Smartbi Mining凝聚丰富的数据挖掘项目经验，也提炼出科学的实施流程。首先是确定商业目标，这个目标同时要具备业务定义与技术定义（例如我们前面提到的，预测商业银行客户的流失概率。就是一个明确的目标）；第二步是 进行数据的准备与模型建立。 （这两者其实是统一的，使用什么算法建立模型其实与具备什么业务数据密切相关。这里面会进行不断的实验与调整）接下来，模型相对稳定后，就需要用不同的评估方法进行模型的评估与参数调优。在达到一定的准确率后（比如8成），模型就能进行部署， 如前面所述这个在我们产品里面就很简便了。而部署并不是终结，挖掘项目通常都需要迭代。如 调整目标、补充数据、 优化模型性能等，这也是我们很多项目都是多期的。
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