经典的结构化数据挖掘

什么是结构化数据

结构化数据即表格数据（tabular data），绝大多数数据都是表格数据。虽然现在有很多非结构化数据，但大多数是结构化数据，也会从非结构化中提取非机构化数据。
每列为一个字段（变量），变量可以分为离散型、连续型。

传统建模流程

主要建立在业务理解上，90%时间用在DC（数据清洗）和EDA上。

存在的问题

业务理解是一个悖论——科学的业务理解需要来自对数据宏观的分析，而分析又来自对业务的理解。
一些实际的问题：

• 高维稀疏变量（人不能很好地处理高维的特征，没法得到很好的业务理解）
• 较差的变量质量（数据不准确、少）
• 业务的多变性（实际面临各种各样的业务，任何人不可能面面俱到）

现在的结构化数据挖掘

数据挖掘竞赛简介

主办方提供训练集，测试集（评分用），挑战：
无业务理解，对提交次数限制，测试集和训练集有出入，时间有限制需充分利用，最终根据精度来评价。
与实际业务的区别：给定了变量。

新的流程

• 数据清理和EDA
• 半自动的变量构建和手动构建
• 一类模型用来提高准确率，一类模型做集成备选（提高多样性）
  • 传统主要靠集成树（xgboost，lightGBM）
  • 神经网络越来越多

说明

• 流程需要反复进行
• 基本原则：尽可能利用算力和时间（训练的时间用来进一步EDA或别的事情，即不要到最后再去训练模型）
• EDA的重要性没有定论，最好结合实际的试验结果来做。
• 结合全局和局部信息（极度稀疏的特征在不稀疏的时候的重要性）