戶(hù)瀏覽、購(gòu)買(mǎi)行為，助力推薦系統(tǒng)，貢獻(xiàn)更多營(yíng)收。

數(shù)據(jù)挖掘通過(guò)算法提效、自動(dòng)化工具，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策與流程優(yōu)化，從而高效省時(shí)間。

特斯拉利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化生產(chǎn)線節(jié)拍，將 Model Y 的生產(chǎn)周期從 20 小時(shí)縮短至 10 小時(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型和安全防護(hù)技術(shù)，構(gòu)建安全屏障，從而把控風(fēng)險(xiǎn)，做好風(fēng)險(xiǎn)防御。

螞蟻集團(tuán)通過(guò)分析用戶(hù)行為、設(shè)備指紋等數(shù)據(jù)，構(gòu)建實(shí)時(shí)反欺詐系統(tǒng)，攔截 99.9% 的惡意交易，每年挽回?fù)p失超百億元

數(shù)據(jù)挖掘通過(guò)時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)，從而塑造未來(lái)。

通用電氣（GE）利用傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障，將計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間減少 70%，每年節(jié)省維護(hù)成本 20 億美元。

數(shù)據(jù)挖掘是信息時(shí)代的「指南針」。

對(duì)企業(yè)，可以省錢(qián)（減少試錯(cuò)成本）、賺錢(qián)（精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)）、防風(fēng)險(xiǎn)（比如詐騙檢測(cè)）；對(duì)個(gè)人，讓生活更智能（推薦音樂(lè)、電影）、更安全（盜刷預(yù)警）、更健康（智能手環(huán)分析睡眠數(shù)據(jù)）；對(duì)社會(huì)，可以預(yù)測(cè)疫情擴(kuò)散、優(yōu)化城市交通、甚至幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新藥。

03 如何做數(shù)據(jù)挖掘？

數(shù)據(jù)挖掘六大核心步驟：明確業(yè)務(wù)目標(biāo)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模、模型評(píng)估、模型驗(yàn)證優(yōu)化。

類(lèi)似做菜的流程：明確吃什么（明確業(yè)務(wù)目標(biāo)）、準(zhǔn)備食材（數(shù)據(jù)采集）、洗菜切菜（數(shù)據(jù)預(yù)處理）、炒菜（數(shù)據(jù)建模）、試吃調(diào)整（模型評(píng)估）、最后上桌（模型驗(yàn)證優(yōu)化）。

1?? 明確業(yè)務(wù)目標(biāo)：確定解決什么問(wèn)題

問(wèn)題越聚焦、越具體，數(shù)據(jù)挖掘越有效，避免大海撈針。

比如：超市老板想：【怎么讓顧客多買(mǎi)商品？】具象為找到【經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi)的商品組合】，調(diào)整貨架位置。

2?? 數(shù)據(jù)采集：食材從哪里來(lái)

巧婦難為無(wú)米之炊。要能夠一桌好菜上桌，豐盛食材必不可少。數(shù)據(jù)越豐富、越完整、質(zhì)量越高，挖掘結(jié)果越精準(zhǔn)?？伤鸭瘮?shù)據(jù)庫(kù)信息（訂單記錄、用戶(hù)信息）、日志信息（網(wǎng)站點(diǎn)擊、App使用行為）、傳感器信息（智能手環(huán)的心率數(shù)據(jù)）、外部數(shù)據(jù)（天氣、社交媒體評(píng)論）等。

3?? 數(shù)據(jù)預(yù)處理：洗菜、切菜、去爛葉

做菜要先備菜。初始收集的數(shù)據(jù)常臟亂差（缺失、重復(fù)、錯(cuò)誤），需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。常見(jiàn)操作如：

• 清洗：刪除年齡填“-30歲”的異常值。
• 補(bǔ)全：用平均值填充缺失的身高數(shù)據(jù)。
• 轉(zhuǎn)換：把“男/女”變成數(shù)字0/1，方便算法計(jì)算。
• 降維：100個(gè)用戶(hù)特征中，只保留與“購(gòu)買(mǎi)意愿”強(qiáng)相關(guān)的10個(gè)。

4?? 數(shù)據(jù)建模：選用合適【廚具】，開(kāi)火炒菜

數(shù)據(jù)挖掘常用的算法工具包含分類(lèi)（預(yù)測(cè)類(lèi)別）、聚類(lèi)（自動(dòng)分組）、關(guān)聯(lián)規(guī)則（找組合規(guī)律）、預(yù)測(cè)（估未來(lái)數(shù)值）等。分類(lèi)典型算法有決策樹(shù)、隨機(jī)森林（像多專(zhuān)家投票），聚類(lèi)算法有K-means（按相似度分堆）等，準(zhǔn)備好廚具。

然后開(kāi)火炒菜，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集（學(xué)做菜）和測(cè)試集（試吃驗(yàn)收），進(jìn)行模型訓(xùn)練與微調(diào)。過(guò)程中，需要適當(dāng)調(diào)整火候，如設(shè)定聚類(lèi)算法中的分組數(shù)量（K值）。若模型結(jié)果不準(zhǔn)，需要及時(shí)更換算法或者重新處理數(shù)據(jù)。

5?? 模型評(píng)估：試吃調(diào)整

菜出鍋前，需要試試咸淡，試試軟硬，適當(dāng)擺盤(pán)，盡量色香味俱全。

針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘，也需要先判斷模型準(zhǔn)確率、誤判率、穩(wěn)定程度，確定模型的可靠程度，從而確保后續(xù)挖掘出來(lái)的結(jié)果可靠、可用、真實(shí)、有效。

評(píng)估階段，可以灰度小范圍試用，驗(yàn)證切實(shí)可以解決問(wèn)題，達(dá)成目標(biāo)，才能準(zhǔn)備上線。

6?? 模型驗(yàn)證優(yōu)化：端餐上桌，持續(xù)改進(jìn)

通過(guò)評(píng)估后，模型嵌入問(wèn)題解決場(chǎng)景，加入生產(chǎn)，生成報(bào)表，影響決策，從而解決問(wèn)題、達(dá)成目標(biāo)。經(jīng)驗(yàn)證評(píng)估的模型，在嵌入初期，正常能夠很好解決問(wèn)題。若是嵌入就出現(xiàn)問(wèn)題，說(shuō)明評(píng)估不足，需要撤回，重新訓(xùn)練、調(diào)整、試用、評(píng)估。

但隨著應(yīng)用時(shí)間變長(zhǎng)，更多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯入，甚至業(yè)務(wù)本身也在不斷進(jìn)化，就需要適時(shí)調(diào)整模型，持續(xù)改進(jìn)。

以下是電商精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的案例，期許可以幫助更好理解數(shù)據(jù)挖掘六大步驟：

1. 目標(biāo)：找出【高潛力用戶(hù)】，推送優(yōu)惠券提升轉(zhuǎn)化率；
2. 數(shù)據(jù)：用戶(hù)過(guò)去3個(gè)月的瀏覽、加購(gòu)、付款、退款記錄；
3. 預(yù)處理：剔除機(jī)器人賬號(hào)，將“瀏覽時(shí)長(zhǎng)”轉(zhuǎn)換為分鐘；
4. 建模：用邏輯回歸模型，預(yù)測(cè)用戶(hù)未來(lái)7天的購(gòu)買(mǎi)概率；
5. 結(jié)果：對(duì)概率高于80%的用戶(hù)發(fā)券，轉(zhuǎn)化率提升30%；
6. 部署：系統(tǒng)自動(dòng)每天篩選用戶(hù)并發(fā)送優(yōu)惠券。

特別提醒：

• 數(shù)據(jù)質(zhì)量 > 算法復(fù)雜度：再高級(jí)的算法也救不了垃圾數(shù)據(jù)。
• 業(yè)務(wù)理解是關(guān)鍵：不懂超市運(yùn)營(yíng)的人，很難發(fā)現(xiàn)「啤酒和尿布」的關(guān)聯(lián)。
• 迭代思維：數(shù)據(jù)挖掘不是一錘子買(mǎi)賣(mài)，需持續(xù)優(yōu)化。

總結(jié)：數(shù)據(jù)挖掘 = 50%業(yè)務(wù)問(wèn)題理解 + 30%數(shù)據(jù)清洗 + 20%算法建模。就像沙里淘金，大部分時(shí)間在篩沙子（處理數(shù)據(jù)），最后才能找到金子（價(jià)值）。

數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值不僅在于技術(shù)實(shí)現(xiàn)，更在于將冰冷的數(shù)字，轉(zhuǎn)化為溫暖的商業(yè)洞察與社會(huì)價(jià)值。在這個(gè)過(guò)程中，持續(xù)迭代的模型與不斷深化的業(yè)務(wù)理解將形成正循環(huán)，推動(dòng)組織從 【數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)】 邁向 【智能決策】。

數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)上是認(rèn)知能力的延伸，不僅解決了 【如何處理數(shù)據(jù)】 ，更回答了 【如何理解世界】。