前言：1、最近三个月，个人职业有个不小的转变，从互联网行业转向保险行业，从数据开发岗转向数据挖掘岗位，终于能从事自己喜欢的职业，内心欣喜不已。13-14年曾经在coursera完整学习过吴恩达老师的机器学习课程，但一直没有项目实践。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，实际项目经验很重要。

2、刚到公司，业务不熟悉，开发环境不熟悉，上线流程不熟悉，所有的环境都是陌生的，一切都归零。但相信这只是开始，在整个生命历程中只是那么一丢丢。该上路的，终究会上路，只是时间问题！gai爷在三十岁终于圆梦，相信梦想终会成真，认真努力，定会水到渠成。

3、在三个月的时间里，从提取业务数据到模型打分，从模型跑数到结果整理，每天都在不断加深对业务、数据、模型的理解，每天都新的东西需要学习总结。

于是乎，本文数据挖掘项目基本流程出世。先从整体上把握数据挖掘步骤，后面再深入探讨具体细节。

• 首先，我们应该确定数据挖掘项目的基本目标，是预测投保人会购买哪种类型的保险？还是投保人会在下一个月参与投保的可能性多大？当确定好目标，确定好方向之后，我们才能在项目的实施过程中，始终朝这个目标努力，不偏离方向。
• 目标确定之后，需要将整个挖掘项目的目标变量提取出来。客户是否会在下个月购买保险，那么训练模型的目标变量就是客户过去是否购买保险（二分类）；客户具体会购买哪一种或几种保险，目标变量就是过去购买的保险种类代码（多分类）

• 当确定好业务目标之后，接下来就是寻找完成目标的材料－数据。可以先查找数据指标的沉淀文档，同时自我头脑风暴提炼指标，最重要的是及时与业务方、运营人员沟通，了解必要的业务背景与流程。然后讨论确认相应的指标逻辑，形成规范的文档，什么指标从什么表取，具体取数逻辑是怎样的。（若是公司建有用户画像数据集市，尽量根据业务目标从中筛选指标参与建模）
• 例如，随着移动互联网时代兴起，很多参与投保的用户会在app上留下行为路径，app的指标对模型建立必定有效。又比如，经常在过去一段时间内投保金额或连续投保件数，是衡量用户是否热衷于购买保险投资的特征之一,可以用此特征预测未来投保可能性。

• 这一步需要将上面确定的指标落地实现，形成一张大的宽表。具体就是写SQL逻辑，将多个维度上的指标集成到一起，其结果也就是一张画像宽表（可能对象是客户，也可能是商品）

• 这一步很关键，因为挖掘项目可能使用到很多指标，到底指标是否正确提取了，无法用肉眼一一判别，就需要对数据进行描述统计。
• 那么描述统计分析包括哪些内容：样本总个数，缺失值统计数，缺失值占比，最小值，最大值，平均值，间隔5％的分位数等等。
• 从指标分布中可能发现那些异常：
  • 指标缺失值占比高：例如，年龄空值缺失占比非常高，就得回去检查是否正确提取这个指标；
  • 不符合业务逻辑：年龄出现负数，缴纳费用为负等情况；
  • 不符合操作流程：按照用户路径分析，用户在下一个埋点的访问次数一定不大于上一个埋点的访问次数，当出现这种情况，也得检查检查SQL逻辑；
  • 其他问题

数据清洗 数据描述 变量分箱 one-hot编码 占比分布

网格搜索 问题：one－hot编码与网格搜索关系

###四、评估模型效果

###五、落地运营模型