五步数据建模法

数据建模的步骤（一）选择模型或自定义模型

这是建模的第一步，需要基于业务问题，来决定可以选择哪些可用的模型。比如，建立支付风险控制模型，可以选择决策树模型，也可以选择评分模型。如果没有现成的模型可用，你需要自定义模型，也可以聘请专家教授设计模型。

数据建模的步骤（二）训练模型

当模型选择好了以后，就要训练模型。所谓训练模型，就是基于真实的业务数据来确定最合适的模型参数。一旦找到最优参数，模型就可以用了。

找到最优的模型参数，需要依赖于算法。常见的算法有分类（有明确类别）、聚类（无明确类别）、关联、回归等。常见的分类算法有KNN算法（k-近邻算法）、贝叶斯算法、决策树、人工神经网络和支持向量机。

数据建模的步骤（三）评估模型

模型训练好以后，接下来就是评估模型。评估模型，就是决定模型的质量，判断模型是否有用。

模型的好坏是不能够单独评估的，一个模型的好坏需要放在特定的业务场景下来评估，也就是基于特定的数据集下才能知道哪个模型好与坏。

评估一个模型好坏，通常需要设置一些评价指标。比如，数值预测模型中，评价模型质量的常用指标有平均误差率、判定系数R2等等；评估分类预测模型质量的常用指标有正确率、查全率、查准率、ROC曲线和AUC值等等。对于分类预测模型，一般要求正确率和查全率等越大越好，最好都接近100%，表示模型质量好，无误判。

值得注意的是，在真实的业务场景中，评估指标是基于测试集的，而不是训练集。所以，在建模时，务必将原始数据集分成两部分：一部分用于训练模型，即训练集；另一部分用于评估模型，叫测试集或验证集。

为什么评估模型要用两个不同的数据集？这是因为模型是基于训练集构建起来的，从理论上讲模型在训练集上肯定有较好的效果；但在真实的业务应用场景下其预测效果不一定好（这种现象称之为过拟合）。因此，我们需要将训练集、测试集分开来，一个用于训练模型，一个用于评估模型，以便提前发现模型是不是存在过拟合。

如果发现在训练集和测试集上的预测效果差不多，表示模型质量尚好，可以直接使用。如果发现训练集和测试集上的预测效果相差太远，说明模型需要优化。

要特别注意的是，只想验证一次就想准确评估出模型的好坏是不合适的，还需要采用交叉验证的方式进行多次评估，以便找到准确的模型误差。

数据建模的步骤（四）应用模型

如果评估模型质量在可接受的范围内，且没有出现过拟合，就可以开始应用模型了。这一步，需要将可用的模型开发出来，部署在数据分析系统中，形成数据分析的模板和可视化的分析结果，以便实现自动化的数据分析报告。

模型应用，就是将模型应用于真实的业务场景。建模的目的是用于解决工作中的业务问题，如信贷智能审批等。应用模型过程中，要持续收集业务预测结果与真实的业务结果，以检验模型在真实的业务场景中的效果，同时用于后续模型的优化。

数据建模的步骤（五）优化模型

如果发生以下两种情况，就需要模型优化：（1）评估模型中，如出现模型欠拟合，或者过拟合，说明这个模型待优化；（2）在真实应用场景中，定期进行优化，或者当发现模型在真实的业务场景中效果不好时，也要启动优化。模型优化，可以有以下四种情况：

1.重新选择一个新的模型；

2.模型中增加新的考虑因素；

3.尝试调整模型中的阈值到最优；

4.尝试对原始数据进行更多的预处理，如派生新变量。

不同的模型，其模型优化的具体做法也不一样。如回归模型的优化，可以考虑异常数据对模型的影响，也要进行非线性和共线性的检验；再如分类模型的优化，主要是一些阈值的调整，以实现精准性与通用性的均衡。也可以采用元算法来优化模型，就是通过训练多个弱模型，来构建一个强模型来实现模型的最佳效果。

值得注意的是，不可能有一个模型适用于所有业务场景，也不太可能有一个固有的模型就适用于你的业务场景。好模型都是优化出来的。