【經驗】資料挖掘的九個經驗

機器學習有一個原則：如果我們充分瞭解一個問題空間(problem space)，我們可以選擇或設計一個找到最優方案的最有效的演演算法。一個卓越演演算法的引數依賴於資料挖掘問題空間一組特定的屬性集，這些屬性可以透過分析發 現或者演演算法建立。但是，這種觀點來自於一個錯誤的思想，在資料挖掘過程中資料挖掘者將問題公式化，然後利用演演算法找到解決方法。事實上，資料挖掘者將問題公 式化和尋找解決方法是同時進行的—–演演算法僅僅是幫助資料挖掘者的一個工具。

有五種因素說明試驗對於尋找資料挖掘解決方案是必要的：

資料挖掘專案的業務標的定義了興趣範圍(定義域)，資料挖掘標的反映了這一點;

與業務標的相關的資料及其相應的資料挖掘標的是在這個定義域上的資料挖掘過程產生的;

這些過程受規則限制，而這些過程產生的資料反映了這些規則;

在這些過程中，資料挖掘的目的是透過樣式發現技術(資料挖掘演演算法)和可以解釋這個演演算法結果的業務知識相結合的方法來揭示這個定義域上的規則;

資料挖掘需要在這個域上生成相關資料，這些資料含有的樣式不可避免地受到這些規則的限制。

在這裡強調一下最後一點，在資料挖掘中改變業務標的，CRISP-DM有所暗示，但經常不易被覺察到。廣為所知的CRISP-DM過程不是下一個步 驟僅接著上一個步驟的“瀑布”式的過程。事實上，在專案中的任何地方都可以進行任何CRISP-DM步驟，同樣商業理解也可以存在於任何一個步驟。業務目 標不是簡單地在開始就給定，它貫穿於整個過程。這也許可以解釋一些資料挖掘者在沒有清晰的業務標的的情況下開始專案，他們知道業務標的也是資料挖掘的一個 結果，不是靜態地給定。

Wolpert的“沒有免費的午餐”理論已經應用於機器學習領域，無偏的狀態好於(如一個具體的演演算法)任何其他可能的問題(資料集)出現的平均狀 態。這是因為，如果我們考慮所有可能的問題，他們的解決方法是均勻分佈的，以至於一個演演算法(或偏倚)對一個子集是有利的，而對另一個子集是不利的。這與數 據挖掘者所知的具有驚人的相似性，沒有一個演演算法適合每一個問題。但是經過資料挖掘處理的問題或資料集絕不是隨機的，也不是所有可能問題的均勻分佈，他們代 表的是一個有偏差的樣本，那麼為什麼要應用NFL的結論?答案涉及到上面提到的因素：問題空間初始是未知的，多重問題空間可能和每一個資料挖掘標的相關， 問題空間可能被資料預處理所操縱，模型不能透過技術手段評估，業務問題本身可能會變化。由於這些原因，資料挖掘問題空間在資料挖掘過程中展開，並且在這個 過程中是不斷變化的，以至於在有條件的約束下，用演演算法模擬一個隨機選擇的資料集是有效的。 對於資料挖掘者來說：沒有免費的午餐。

這大體上描述了資料挖掘過程。但是，在有條件限制某些情況下，比如業務標的是穩定的，資料和其預處理是穩定的，一個可接受的演演算法或演演算法組合可以解決 這個問題。在這些情況下，一般的資料挖掘過程中的步驟將會減少。 但是，如果這種情況穩定是持續的，資料挖掘者的午餐是免費的，或者至少相對便宜的。像這 樣的穩定性是臨時的，因為對資料的業務理解(第二律)和對問題的理解(第九律)都會變化的。

這條規律最早由David Watkins提出。 我們可能預料到一些資料挖掘專案會失敗，因為解決業務問題的樣式並不存在於資料中，但是這與資料挖掘者的實踐經驗並不相關。

前文的闡述已經提到，這是因為：在一個與業務相關的資料集中總會發現一些有趣的東西，以至於即使一些期望的樣式不能被髮 現，但其他的一些有用的東西可能會被髮現(這與資料挖掘者的實踐經驗是相關的);除非業務專家期望的樣式存在，否則資料挖掘專案不會進行，這不應感到奇 怪，因為業務專家通常是對的。

然而，Watkins提出一個更簡單更直接的觀點：“資料中總含有樣式。”這與資料挖掘者的經驗比前面的闡述更一致。這個觀點後來經過Watkins修正，基於客戶關係的資料挖掘專案，總是存在著這樣的樣式即客戶未來的行為總是和先前的行為相關，顯然這些樣式是有利可圖的(Watkins的客戶關係管理定律)。 但是，資料挖掘者的經驗不僅僅侷限於客戶關係管理問題，任何資料挖掘問題都會存在樣式(Watkins的通用律)。

Watkins的通用律解釋如下：

資料挖掘專案的業務標的定義了興趣範圍(定義域)，資料挖掘標的反映了這一點;

與業務標的相關的資料及其相應的資料挖掘標的是在這個定義域上的資料挖掘過程產生的;

這些過程受規則限制，而這些過程產生的資料反映了這些規則;

在這些過程中，資料挖掘的目的是透過樣式發現技術(資料挖掘演演算法)和可以解釋這個演演算法結果的業務知識相結合的方法來揭示這個定義域上的規則;

資料挖掘需要在這個域上生成相關資料，這些資料含有的樣式不可避免地受到這些規則的限制。

總結這一觀點：資料中總存在樣式，因為在這過程中不可避免產生資料這樣的副產品。為了發掘樣式，過程從(你已經知道它)—–業務知識開始。

利用業務知識發現樣式也是一個反覆的過程;這些樣式也對業務知識有貢獻，同時業務知識是解釋樣式的主要因素。在這種反覆的過程中，資料挖掘演演算法簡單地連線了業務知識和隱藏的樣式。

如果這個解釋是正確的，那麼大衛律是完全通用的。除非沒有相關的資料的保證，否則在每個定義域的每一個資料挖掘問題總是存在樣式的。

資料挖掘是如何產生洞察力的?這個定律接近了資料挖掘的核心： 為什麼資料挖掘必須是一個業務過程而不是一個技術過程。業務問題是由人而非演演算法解決的。資料挖掘者和業務專家從問題中找到解決方案，即從問題的定義域上達 到業務標的需要的樣式。資料挖掘完全或部分有助於這個認知過程。資料挖掘演演算法揭示的樣式通常不是人類以正常的方式所能認識到的。綜合這些演演算法和人類正常的 感知的資料挖掘過程在本質上是敏捷的。在資料挖掘過程中，問題解決者解釋資料挖掘演演算法產生的結果，並統一到業務理解上，因此這是一個業務過程。

這類似於“智慧放大器”的概念，在早期的人工智慧的領域，AI的第一個實際成果不是智慧機器，而是被稱為“智慧放大器”的工具，它能夠協助人類使用者提高獲取有效資訊的能力。資料挖掘提供一個類似的“智慧放大器”，幫助業務專家解決他們不能單獨完成的業務問題。

總之，資料挖掘演演算法提供一種超越人類以正常方式探索樣式的能力，資料挖掘過程允許資料挖掘者和業務專家將這種能力融合在他們的各自的問題的中和業務過程中。

“預測”已經成為資料挖掘模型可以做什麼的可接受的描述，即我們常說的“預測模型”和“預測分析”。這是因為許多流行的資料挖掘模型經常使用“預測最可能的結果”(或者解釋可能的結果如何有可能)。這種方法是分類和回歸模型的典型應用。

但是，其他型別的資料挖掘模型，比如聚類和關聯模型也有“預測”的特徵。這是一個含義比較模糊的術語。一個聚類模型被描述為“預測”一個個體屬於哪個群體，一個關聯模型可能被描述為基於已知基本屬性“預測”一個或更多屬性。

同樣我們也可以分析“預測”這個術語在不同的主題中的應用：一個分類模型可能被說成可以預測客戶行為—-更加確切的說它可以預測以某種確定行為的標的客戶，即使不是所有的標的個體的行為都符合“預測”的結果。一個詐騙檢測模型可能被說成可以預測個別交易是否具有高風險性，即使不是所有的預測的交易都有欺詐行為。

“預測”這個術語廣泛的使用導致了所謂的“預測分析”被作為資料挖掘的總稱，並且在業務解決方案中得到了廣泛的應用。但是我們應該意識到這不是日常所說的“預測”，我們不能期望預測一個特殊個體的行為或者一個特別的欺詐調查結果。

那麼，在這個意義下的“預測”是什麼?分類、回歸、聚類和 關聯 演演算法以及他們整合模型有什麼共性呢?答案在於“評分”，這是預測模型應用到一個新樣例的方式。模型產生一個預估值或評分，這是這個樣例的新資訊的一部分; 在概括和歸納的基礎上，這個樣例的可利用資訊得到了提高，樣式被演演算法發現和模型具體化。值得註意的是這個新資訊不是在“給定”意義上的“資料”，它僅有統 計學意義。

準確性和穩定性是預測模型常用的兩個度量。準確性是指正確的預測結果所佔的比例;穩定性是指當建立模型的資料改變時，用 於同一口徑的預測資料，其預測結果變化有多大(或多小)。鑒於資料挖掘中預測概念的核心角色，一個預測模型的準確性和穩定性常被認為決定了其結果的價值的 大小，實際上並非如此。

體現預測模型價值的有兩種方式：一種是用模型的預測結果來改善或影響行為，另一種是模型能夠傳遞導致改變策略的見解(或新知識)。

對於後者，傳遞出的任何新知識的價值和準確性的聯絡並不那麼緊 密;一些模型的預測能力可能有必要使我們相信發現的樣式是真實的。然而，一個難以理解的複雜的或者完全不透明的模型的預測結果具有高準確性，但傳遞的知識 也不是那麼有見地;然而，一個簡單的低準確度的模型可能傳遞出更有用的見解。

準確性和價值之間的分離在改善行為的情況下並不明顯，然而一個突出問題是“預測模型是為了正確的事，還是為了正確的原因?” 換句話說，一個模型的價值和它的預測準確度一樣，都源自它的業務問題。例如，客戶流失模型可能需要高的預測準確度，否則對於業務上的指導不會那麼有效。相 反的是一個準確度高的客戶流失模型可能提供有效的指導，保留住老客戶，但也僅僅是最少利潤客戶群體的一部分。如果不適合業務問題，高準確度並不能提高模型 的價值。

模型穩定性同樣如此，雖然穩定性是預測模型的有趣的度量，穩定性不能代替模型提供業務理解的能力或解決業務問題，其它技術手段也是如此。

總之，預測模型的價值不是由技術指標決定的。資料挖掘者應該在模型不損害業務理解和適應業務問題的情況下關註預測準確度、模型穩定性以及其它的技術度量。

資料挖掘發現的樣式不是永遠不變的。資料挖掘的許多應用是眾所周知的，但是這個性質的普遍性沒有得到廣泛的重視。

資料挖掘在市場營銷和CRM方面的應用很容易理解，客戶行為樣式隨著時間的變化而變化。行為的變化、市場的變化、競爭的變化以及整個經濟形勢的變化，預測模型會因這些變化而過時，當他們不能準確預測時，應當定期更新。

資料挖掘在欺詐模型和風險模型的應用中同樣如此，隨著環境的變化欺詐行為也在變化，因為罪犯要改變行為以保持領先於反欺詐。欺詐檢測的應用必須設計為就像處理舊的、熟悉的欺詐行為一樣能夠處理新的、未知型別的欺詐行為。

某些種類的資料挖掘可能被認為發現的樣式不會隨時間而變化，比如資料挖掘在科學上的應用，我們有沒有發現不變的普遍的規律?也許令人驚奇的是，答案是即使是這些樣式也期望得到改變。理由是這些樣式並不是簡單的存在於這個世界上的規則，而是資料的反應—-這些規則可能在某些領域確實是靜態的。

然而，資料挖掘發現的樣式是認知過程的一部分，是資料挖掘在資料描述的世界與觀測者或業務專家的認知之間建立的一個動態 過程。因為我們的認知在持續發展和增長，所以我們也期望樣式也會變化。明天的資料錶面上看起來相似，但是它可能已經集合了不同的樣式、(可能巧妙地)不同 的目的、不同的語意;分析過程因受業務知識驅動，所以會隨著業務知識的變化而變化。基於這些原因，樣式會有所不同。

總之，所有的樣式都會變化，因為他們不僅反映了一個變化的世界，也反映了我們變化的認知。