以下是 郭鹏程在“小象学院微课”分享的“数据挖掘”初级内容，本人整理
如今数据行业正式火热的时候，不少公司纷纷设置数据岗位，也有很多创业公司从数据角度入手，同时，不少高校也成立了数据专业。
特别是大数据这个名词，已经被热炒了好几年
如果大家留意的话，会发现网上很多关于大数据的课题，往往是在研究大数据平台，比如Hadoop，spark
然而从时间角度来说，数据工作者有三个角度：
技术、统计、和业务
这里技术主要指的就是IT技术，从简单的分析工具，如R、SPSS，数据库，到大数据平台，如storm，spark等等
统计呢，是指建模、数学、概率统计，其中尤其以统计最为重要
业务是指，数据工作者会始终以业务为导向。
从某个角度来说，数据应该是扮演辅助的角色。这个待会我们会重点讲
关于数据分析和数据挖掘，市面上有很多种教材，会讲各种各样的算法，比如回归，关联等等。。。然而如果真的深入到实际工作中时，会发现：教科书上的练习过于纸上谈兵，现实中很少有干干净净的数据摆在你面前让你用各种算法去做；实际上数据清洗会占到真正工作的60%以上（ETL http://www.cnblogs.com/elaron/archive/2012/04/09/2438372.html， Kettle 很常用）
这里顺带介绍一下我的经历，本科我修的是天文，但是主要的还是推导公式，跟现在我们很多大学里学的还是差不多（这点有些遗憾）
后来对学术现状表示很灰心，就决定去社会上实践一下，于是比价勉强的做了电子工程师；然而接着发现没有受过专门训练还是很难走远，就决定去深造
因为专业原因（为了好申请），我的博士方向选定了天文仪器
然后就是连续n年在实验室里做仪器，运到山上去观测，然后回来分析数据，期望能够发现点什么。。。。
结果数据质量很差，打个比方是什么呢？
我们期望在一张白纸上，会突然有个黑点，然后可以兴奋的指着说，我发现了一颗星
结果实际上呢，拿出纸来，发现一片雪花
就这样好多年，很难毕业。然后就换了个做理论的导师，导师的名言是：“we never use real data. real data sucks!”
我们只用模拟数据~
然后就毕业了。。。
做的事天文统计，用计算机模拟物理模型，然后反过来分析模拟的数据，做了一堆东西。。。
有了这些经历，我对数据的质量就特别敏感，总希望从一开始就把握好数据质量，不然我们浪费的不仅是金钱和时间，还有更重要的机会
我们现在说说第一个话题，拿数据做什么？
数据用来做什么？我大概总结了一下：记录、解释（理解）、预测、控制
记录：一个是将我们感兴趣的活动记录下来，比如日志，交易记录等等
解释：通过数据和数据之间发现的信息，帮助我们理解一些问题，比如，通过实验和分析数据，很多物理模型得以建立
预测：通过分析和挖掘数据建立的模型，可以用来在已知情况下，去预测我们感兴趣的某些变量，帮助我们采取相应的措施
控制：也是在模型的基础上，如果我们希望达到某种结果，改如何改变某些可以控制的变量。比如，我们通过调整利率可以达到管理经济的目的
数据分析和数据挖掘，就是用来从数据中获得信息、模型、知识的一系列方法
其中，根据我的理解，数据分析相对传统，一般是建立在假设检验的基础上，对已知的模型进行参数估计等
而数据挖掘，一般是指发现数据中隐含的模式，或者我们称之为知识、模型、都可以
常见的数据分析方法：如描述性统计、相关分析、回归分析等等；常见的数据挖掘方法：如分类、关联、聚类、回归等等
具体指代的是什么，有很多资料可以查，我在这里就不一一赘述了。
那么我们对这个话题总结一下的话，可以概括为
“数据-信息-知识-智慧”
这个是业内经常被拿来说的“数据金字塔”
1,3,8,15,20,25,26,30,31,20,8,4
比如这串数字，我们可以称之为数据
如果再加点内容，这个表示了某个地区一年12个月（不确定我是不是输错了）的气温，那么这个叫信息
当我们利用分析方法，发现平均气温的周期性，以及冬暖夏凉时，这个就称之为知识
至于如何应对这种周期性的气温变化，以及能对她做什么，那就是智慧了。
我个人认为，数据工作，也就到“知识”这个层面
继续下一个话题 ： 2.数据建模
数据工作者就是能到达“知识”这个层面，尤其是现在，即使alpha狗这么厉害，它估计还是分不清善恶,也很难做出有创意的决策
所以数据工作者要看清自己的位置，那就是辅助决策。
当然一边是数据工作者，一边又是CEO的人是另一回事，但是也要分不同的角色去扮演。。。
数据工作者实际工作中，是不会有人喂给你质量很好的数据的
书上那么多高大上的算法，在现实中也是难得一用的，一般是做了好几个月数据清洗，挖掘之后，啥模式也没有。。。。
那我们就要说，数据工作者最重要的一个任务，就是根据业务去进行数据建模
什么叫做数据建模？从我个人的理解，就是要把你所面对的业务转变成数学问题（或者说数据问题）
也可以用另一句话来代替：就是要定义变量
要做好变量定义，其实要涉及到好几个问题：1.对业务流程的理解 2. 对IT技术的理解 3. 对分析和挖掘方法的理解
对业务流程的理解是指，如何定义变量，可以使得数据辅助主营业务增收或者降低成本，甚至有增值价值？
对IT技术的理解是指，这些变量是否能够被有效的收集和存储？应该使用什么样的技术？
数据积累下来了，可以用什么分析和挖掘的方法？（这个后面也会有讨论）
举一个例子：
之前我们为12301全媒体呼叫中心做数据分析，由于没有在一开始就介入到数据建模的工作，导致后面很多问题
12301是国家旅游局的客服中心，承担游客对涉旅企事业单位的投诉、咨询，协助国家旅游局对旅游秩序进行监管。大家可以想象，它的业务模式是什么？要考虑哪些方面的需求？
这里是强调，数据建模时，一定要以业务作为导向，才能定义到合适的变量
一个客服中心，考虑N方需求：用户，企业，客服人员，系统，监管单位
游客打电话进来，会投诉或者咨询，下一步这个中心就要把这个问题专项被投诉企业或监管部门，这是主营业务 , 然后还有对投诉工单进行追踪和反馈
同时，客服中心需要自我管理，也就是要提高工作效率，也就是希望能从数据里看到客服人员的接诉状况
再同时，由于客服中心经常会使用第三方的呼叫中心系统，往往这些系统价格不菲，所以还需要使用数据来评估系统的使用状况
数据工作者只有在了解了业务模式之后，占多多方的角度上考虑问题，从全局去找一个对所有方都优化的模型，那么工单系统中需要记载的变量就相对容易的浮出来了
所以，这里暂且不说什么复杂的模型，光是要把实际业务抽取为变量，就需要以业务导向。
当业务跑起来之后，数据以最好的姿势积累了下来之后，你的数据自然会变成价值连城的“大数据”
那么基本流程是这样的：定义变量–设计采集流程–参与系统开发–数据反馈–。。。
数据工作者先进行数据建模，然后设计和参与业务系统的开发，然后从数据角度对业务进行反馈。。。 这样迭代
这一步，我们可以用另外一句话来概括：“先业务数据化，后数据业务化”
前半句我们已经说了，后半句实际上就是将我们的数据进行分析和挖掘，体现其价值。
首先：变量的类型
先看看变量都有哪些类型
这个图不少人应该已经看过
变量大概分为两类：类别型，和数值型
这两类其中又会再各分为两类 见图片
为什么我们要说变量的类型，原因有两个，第一：变量类型会影响数据所携带的信息量；第二：变量类型会影响后续的分析方式
我再给大家找一个似曾相识的图
这幅图我不用多解释了，大家有问题可以后面再问
那么对于变量类型，我的原则是，能够用数值型的就用数值型
原因很简单，数值型的可以做离散化，转换成类别型；反之则不成
所以我倾向于用冗余的方式去做，能用数值型，就用数值型
好
第二条：变量的度量和粒度
举个栗子更容易说清楚，
比如描述地理位置的变量
按照粒度从大到小，可以是 洲-国家-省-市-县等等
但是如果有经纬度，那我一定要经纬度
这个粒度最细
后续数据清洗的时候，我可以轻易的把地理经纬度转换成为洲-国家-省-市-县，当然这步需要借助于一些数据辞典
这个原则呢，也就是要粒度最细，精度最高的方式来采集数据
定义变量
第三条，变量个数
这里我的原则是，取得的变量最好不相关，也就是都是独立测量的
比如说，如果有某类交易的总额和平均额，那么我取一个就好了
这点比较明显
但是有两个地方可能会有坑
举个例子
那天有工人来我家安马桶测量，需要确定污水口中心到墙面的距离
理论上 R+d=D
所以测量两个就够了
但是呢，由于污水口的中心点很难确定，通常他们都会把三个值都测量一下
如果发现等式不成立，他们会重新测量
这里就是因为有些变量的值的确定会有不确定因素，所以引入另一个相关的作为校准。
第二个坑：有时候会见到有些朋友会把一堆变量做很多计算后，衍生出很多新的变量，然后一起放到模型里去分析，这个就会出现变量之间的相关关系，也是我们希望避免的。
为什么要避免 变量之间的相关关系？
分析数据的时候，自变量太多的话，我们首先要做一下降维处理，不然分析的难度会很大，刚才的衍生变量，实际上认为的造成不必要人为的维度的增加。当然，有些衍生变量与原变量之间是相互独立的。
好，关于数据建模，大致讲这么多
假设数据已经到手，先要“清洗”，清洗主要是处理 缺失值，不一致的取值，以及明显错误的值，这点咱们也不说了。脏活累活。。。。
这是对不参与系统开发的数据者的报应。。
假设数据到手了。。
你有一堆变量，可能是来自数据库，也可能是文本文件，excel，。。。 这些也无所谓
我们能做什么分析
第一，数据分析的任务，就是想看一下这么多变量之间是否有关系？
如果你发现木有关系，。。。。那么好了，事情基本就结束了，所有的变量都是相互独立的。。。 不相关的。。。。
然而事情并不会这样子
一般都会有关系
通过相关分析，或者更多的，也是我更推荐的，是用可视化的探索性分析，你会发现很多有趣的关联性
可视化探索分析可以给数据分析人员很多指示性的方向，定性的。 这里也强力推荐，可视化
可视化不光是给领导看的，也不光是讲故事的，更多的是分析用的 当我们发现变量间存在相关性的时候，这时候回归基本上可以解决大部分问题
这里的回归，指的是广义的回归
见图，图来自《R语言实战》
跑完了回归分析，基本上解释、预测、控制，很多工作就可以做了
可以说，大部分情况下，回归都可以胜任了。
我把以回归为代表的模型，称作“统计模型”
很多时候，我们使用统计模型，注重关联性，但是不注重因果
然而统计模型对数据实际上有假设的
举个例子
异常值的判断： 通常一个方法，是用样本均值加减三倍的样本方差
在这之外的数据点，我们认为是异常值（<1%的概率会出现的值）
这里有个假设，那么就是你认为样本数据是正态分布的。
然而未必
另一个例子，比如说我们在做天文观测的时候，要计算落在CCD上的光子的个数
计数的变量，大多数情况下，并非正态分布，而是泊松分布，那么异常值就不可以用刚才说的方法来做
比如，网页的点击数，等等
当然，有泊松回归可以解决类似问题
在回归的过程中，会有对变量进行幂次变化的交互过程
最后会得到一个经验公式
比如 y=x^a
如果前辈有人已经产生了这样的模型，通常我们会拿来用，但是通过拟合的方式，来确定参数a
使用这种模型，我称之为“经验模型”
第三种模型，因为我是物理出身的，往往觉得会是究极一些，就是物理模型
虽然一般来说用不上吧
实际上在大数据行业的现阶段，重关联，不重因果，也就是往往会用统计模型去研究大数据中的价值
一方面是因为，统计模型够用了，还有很多价值没有被挖掘；
另一方面是，如此大量的数据，使用物理模型去研究，计算量过于昂贵
然后物理模型非常有用，可以帮我们来判断什么样的分析方式更合适
举个例子
价格
物价也好，股价也好，现在都有比较成熟的物理模型验证了，价格是对数正态分布；
比如人的满意度，也并非线性的，也是对数形式的
也就是说，你如果想让另一个人对你的满意度提高1倍，你对他的好大概要提高10倍，也就是一个量级。。。。
追妹子的同学注意了，物理模型教你控制成本。
当然了，实际上
物理模型在历史上的建立，也是从统计模型到经验模型，逐步建立的。。。
好，关于这个话题呢，我们总结一下，就是拿到数据之后分析和挖掘的方向
最主要的任务，就是要探究变量之间的关系
不管是数据分析也好，还是数据挖掘的各种算法也好
第5个话题 抽样和数据量
这点刚才有位同学提到过，如何检验数据质量
这里面就是抽样科学研究的问题
好的抽样，是指样本相对于总体，有代表性，样本足够大
有代表性，可以通过检查样本变量的分布，是否与总体分布一致来确认
样本是否够大，除了经验性的认为，“多一个变量，就多30条记录”以外，还有一个办法叫做功效分析
功效分析研究四个因素的关系，这是基于数据分析的思想（假设检验）
四个因素分别是：显著水平α，功效（1-第二类错误的概率），样本大小，和效应值
在抽样之前可以做一下这类分析，来确定这次分析是否值得。
具体内容呢，由于时间关系，大家可以参考有关资料
当然，现在大数据的一个思想，是说”我要全部“
所有的数据都因为采集成本低而都可以纳入囊中
那么就是另一个问题了，有了大数据平台的支持，与刚才我们说的小样本数据分析会有些不同。
但是数据工作者大多数时候，还是会遇到小样本问题
这些工作如何做，大家确实需要好好研读一下统计分析建模、概率论等书籍
综合起来呢，数据工作者如果想获得高质量的数据，数据建模是最重要的，而好的建模是建立在对业务的理解和抽象基础上的。
PS：大数据的挖掘分析，现在有比较成熟的变现方式吗？或者您看好哪些方向更容易出商业价值？ 计算广告
用大数据去降低成本，也算是变现吧。。。PS2：有没什么数理统计一块可以走的？理论上的数理统计你如何评判它的准确性？行为心理学里，我现在用现实调查的数据很难做出什么结果，有没有什么研究理论一块的路子可以介绍着走一走呢？
有本书，叫做 市场调查 基于R语言 周庭锐老师写的，调查问卷也是有很多坑的，如果是市场调查的话，好像不太适合用模拟仿真之类
