大数据开发如何转型算法？
算法建模主要做什么？调参为什么玄学？
如何通俗理解算法建模过程。。
夕阳下的村东头，有一人来买瓜。
1 引子（买瓜）
忙碌的一天刚刚结束，村里的小张就匆匆的骑上车，准备买个西瓜解暑。
天气可真热，等会一定要挑个
又甜
、
又熟
的大西瓜。
心里嘀咕着，小张慢慢的来到了村东头水果摊前（这里的瓜最好）。
老板，你这西瓜保熟吗？给我挑个甜的、熟点的。
放心好了，看看这
瓜纹
和
瓜蒂
，而且我都是
自家种
的，肯定保熟。
小张心里直打鼓: 瓜蒂
蜷曲
、瓜纹
青绿
，看起来貌似是好瓜。但是之前按这标准买的瓜，吃起来并不甜。
回想起父辈的挑瓜经验：敲声
浊响
的才是好瓜。于是就再敲了敲几个大瓜，嗯，
声音
倒是没错。
保险起见，还是货比三家靠谱。小张走向其他
店铺
，又挑了不同
种类
和
大小
的西瓜，并试吃了一些。
经过了几分钟斟酌，在众老板的欣慰目光中，小张终于选好了一个皮
薄
、颜色
青绿
、根蒂
卷
、敲击会发出
浊响
的大瓜。
现场切开尝了下，味道很甜。
开心的小张付完钱，嘴里哼着小调，骑行而去。。
2 算法建模到底在干什么
小张最后买到了好瓜，好奇的我们先来围观一下他的买瓜过程 :
- 自己想买个又甜又熟的大西瓜
- 筛选西瓜的
颜色
瓜蒂
声音
种类
大小
- 根据总结的
选瓜方法
瓜摊
- 综合对比，选出了
最好的
大白话概括买瓜流程
先确定一个
预期目标
（买到好瓜）和选瓜
环境
（村东头）；其次总结选瓜
方法
（父辈经验）和选瓜
特征
（颜色、瓜蒂等）；最后根据这套
方法论
+
实战
，货比三家，对比得到了最好的
预期结果
（一个好瓜）。
故事中的小张凭借多年挑瓜
经验
，总结好瓜的
特征
:
皮薄
、
青绿瓜纹
、
曲根蒂
和
浊响声
。根据这些特征，现场进行
望闻问切
，多次实验，选出
最好
的瓜。
现在换个角度，假设有台机器可以帮我们这些事情。
我们给机器输入一些西瓜的数据：包括各种西瓜的
大小
、
种类
、
颜色
、
瓜蒂
和
敲击声
等信息，再提供一些计算好瓜的
算法公式
，希望机器能够稳定、准确的帮我们筛选出好瓜和坏瓜。
通俗理解，这就是大数据算法建模所做的工作。
大数据算法建模核心思想
在理解业务背景、数据含义的基础上确定
预期目标
；数据
预处理
后，选择合适的
算法
和
数据特征
并构建
模型
，训练最好的模型帮助我们最大化逼近（
预测
）预期目标。
3 大白话讲解算法建模流程
前文介绍了算法建模帮我们解决了什么问题？接下来瞅瞅如何进行算法建模。
我会详细介绍算法建模的具体流程，并借助于
买西瓜
的例子说明。
为避免内容枯燥，后面画了大量示意图，方便理解
先来看看整体的算法建模流程：
1）流程说明
整体大致可分为
业务/数据理解
、
预处理
、
特征工程
、
模型训练
、
模型评估
和
预测
几个步骤。
- 首先要理解
数据
业务目标
- 其次是数据预处理工作。一般读取的数据是存在一些空值、异常值等其他
非友好
- 在预处理基础上，进一步获取为模型所用的数据（
特征
特征工程
- 特征工程完成后，可以选择合适算法进行
模型训练
测试集
验证集
- 经过几轮模型训练和特征工程（过程可迭代、可双向），获取效果最好的模型，在真实数据集进行
预测
2）数据、业务理解
常有的一个误区：
即无需事先确定目标和数据，总以为能够找到一个完美的算法，能够帮我们自动获取数据规律。
但是算法并不是万能的，需要与之适配的数据和使用场景。再好的剑也需要有温养的环境和一副好剑鞘。
3）数据预处理
算法建模中的数据来源为数据同事开发的指标。比如用户产品推荐，就需要加工一些用户行为指标。
当然这些加工后的数据不能直接给模型使用，需要进行处理。
- 饱和度（空值填充、异常值过滤）
- 无量纲化：将数据转换为同等规格。比如特征的少量数值过大，可以统一缩放到[0,1]范围，降低样本计算影响程度）
- 定量数据转换：比如西瓜的敲击声（清脆、浊响）转换为数字形式（00、01），进行哑编码（定量编码的一种）。
- 定性数据转换: 比如根据西瓜的重量是否大于5斤，将西瓜的重量分为[0,1]两类，便于数学计算。
4）特征工程
特征工程的主要目的是选择具有价值的数据信息，帮助模型快速和准确训练和预测。
好的数据和特征可以决定训练模型的
上限
。
举个例子：选西瓜过程中，经验丰富的小明对比不同种类西瓜的
纹路
、
瓜蒂
、
敲击声
、
尺寸
和
种类
等特征，快速挑选出想要的好瓜。
假如小明是个新手，那么可能只会根据瓜的
大小
、
颜色
来区分，认为大而绿的就是好瓜，当然结果可能相差十万八千里。
特征工程的主要工作内容主要如下：
- 基于样本特性筛选特征: 使用数据
统计学
方差
相关系数
分箱/WOE
IV值
信息熵
- 基于模型筛选特征: 将部分特征放入到模型中训练，筛选效果好的特征，适用于特征数据量比较大的场景，比较精确。
- 特征衍生：需要引入一些衍生特征（组合旧特征、开发新特征），提高特征的丰富性
5）模型训练
在完成特征工程的基础上，需要选择适配的机器学习算法，构建模型。
这里建议可再次计算部分特征的IV值、信息熵等，确保特征完整性。
常见的机器学习算法：
- 监督学习：包含分类和回归两大类。常见的算法有LR、树算法、神经网络和GBRT等，其中
LR逻辑回归
树算法
- 非监督学习：聚类算法、PCA算法和关联规则等算法。其中
Kmeans算法
关联规则
选择好算法和特征，开始训练模型。训练时间会很长且过程可逆，可适时调整特征和算法迭代。
6）模型评估
模型需要在训练集和验证集上进行训练，如何判断模型训练效果呢？
一般需要从两方面去考虑，即模型准确性和稳定性。
-
准确性评估
模型能否正确预测结果。比如判断一颗表皮青绿、瓜蒂蜷曲、敲击浊响的瓜有多大概率是好瓜。
常用方法：混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线等
-
稳定性评估
即模型的稳定性，防止随着时间推移，应用模型的样本特征可能会发生变化，影响模型的预测结果。常通过计算特征的PSI值（变化程度），调整模型。
常用方法：PSI计算
- 小于10%，则无需更新模型；10%-20%, 需检查变化原因，加强监控频率；大于20%，则模型需要迭代。
7）预测
将模型带入到真实预测集中，预测结果。
| 序号 | 颜色 | 瓜蒂 | 敲击声 | 好瓜 |
| 1 | 青绿 | 蜷缩 | 浊响 | 0.958 |
| 2 | 乌黑 | 蜷缩 | 浊响 | 0.943 |
| 3 | 青绿 | 硬挺 | 清脆 | 0.412 |
| 4 | 乌黑 | 稍蜷 | 沉闷 | 0.533 |
4 算法建模如何学习
上面简单介绍了下大数据算法建模的基本流程。
由于篇幅问题，不详细之处，可添加我的wx交流。
其实在实际工作中，我们可能大半时间都集中在
特征处理
和
模型训练
，当然还有玄学的
调参
。
一个模型运行的好坏，可能会和多种因素有关。需要在掌握底层原理和技术手段的基础上，根据自己的经验去慢慢调试。
而至于如何去学习入门算法建模，这里也提供个人学习方法和路线（仅供参考）。
- 数据知识：统计学、线性代数和离散数学
- 算法知识：机器学习、深度学习算法、某领域场景算法
- Python基础知识：可以对照菜鸟教程学习
- Python数据分析：Pandas、Numpy、Matploblib
- 框架学习：jupyter、sklearn、tensorflow、pytorch
- 算法建模实战：系统项目实战、领域延深
- 其他：Spark、Hive等大数据技术
5 一些误区和建议
1）做算法建模是不是只会算法就好了？
并不能这么说，正如文中所说
特征
和
数据
是决定模型的上限。特征处理也要很精通，特别是python和pandas等技术
2）特征工程和数据预处理的关系？
其实这两者都可以归为
特征处理
，也即特征工程包含预处理，都是进行数据处理和特征筛选，只不过有的技术体系将其单独划分。
3）模型的准确度不好，如何调参？
我的建议是先去看你的数据，观察特征的
饱和度
、
IV值
、
PSI值
等，一般不好的特征很大程度影响模型好坏。随后再去调整模型的
超参数
，只有你的特征比较好，调整超参才能发挥更好的效果。
4）没基础怎么学习算法建模
建议可以按照我上面推荐的学习路线去看，其实算法建模对于没有基础的朋友来说是有蛮高门槛的，推荐一定要把算法理论和数学理论学扎实点，不要深究，理解并会使用即可。
5）那么多编程框架怎么选？学习哪个好
框架只是一个工具，方便编码和调试；重要的是把基础知识学好，任意选择一个即可，推荐pytorch。
6）一点点建议