我一直認為資料探勘是分為兩類的，一類是學術用的資料探勘，一類是商用的資料探勘。
學術的資料探勘注重演算法，往往是對演算法效率或者效果的不斷改進，然後從理論上證明演算法有多優秀，如果理論證明很難，則退而求其次，使用一些經典的資料集去驗證演算法確實有效。
商用的資料探勘注重結果和業務解釋，他不會管你使用的是神經網路還是決策樹，不管黑貓白貓，能搞準確並幫助業務提公升的就是好貓。在商用資料探勘中，有兩個環節尤其關鍵：
1、將業務問題如何轉化為資料探勘問題。在理論研究中，我們往往有明確的資料集和/或對應的目標變數，讓我們把精力主要放在構建更有效的模型上，但是在實踐中，往往只有乙個具體的業務問題，你要先理出解決這個問題的思路，然後才是考慮使用什麼資料探勘技術去解決，在考慮資料探勘技術的時候，以下一些問題無疑是關鍵的：
（1）什麼資料是可以獲得的，再完美的構想，如果沒有完整資料支援，也只能是想法；
（2）什麼演算法得到的結果是可以被業務使用的，例如：如果針對vip使用者，我們往往採用一對一的針對性營銷，這時能夠得到每個使用者的購買傾向/流失/提公升銷售/等等的評分無疑是有效的，但是如果針對的是普通使用者，我們往往是針對特定客戶群體制定營銷策略，這時針對特定的問題（如購買傾向），往往採用細分+不同群購買傾向比較+群特徵刻畫會更加有效。
2、將資料探勘結果轉化為業務上的具體措施。我經歷/看到了太多的資料探勘專案，技術結果很好，但是卻因為在業務上不具有操作性而被束之高閣，可惜啊……正如馬克思商品價值在商場上的實現比作商品生產者的「驚險的一跳」一樣，資料探勘結果的業務實現也是資料探勘專案的驚險一跳，如果這步實現不好，資料探勘就真成了中看不中用的花架子了。我們將在將來的時間專門來討論這個問題。
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