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本文轉載自微信公眾號「數倉寶貝庫」，作者趙仁乾 等。轉載本文請聯系數倉寶貝庫公眾號。

01CRISP-DM方法論

CRISP-DM方法論由NCR、Clementine、OHRA和Daimler-Benz的數據挖掘項目總結而來，并被SPSS公司大力推廣。CRISP-DM方法論將數據挖掘項目的生命周期分為6個階段，分別是商業理解、數據理解、數據準備、建模、評估和準備工作，如圖1所示。在實際項目進行過程中，由于使用者的目標背景和興趣不同，有可能打亂各階段順承的關系。

圖1 CRISP-DM方法論

圖1呈現了CRISP-DM方法執行流程的6個階段。各個階段的順序不是保持不變的，有時需要在某個階段向前或向后移動，這取決于每個階段的結果和下一個階段的具體任務。箭頭指出了各個階段之間的關聯。

在圖1中，最外圈的循環表示數據挖掘本身的循環特征。數據挖掘是一項持續的工作。在上一個流程和解決方案中獲得的經驗與教訓，可以給下一個項目提供指導。下面簡要介紹每個階段的特點。

1)商業理解。該階段的特點是從商業角度理解項目的目標和要求，通過理論分析找出數據挖掘可操作問題，制訂實現目標的初步計劃。

2)數據理解。該階段開始于原始數據的收集，然后是熟悉數據、標明數據質量問題、探索對數據的初步理解、發掘有趣的子集，以形成對探索關系的假設。

3)數據準備。該階段包括所有從原始的、未加工的數據構造數據挖掘所需信息的活動。數據準備任務可能被實施多次，而且沒有任何規定的順序。這些任務的主要目的是從源系統根據維度分析的要求，獲取所需要的信息，同時對數據進行轉換和清洗。

4)建模。該階段主要是選擇和應用各種建模技術，同時對參數進行校準，以達到最優值。通常，同一類數據挖掘問題會有多種建模技術。一些技術對數據格式有特殊的要求，因此常常需要返回到數據準備階段。

5)評估。在模型最后發布前，根據商業目標評估模型和檢查模型建立的各個步驟。此階段的關鍵目的是，確認重要的商業問題都得到充分考慮。

6)準備工作。模型完成后，由模型使用者(客戶)根據當時的背景和目標完成情況，決定如何在現場使用模型。

02SEMMA方法論

除了CRISP-DM方法論，SAS公司還提出了SEMMA方法論。其與CRISP-DM方法論內容十分相似，流程為定義業務問題、環境評估、數據準備、循環往復的挖掘過程、上線發布、檢視。其中循環往復的挖掘過程包含探索、修改、建模、評估和抽樣5個步驟，如圖2所示。

圖2　 SEMMA方法論

1)抽樣。該步驟涉及數據采集、數據合并與抽樣操作，目的是構造分析時用到的數據。分析人員將根據維度分析獲得的結果作為分析的依據，將散落在公司內部與外部的數據進行整合。

2)探索。這個步驟有兩個任務，第一個是對數據質量的探索。變量質量方面涉及錯誤值(年齡=-30)、不恰當(客戶的某些業務指標為缺失值，實際上是沒有這個業務，值應該為“0”)、缺失值(沒有客戶的收入信息)、不一致(收入單位為人民幣，而支出單位為美元)、不平穩(某些數據的均值變化過于劇烈)、重復(相同的交易被記錄兩次)和不及時(銀行客戶的財務數據更新滯后)等。探索步驟主要解決錯誤的變量是否可以修改、是否可以使用的問題。比如，缺失值很多，平穩性、及時性很差的變量不能用于后續的數據分析，而缺失值較少的變量需要進行缺失值填補。第二個是對變量分布形態的探索。對變量分布形態的探索主要是對變量偏態和極端值進行探索。由于后續的統計分析大多是使用參數統計方法，這要求連續變量最好是對稱分布的，這就需要我們了解每個連續變量的分布情況，并制定好變量修改的方案。

3)修改。根據變量探索的結論，對數據質量問題和分布問題涉及的變量分別做修改。數據質量問題涉及的修改包括錯誤編碼改正、缺失值填補、單位統一等操作。變量分布問題涉及的修改包括函數轉換和標準化，具體的修改方法需要與后續的統計建模方法相結合。

4)建模。根據分析的目的選取合適的模型，這部分內容在1.3節已經做了詳細的闡述，這里不再贅述。

5)評估。這里指模型的樣本內驗證，即使用歷史數據對模型表現的優劣進行評估。比如，對有監督學習使用ROC曲線和提升度等技術指標評估模型的預測能力。

本文摘編自《金融商業算法建模：基于Python和SAS》，經出版方授權發布。