Data Mining консалтинг

Работа с клиентом

На примере российской компании SnowCactus рассмотрим процедуру работы консалтинговой компании с клиентом. Комплекс услуг этой компании включает в себя планирование, организацию и осуществление полного цикла использования технологии Data Mining для бизнеса.

Весь цикл представлен на рис. 28.1. Он, по своей сути, является методологией Data Mining. Как уже упоминалось в предыдущих лекциях, методология Data Mining может быть разработана внутри организации, в соответствии с последовательностью работ, выполняемых в рамках аналитического процесса.

Рис. 28.1. Цикл использования технологии Data Mining в SnowCactus

Цикл состоит из пяти этапов.

Этап 1. Постановка бизнес-задачи

На первом этапе компания вместе с заказчиком формулирует конкретные бизнес-задачи. При первом прохождении этого цикла задача может быть поставлена довольно широко: например, построить профили высокоприбыльных клиентов или определить группы нелояльных покупателей. Во время дальнейших проходов поставленные задачи можно уточнять, расширять и углублять. При формулировании задачи компания учитывает наличие данных, необходимых для ее решения. На этом этапе специалисты компании наравне со специалистами клиента принимают непосредственное участие в процессе формулирования задач, избавляя клиента от технической необходимости ставить задачу в терминах технологии Data Mining.

Этап 2. Первичное исследование данных

После того как бизнес-задача сформулирована, специалисты компании приступают к предварительному исследованию данных, необходимых для решения поставленной задачи. Этот этап компания также практически полностью берет на себя - со стороны заказчика здесь может потребоваться лишь минимальное участие для выяснения, например, смысла исследуемых данных или формулирования интересных для него понятий.

Этап 3. Подготовка данных

На третьем этапе специалисты компании подготавливают данные для их дальнейшего анализа. Для этого используется весь спектр методов подготовки данных, в каждом конкретном случае специалисты выбирают наиболее подходящие методы.

Этап 4. Анализ данных

Основной этап - четвертый - непосредственно анализ данных. Это полностью технический процесс, который специалисты компании проводят самостоятельно при помощи, в основном, собственных разработок. Спектр применяемых алгоритмов очень широк - от методов нечеткой кластеризации и деревьев решений до нейронных сетей и методов извлечения нечетких лингвистических правил.

Этап 5. Интерпретация результатов

На последнем этапе цикла специалисты компании вместе с клиентом занимаются интерпретацией полученных знаний. Это значит, что компания, во-первых, представляет найденные знания в удобной и понятной для заказчика форме, они вместе выясняют, какое значение результаты имеют для бизнеса клиента, а затем, при необходимости, отвечают на сопутствующие вопросы клиента и уточняют полученные знания.

После решения поставленной на первом этапе бизнес-задачи у клиента могут появиться новые вопросы, возникнуть новые бизнес-задачи. Например, он захочет уточнить и расширить полученные знания. В этом случае компания возвращается к первому этапу - постановке новой или уточнению решенной бизнес-задачи, и снова проходит по все этапам, таким образом предоставляя клиенту наиболее полные и качественные знания для развития его бизнеса.