电商老板们花大钱囤了几百TB用户数据，结果月底复盘连爆品规律都说不清，这事儿听着耳熟吧？
前几天朋友公司刚花七位数买的BI系统，预测用户流失率还不如门店大姐凭经验猜得准。
数据挖掘这玩意儿真不是堆硬件就能搞定的，关键得把业务逻辑喂进算法里。
连锁超市那案例就特典型，奶粉和湿巾的关联规则挖出来不算完，非得结合周末采购习惯才能落地变现。
现在很多企业搞数据挖掘总想直接套现成模型，结果把用户地域分布和产品毛利率这两组八竿子打不着的数据硬塞进随机森林，跑出来的特征重要性全是玄学。
见过最离谱的，某平台模型竟然得出“凌晨三点看商品图的用户流失风险低”，后来发现是爬虫数据没清洗干净。
数据预处理这事儿说起来容易，上次帮服装品牌做会员复购预测，光是处理“购买频次”这个字段就掉坑里了。
有人把双十一当天买十件算一次，有人按实际下单次数算，还有人把退款的单子剔除了再统计。
这些细节不跟业务部门掰扯清楚，模型跑出来的结论能把运营带沟里。
要说现在最要命的还不是技术问题，好多企业数据中台建得跟数据坟墓似的。
见过某母婴平台把用户过敏史和浏览记录存了三年，结果做精准营销时愣是没人敢动这数据，法务怕隐私问题技术怕背锅，最后花大价钱挖来的数据全成了电子垃圾。
真正能用好数据的企业早就不玩虚的了。
杭州有家做智能客服的，人家把“客户语句中的错别字出现频率”当成重要特征来训练模型，反而比传统情感分析更早识别出投诉倾向。
这招看起来土，但管用啊！
说到底，数据挖掘得先当个翻译，把业务语言转化成算法能理解的信号，这活可不是调参侠能搞定的。
