前言：大数据时代早已经来临，很多年轻人急着闹着想要跻身于大数据行业，不免也有一些不得志的中年人。自然而然的会报各种培训班，理所当然认为付出总有一天会赚回来的。但却走了不少弯路，花了不少钱。倘若在我写的文章中，能有所启发和收获，希望诸位能够以恰当的姿势进入DataMining吧（培训费，换我一碗小面吧）！
画外音：看过身边花1w+大洋报培训班，周末夜里坚持学习的同学；面过硕士、博士甚至留学交换生，但结果总不尽如人意；现如今堪比前端一样浑浊的算法领域，让人担忧。
承认一点，每个人都在进步，每个人都走过弯路，曾几某时，自己也一腔热血的写过一篇文章，后来分享了出来《神爱众人，于是带来Python》。目前来看，那篇文章写得并不好，感兴趣的可以去看看。
- 前不久，给公司同事做算法培训时候，说了自己在算法领域的四点信仰，可以和看官一起分享：
信仰1：不以具体业务场景出发，不考虑大数据并发实现的数据挖掘，都在耍流氓；
信仰2：知其然，晓其所以然，万变不离其宗，必定变化莫测，这正是算法魅力；
信仰3：在DataMining领域，不做两种人。一种是工具人，一种是研究者；
信仰4：拥有健康、丰满的数据，业务场景建模已经成功90%以上了；
- 余下的内容，也将对上面四点分别做阐述，附带案例说明：
学会考虑业务场景建模，多思考大数据并发下的实现:
案例1：一些网络授课，每当提起分类算法，最常用的典型二分类是男性和女性判别？
a.普遍的讲解流程，介绍各种分类算法，DT、LR、NB和SVM等等；
b.接下来，考虑用户一些基础的网站行为数据，平均访问时长、nick、浏览page、每日pv等等；
c.最后，带入数据，套用模型，个别还会考虑清洗数据，一切就Over；
一堂简单网络授课，也许不能面面俱到，但也绝对不能错误的引导DM（数据挖掘）的核心要领。比如：让学习者认为算法是整个数据挖掘的核心？数据挖掘就是随便找到数据套用模型，甚至工具包就OK了？
很多很多不恰当的思想灌输，正是让现如今算法行业鱼龙混杂，我也不是批判者，也不是熬鸡汤人。我会这样简单去介绍，二分类场景下的男性和女性判别：
Step1：Where 在哪个行业下的用户性别判断的场景需求？（比如：电商行业）
Step2：Why 需要去分析用户性别？（现如今，在资金有限的情况下[广告费，站外流量和短信等等]，精准化营销的需求越来越强烈，同时用户体验也会是至关重要，如何做到千人千面？如何提高整个平台，或者商家店铺的成交转化率、用户回购率和用户粘度？甚至如何给每个用户展示他所想看到的宝贝详情页？这些的这些，都是需要对用户，乃至店铺、商品和品牌进行画像，构建标签体系，其中就包括用户性别！）
Step3：What 如何去分析用户性别？（在数据挖掘中，特征选取不当，模型构建不当，都会容易引起[欠拟合]和[过拟合]，因此在电商行业的用户性别分析，首先明确一个概念区别（用户网站性别和用户线下性别），顾名思义，一个是用户真实性别，一个是用户在网站的行为性别，而真正对我们有意义的，当然是后者。因此，在考虑用户性别分析特征时，核心要素是考虑用户在平台购买过的类目行为（每款商品在设计之初，都会明确目标群体）。
但是，毕竟会存在很多用户是新用户，这也正是模型的冷启动问题。如果你认为算法是最厉害的，到这里，你会无能为力；但如果你够了解业务，了解数据，你会观察到用户的收获姓名（但，注意，经验表明，每一个电商购物用户，都可能会存在多个收货姓名 ? 甚至存在非姓名的收货姓名？剩下深入的细节，需要建模之处进行合理把控的）
Step4：When 什么时候去分析用户？（通过上面的分析，想必已经够清楚了，模型构建一定要场景化，也必然场景细分，也有就用户细分！这里主要分三类，a.新用户，b.购买行为数在一定范围内？c.高频购买行为用户？
Step5：How 去分析用户性别？（整个二分类场景，模型被我放在最后，希望学习数据挖掘的同学，对于业务和算法的分量，要在心目中有分寸。这里会考虑冷启动模型、分类算法（比如朴素贝叶斯）和符号模型的组合。这里灌输一个思想：模型 ！= 单算法，而是由多算法+一系列规则逻辑组合而成)
[总结]：一堂课程，还是花了很多培训费，即使不能阐述太多，但我想，如果通过上述方式，会不会更恰当呢？
案例2：很多学者不考虑大数据并发的实现，玩习惯性的单机版时间久了，很难走出这道坎。比如很多人用协同过滤，考虑过大数据量下大矩阵相乘的实现？（PS：这里不扩展了，否则又是一篇文章，如果感兴趣，可以反馈，后期会继续补上《一种新思想去解决大矩阵相乘》）
知其然，晓其所以然，万变不离其宗，必定变化莫测:
案例3：很多使用算法，甚至数据清洗方式的同学，更多是将知道的方法组合在一起，认为这就是数据挖掘？
我想，这也许还是网络课程给学习者带来的诟病吧！
因为课程上已经千篇一律的讲述了数据挖掘的流程体系，所以学习者都会这样做：
a.业务场景需求出现：不假思索就采取能想到的特征变量；
b.不考虑数据清洗，不考虑归一化，无量纲化处理，甚至异常和缺失值，就直接进入模型；
c.不了解具体某一个算法的原理性，一味的用各种工具包，甚至扯上了Spark，R，Mahout 和python等等，输入数据就OK了；
......很多很多，毕竟我不是批判者，我只是希望大家能够做一件正确的事，再正确做好这件事！
如果换做我，我会这样思考！
Step1：业务需求出现时，多向专业运营人员了解业务背景，结合自己理解，确定初步的特征变量，观察数据分布；
Step2：考虑异常值和缺失值处理（这些都是观察数据找到的思路），甚至结合数据分布，采取合适的无量纲化处理方式， 甚至一定程度上降维；
Step3：结合业务场景建模，用户群体细分，确定模型选择，以及所选算法，比如NB（朴素贝叶斯）。
Step4：需要深入了解朴素贝叶斯的原理，知道优势和不足，甚至优化方向（比如：取Log、加平滑曲线等）
[总结]这里只是一个大概的思路，如果课堂时间允许情况下，用具体二分类（性别判别）的案例分析流程，这样学生能够领悟到更透彻。而不是一味的就那几步数据挖掘步骤！
在DataMining领域，不做两种人。一种是工具人，一种是研究者:
做数据挖掘，如果真正热爱这个行业，并希望落实想法，不推荐大家做以上两类人，工具人和研究者。
[工具人]：面试过很多人，（这里谈离线批处理）基本都是Python(很多面试者被豆瓣电影评分的案例害得不浅啊！），很多一味追潮流，也整一个Spark来调包，认为就是懂数据挖掘了，甚至Mahout和R等等；
PS：我曾经反问一位面试者，如果让你招人，你会愿意选择，只会用包，缺乏思考怎么去用？为什么这样用？甚至如何改进和组合的人？ 显而易见，面试者的答案是不会招这样的人！
我这里不是批判工具如何不好，曾经大学，我也只是会用Matlab、Spss，甚至Lingo。毕业初期，也只是会用Python和R等。我主要说的是，优秀的模型，不单单是某一个算法能够解决的，其中还包括很多组合算法和逻辑规则。单独的使用工具，结合业务的个性化需求会得不到很好满足，甚至如果让你调优算法，一方面你缺乏算法原理的理解，另一方面，你修改源码的也会很费脑、费神啊！
[总结]：技术没什么吸引人的，它的魅力在于服务业务，通过业务发展来驱动技术提高。这里推荐MapReduce！
[研究者]这类人，不过多讨论，毕竟这个社会是需要这样一类人存在的，我也很佩服他们。 我前面说的前提是，如果真正热爱大数据下的数据挖掘，并落实想法，还是直接作为一个实践者吧！
拥有健康、丰满的数据，业务场景建模已经成功90%以上了:
越到最后，阐述的理由会更少。因为，该说的都已经说了！只想劝各位数据挖掘爱好者、实践者或工作者.好的模型，不是用了如此NB的算法模型，而是优秀的泛化能力，而具备泛化能力的模型，缺乏良好的数据源，会是一棵长不大的树苗的；
Google的阿法狗如此厉害，和它完备、真实和健康的数据源密不可分的！
- [结尾] 茶余饭后，本应携女友漫步于街坊之间。纵观现在，算法之水如此浑浊，于心不忍。轻描淡写，还望各位看官包涵。若对小生后续文章感兴趣，一碗小面钱会是我坚持下去的动力。
