Lucas Wu

数据科学方法论

数据分析方法论是一个系统化的方法论，覆盖了数据科学的全生命周期，这套方法论对于新手学习数据科学也比较重要，Data Science Methodology 包含如下的10点。

Business understanding

核心目标：是从业务的视角确定业务的核心问题和期望，确保数据科学的分析方向与业务需求一致，同时确保业务问题具体、明确，方便后续转化为数据科学问题。

流程：

  1. 明确目标：确定业务的核心问题和期望，比如“如何提高用户的复购率？”
  2. 分解问题：将业务多个可操作的问题，比如哪些用户复购？复购周期是多长？用户流水的主要原因是什么？
  3. 提出关键问题：针对具体业务提问，确保问题的答案能为后续分析提供明确方向，比如用户复购率的基准是什么？与行业平均水平相比如何？哪些产品复购率高？影响复购率的主要因素有哪些（价格、物流和推销等）？
  4. 最终目标：将业务目标转化为数据科学问题，比如能否通过用户行为数据预测哪些用户可能复购，并针对这些用户设计个性化营销策略？

Analytic approach

核心目标：选择最合适当前业务问题的分析方法，为后续数据准备、建模等环球打下基础，将业务问题转化为数据科学问题。

流程：

  1. 描述性分析：了解过去发生了什么？比如销量趋势分析，历史销售数据。
  2. 分类分析：将数据进行分组，比如将客户行为分类为优质客户、中等客户和风险客户。
  3. 预测分析：通过学习历史数据，对未来的数据进行预测，比如用户推荐购买。
  4. 策略性分析（优化分析）：找到最优解，比如推荐最适合的促销方式。
  5. 诊断性分析：了解为什么会这样？比如为什么目标促销活动很差。

Data requirements

核心目标：明确分析问题需要哪些数据，以及这些数据的范围和粒度，是否与业务相关，确保后续的数据收集工作高效且有针对性。

流程：

  1. 列出所需的数据：通过明确的业务问题，确定需要的具体数据类型和字段。结合Business understading的目标，拆解具体的数据需求。确定数据来源（客户数据、交易数据、外部数据等）。
  2. 定义数据范围：时间范围（一年、一月或者一周？）、粒度（按天汇总、还是按月汇总）。
  3. 与业务目标结合：确保收集的数据直接服务问题，而不是获取一切可以获取的数据。

Data collection

核心目标：从不同来源获取需要的数据，确保质量来源，为后续的数据理解、清洗和建模奠定基础。这个阶段主要关注数据来源问题，比如是否因为导入导出或者编码问题导致的异常或者无效值。

流程：

  1. 明确数据来源：内部数据和外部数据。
  2. 确保数据质量：数据是否完整、是否有缺失值。数据是否一致，比如同一个字段在不同的数据库定义不一样。

Data understanding

核心目标：对数据进行初步的分析，发现数据中的模式和问题。这个阶段关注数据的模式、异常值和缺失的业务意义，评估数据是否满足需求，然后将这些有问题的数据进行评估和记录，到下一个数据准备阶段进行处理。

流程：

  1. 探索数据：了解数据的基本情况，比如分布、中位数，是否有缺失值和异常值，通过可视化探索数据分布情况等。
  2. 回答问题：数据是否满足支持目标？数据是否存在要清洗的问题？

Data preparation

核心目标：提高数据的可用性和质量。将原始数据转化为结构化、规范化的数据集，清理问题数据，增强数据的分析和建模价值。

流程：

  1. 数据清洗：去除数据中的错误和噪声，提高数据质量。比如处理缺失值（删除、填补）、处理异常值和处理无效值。
  2. 数据格式化：确保数据的格式和类型一致，便于后续处理和分析。比如统一数据格式（日期格式一致）和标准化分类字段（比如北京和北京市）。
  3. 特征工程：为建模提取和构造新特征，以提高模型性能。
    1. 创建新特征：比如从日期中提取出日、月份新字段。
    2. 特征转换：比如归一化（将数值缩放到相同的范围，如0-1），标准化
    3. 编码分类变量：比如将类别变量转换为数值变量，比如成都为[1,0,0]，上海为[0,1,0]。
  4. 数据集成：将来自不同数据源的数据整合。比如合并数据集（多表通过唯一ID关联合并为一张表）、重复数据处理。
  5. 数据采样：从大数据中提取有代表性的小样本，提高效率。比如随机采样（从百万数据中，随机抽取10万），分层采样（按照某些特征分层抽出样本，保证样本分布与总体一致）。

Modeling

核心目标：构建数学或统计模型，捕获数据中的规律或关系，建模只适合开发描述性模型和预测性模型，这是因为有以下几个原因：

  1. 数据建模的基础是数据驱动：描述性和预测性是根据已有数据构建，核心是从数据中提取规律和模式，而不需要额外的领域知识或约束条件，而诊断性和规范性则需要更多的额外知识或推理逻辑。
  2. 数据建模不关注因果关系：描述性和预测性不关注数据中的因果关系，只关注数据中的相关性，诊断性和规范性分析需要解释“为什么和怎么办”，所以超出了传统的数据建模范畴。
  3. 数据建模关注“是什么”和“会发生什么”：描述性分析回答“是什么（提取数据特征）”、预测性分析回答“会发生什么”（未来结果）、诊断性分析回答“为什么”，规范性分析回答“怎么办”，后两者需要不同的方法论来支持。
  4. 数据建模的工具与目标契合：数据建模的工具（回归分析、决策树和神经网络等）最适合用来描述和预测。

流程：

  1. 明确模型目标：是预测问题（回归）？还是分类问题（分类）？还是发现隐藏模式（无监督学习）？
  2. 选择合适的算法：比如回归（线性回归、Lasso等）、分类（决策树、逻辑回归等）、聚类（K-means、层次聚类等）、降维（PCA、t-SNE等）和时间序列（ARIMA、LSTM等）。
  3. 分割数据：将数据分为训练集、验证集和测试集，确保模型可以在未见过的数据上表现良好。
  4. 模型训练：使用训练集让模型学习数据的规律。

Evaluation

核心目标：评估模型的性能和适用性，确保模型能够满足业务需求和预期目标，该阶段与Modeling阶段是相辅相成的，会反复在两个阶段之间来回，以让模型达到最佳和最适合业务的状态。

核心评估方法-诊断措施阶段 通过一系列定量指标和可视化工具对模型进行性能评估，识别模型的优势和潜在问题，比如性能指标（如准确率、MSE）、可视化工具（如混淆矩阵、残差图）、交叉验证等

常见分类模型常用的定量指标有：

  1. 准确率（Accuracy）：用于预测正确的比例。
  2. 精准率（Precision）：用于被预测为正类中实际为正的比例。
  3. 召回率（Recall）：用于实际正类中被预测为正类的比例。
  4. F1分数（F1-Score）：精确率和召回率的调和平均数。
  5. ROC-AUC：衡量模型区分正负样本的能力。

常见回归模型有：

  1. 均方误差（MSE）：预测值与实际值之间平方误差的均值。
  2. 均绝对误差（MAE）：预测值与实际值之间绝对误差的均值。
  3. R² 值：衡量模型对数据变化的解释能力。

常见模型稳定性评估：

  1. 交叉验证（Cross-Validation）： 在不同的训练集和测试集划分中评估模型性能的稳定性。
  2. 学习曲线： 检查模型在训练集和测试集上的性能随训练数据量变化的表现，判断是否存在过拟合或欠拟合。 常见诊断问题：
  3. 过拟合： 模型在训练集上表现好，但在测试集上表现差。
  4. 欠拟合： 模型在训练集和测试集上均表现差。
  5. 偏差-方差分析： 检查模型预测中的系统性偏差或随机误差。 常见可视化工具：
  6. 混淆矩阵： 用于分类问题，展示预测结果的分布。
  7. 残差分析： 用于回归问题，检查预测误差的分布。

核心评估方法-统计显著性测试阶段 通过统计学方法验证模型性能的可靠性，判断模型结果是否具有统计显著性，常见方法有假设检验、p 值、特征显著性分析、模型比较检验、A/B 测试等。

Deployment

核心目标：将模型的输出用于决策支持或自动化流程，确保数据科学解决方案能被业务方或用户实际使用。

流程：

  1. 确定交付形式：如果是商业项目可能偏向报告或者仪表盘，如果机器学习模型，可能需要部署为API和潜入业务系统中。
  2. 模型部署：将模型迁移到生产环境中，比如web、app，中途可能会与系统管理员、数据库管理员等人员沟通方案。
  3. 性能监控：部署后监控模型的运行状态和性能，确保其在生产环境下的稳定性，以及观察准确率是否随着时间变化而下降。
  4. 用户培训：向业务方、技术团队或最终使用用户解释模型的工作原理，确保他们能够有效的使用部署成果。

Feedback

核心目标：根据反馈优化模型和流程，使其长期保持高效。

流程：

  1. 收集反馈：技术反馈（监控指标，输入数据质量是否变化）、业务反馈（用户反馈）、环境反馈（外部环境出现了变化，比如市场波动。
  2. 分析反馈：通过对实际数据和用户反馈进行分析，发现问题的根本，比如模型预测错误率上升，可能是因为输入数据分布发生了变化。
  3. 模型迭代：根据反馈重新调整模型。
  4. 持续循环。

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