一、數據挖掘的層次
一直想整理下對數據挖掘不同層次的理解，這也是這兩年多的時間里面，和很多金融領域、互聯網做數據相關工作的小伙伴，聊天交流的一些整理和歸納。大概可以分為四類：
（一）純粹的數據加工
側重于變量加工和預處理，從源系統或數據倉庫，對相關數據進行提取、加工、衍生處理，生成各種業務表。然后銀行網站系統邏輯模型圖，以客戶號為主鍵，把這些業務表整合匯總，最終可以拉出一張大寬表，這張寬表就可以稱之為“客戶畫像”。即，有關客戶的很多變量和特征的集合。
在這個階段，主要的數據加工工具為SQL和SAS base。
（二）傻瓜式的挖掘工具
較為典型的就是SAS EM和，里面嵌入很多較為傳統成熟的算法、模塊和節點（例如邏輯回歸、決策樹、SVM、神經網絡、KNN、聚類等）。通過鼠標的托拉拽，流程式的節點，基本上就可以實現你挖掘數據的需求。
傻瓜式操作的優點就是使得數據挖掘，入手非?？?，較為簡單。但是，也存在一些缺陷，即，使得這個挖掘過程變得有點單調和無趣。沒辦法批量運算模型，也沒辦法開發一些個性化的算法和應用。用的比較熟練，并且想要進一步提升的時候，建議把這兩者拋棄。
（三）較為自由的挖掘工具
較為典型的就是R語言和。這兩個挖掘工具是開源的，前者是統計學家開發的，后者是計算機學家開發的。
一方面，可以有很多成熟的、前沿的算法包調用銀行網站系統邏輯模型圖，另外一方面，還可以根據自己的需求，對既有的算法包進行修改調整，適應自己的分析需求，較為靈活。此外，在文本、非結構化數據、社會網絡方面的處理，功能比較強大。
（四）算法拆解和自行開發
一般會利用、C、C++，自己重新編寫算法代碼。例如，通過自己的代碼實現邏輯回歸運算過程。甚至，根據自己的業務需求和數據特點，更改其中一些假定和條件，以便提高模型運算的擬合效果。尤其，在生產系統上，通過C編寫的代碼，運行速度比較快，較易部署，能夠滿足實時的運算需求。
一般來說，從互聯網的招聘和對技能的需求來說，一般JD里面要求了前三種，這樣的職位會被稱為“建模分析師”。但是如果增加上了最后一條，這樣的職位或許就改稱為“算法工程師”。
二、模型的理解：傳統的和時髦的
據理解，模型應該包括兩種類型。一類是傳統的較為成熟的模型，另外一類是較為時髦有趣的模型。對于后者，大家會表現出更多的興趣，一般是代表著新技術、新方法和新思路。
（一）傳統的模型
傳統的模型，主要就是為了解決分類（例如決策樹、神經網絡、邏輯回歸等）、預測（例如回歸分析、時間序列等）、聚類（、系譜、密度聚類等）、關聯（無序關聯和有序關聯）這四類問題。這些都是較為常規和經典的。
（二）時髦有趣的模型
比較有趣、前沿的模型，大概包括以下幾種類型，即社會網絡分析、文本分析、基于位置的服務（-Based ，LBS）、數據可視化等。
它們之所以比較時髦，可能的原因是，采用比較新穎前沿的分析技術（社會網絡、文本分析），非常貼近實際的應用（LBS），或者是能夠帶來更好的客戶體驗（數據可視化）。
（1）社會網絡的應用
傳統的模型將客戶視為單一個體，忽視客戶之間的關系，基于客戶的特征建立模型。社會網絡是基于群體的，側重研究客戶之間的關聯，通過網絡、中心度、聯系強度、密度，得到一些非常有趣的結果。典型的應用，例如，關鍵客戶的識別、新產品的滲透和擴散、微博的傳播、風險的傳染、保險或信用卡網絡團伙欺詐、基于社會網絡的推薦引擎開發等。
（2）文本挖掘的應用
文本作為非結構化數據，加工分析存在一定的難度，包括如何分詞、如何判斷多義詞、如何判斷詞性，如何判斷情緒的強烈程度。典型的應用，包括搜索引擎智能匹配、通過投訴文本判斷客戶情緒、通過輿情監控品牌聲譽、通過涉訴文本判定企業經營風險、通過網絡爬蟲抓取產品評論、詞云展示等。
關于文本分析，最近朋友圈有篇分享，很有意思，號稱可以讓你瞬間變成詩人。原理很簡單，就是先把《全宋詞》分詞，然后統計頻數前100的詞語。然后你可以隨機湊6個數（1-100），這樣就可以拼湊出兩句詩。比如，隨機寫兩組數字，（2，37，66）和（57，88，33），對應的詞語為（東風、無人、黃花）和（憔悴、今夜、風月）。組成兩句詩，即“東風無人黃花落，憔悴今夜風月明”。還真像那么一回事，有興趣可以玩一玩。
（3）LBS應用
即基于位置的服務，即如何把服務和用戶的地理位置結合。當下的APP應用，如果不能很好地和地理位置結合，很多時候很難有旺盛的生命力。典型的APP，例如大眾點評（餐飲位置）、百度地圖（位置和路徑）、滴滴打車、微信位置共享、時光網（電影院位置）等服務。此外，銀行其實也在研究，如何把線上客戶推送到距離客戶最近的網點，完成O2O的完美對接，從而帶來更好的客戶體驗。
（4）可視化應用
基于地圖的一些可視化分析，比較熱門，例如，春節人口遷徙圖、微信活躍地圖、人流熱力圖、擁堵數據的可視化、社會網絡擴散可視化等。
如果你想讓你的分析和挖掘比較吸引眼球，請盡量往以上四個方面靠攏。
三、互聯網和金融數據挖掘的差異
博士后兩年，對銀行領域的數據挖掘有些基本的了解和認識，但是面對浩瀚的數據領域，也只能算剛剛入門。很多時候，會很好奇互聯網領域，做數據挖掘究竟是什么樣的形態。
很早之前，就曾在知乎上提了個問題，“金融領域的數據挖掘和互聯網中的數據挖掘，究竟有什么的差異和不同”。這個問題掛了幾個月，雖有寥寥的回答，但是沒有得到想要的答案。
既然沒人能夠提供想要的答案，那就，我根據自己的理解、一些場合的碰壁、以及和一些互聯網數據小伙伴的接觸，試圖歸納和回答下。應該有以下幾個方面的差異。
（一）“分析”和“算法”
在互聯網中，“分析”和“算法”，分得非常開，對應著“數據分析師”和“算法工程師”兩種角色。前者更多側重數據提取、加工、處理、運用成熟的算法包，開發模型，探索數據中的模式和規律。后者更多的是，自己寫算法代碼，通過C或部署到生產系統，實時運算和應用。
在銀行領域，基本上，只能看到第一種角色。數據基本上來源于倉庫系統，然后運用SQL、SAS、R，提取、加工、建模和分析。
（二）數據類型
數據類型，主要包括“結構化”和“非結構化”兩類數據。前者就是傳統的二維表結構。一行一條記錄，一列一個變量。后者包括文本、圖像、音頻、視頻等。
銀行里面的數據，更多的是結構化數據，也有少量的非結構化數據（投訴文本、貸款審批文本等）。業務部門對非結構化數據的分析需求比較少。因此，在非結構化數據的分析建模方面，稍顯不足。
互聯網，更多的是網絡日志數據，以文本等非結構化數據為主，然后通過一定的工具將非結構化數據轉變為結構化數據，進一步加工和分析。
（三）工具、存儲和架構
互聯網，基本上是免費導向，所以常常選擇開源的工具，例如MySql、R、等。常常是基于的分布式數據采集、加工、存儲和分析。
商業銀行一般基于成熟的數據倉庫，例如TD，以及一些成熟的數據挖掘工具，SAS EG和EM。
（四）應用場景
在應用場景上，兩者之間也存在著非常大的差異。
（1）金融領域
金融領域的數據挖掘，不同的細分行業（如銀行和證券），也是存在差別的。
銀行領域的統計建模。銀行內的數據挖掘，較為側重統計建模，數據分析對象主要為截面數據，一般包括客戶智能（CI）、運營智能（OI）和風險智能（RI）。開發的模型以離線為主，少量模型，例如反欺詐、申請評分，對實時性的要求比較高。
證券領域的量化分析。證券行業的挖掘工作，更加側重量化分析，分析對象更多的是時間序列數據，旨在從大盤指數、波動特點、歷史數據中發現趨勢和機會，進行短期的套利操作。量化分析的實時性要求也比較高，可能是離線運算模型，但是在交易系統部署后，實時運算，捕捉交易事件和交易機會。
（2）互聯網
互聯網的實時計算。互聯網的應用場景，例如推薦引擎、搜索引擎、廣告優化、文本挖掘（NLP）、反欺詐分析等，很多時候需要將模型部署在生產系統，對實時響應要求比較高，需要保證比較好的客戶體驗。
四、數據挖掘在金融領域的典型應用
別人常常會問，在銀行里面，數據挖掘究竟是做什么的。也常常在思考如何從對方的角度回答這個問題。舉幾個常見的例子做個詮釋：
（一）信用評分
申請評分。當你申請信用卡、消費貸款、經營貸款時，銀行是否會審批通過，發放多大規模的額度？這個判斷很可能就是申請評分模型運算的結果。通過模型計算你的還款能力和還款意愿，綜合評定放款額度和利率水平。
行為評分。當你信用卡使用一段時間后，銀行會根據你的刷卡行為和還款記錄，通過行為評分模型，判斷是否給你調整固定額度。
（二）個性化產品推薦
很多時候，你可能會收到銀行推送的短信或者接到銀行坐席的外呼，比如，向你推薦某款理財產品。這背后，很可能就是產品響應模型運算的結果。銀行會通過模型，計算你購買某款理財產品的概率，如果概率比價高的話，就會向你推送這款理財產品。
此外，很多時候，不同的客戶，銀行會個性化的推薦不同的產品，很可能就是產品關聯分析模型運算的結果。
（三）個性化廣告展示
登陸商業銀行網站時，通常會有一個廣告，上會展示若干幅廣告。很多時候，不同的客戶登陸網站，會接觸到不同的廣告，即個性化的廣告推送。一般來說，后臺經過計算，會判斷，你對哪幾款廣告和產品感興趣，最后推送3-5款你最感興趣的產品，從而能夠有效吸引你的注意，促進點擊、轉化和成交。
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