陳廣開　陳觀娣

摘要：CRISP-DM模型為一個(gè)KDD工程提供了一個(gè)完整的過程描述。該模型將一個(gè)KDD工程分為6個(gè)不同的，但順序并非完全不變的階段。本文根據(jù)CRISP-DM模型，構(gòu)建了一種標(biāo)準(zhǔn)化流程的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析從業(yè)務(wù)理解向數(shù)據(jù)理解的無縫銜接，目前，這套系統(tǒng)已應(yīng)用在電力營(yíng)銷稽查業(yè)務(wù)上，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析自助式操作，極大提高了數(shù)據(jù)價(jià)值利用度，效果較好。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析；標(biāo)準(zhǔn)流程；業(yè)務(wù)理解；數(shù)據(jù)理解

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2018）09-0085-03

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，人類活動(dòng)產(chǎn)生的信息交織為密集的網(wǎng)絡(luò)，企業(yè)內(nèi)也建立了越來越多的信息應(yīng)用，這些應(yīng)用記錄著企業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)。隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展和時(shí)間的積累，數(shù)據(jù)變得海量、多源和異構(gòu)，這些海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)含豐富的知識(shí)和有用信息，但也給企業(yè)使用帶來困難。

因此，提高數(shù)據(jù)利用率，挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，就顯得很重要。當(dāng)前在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析和挖掘方面，很多系統(tǒng)都采用CRISP-DM模型進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，本文基于CRISP-DM模型，構(gòu)建了一種標(biāo)準(zhǔn)化流程的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析從業(yè)務(wù)理解向數(shù)據(jù)理解的無縫銜接和自主定制。

1 問題提出

1.1 CRISP-DM模型簡(jiǎn)介

CRISP-DM （cross-industry standard process for data mining），即為“跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程”。此模型于1999年歐盟機(jī)構(gòu)聯(lián)合起草?，F(xiàn)CRISP-DM模型在各種KDD過程模型中占據(jù)領(lǐng)先位置，2014年統(tǒng)計(jì)表明，采用量達(dá)到43%。CRISP-DM模型為一個(gè)KDD工程提供了一個(gè)完整的過程描述。該模型將一個(gè)KDD工程分為6個(gè)不同的，但順序并非完全不變的階段，6個(gè)階段分別是：商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建模、評(píng)估、部署。各階段關(guān)系如圖1所示。

1.2 現(xiàn)狀及存在問題

就方法學(xué)而言，CRISP-DM本質(zhì)來看就是在分析應(yīng)用中提出問題、分析問題和解決問題的過程，非常適合工程管理，適合大規(guī)模定制，以至CRISP-DM如今已經(jīng)成為事實(shí)上的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)?！罢{(diào)查顯示，50%以上的數(shù)據(jù)挖掘工具采用的都是CRISP-DM的數(shù)據(jù)挖掘流程”。

而實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘過程中，通常是業(yè)務(wù)人員與數(shù)據(jù)分析人員通過語言或文字溝通后，由數(shù)據(jù)分析人員構(gòu)建業(yè)務(wù)理解到數(shù)據(jù)理解的過程。因數(shù)據(jù)分析人員對(duì)業(yè)務(wù)理解不精，致使建立的數(shù)據(jù)模型與實(shí)際業(yè)務(wù)存在偏差，導(dǎo)致最終數(shù)據(jù)分析結(jié)果與真實(shí)情況存在差距。

再者，一般的數(shù)據(jù)挖掘工具，對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到建模的過程處理比較好，提供了豐富的工具，但在獲得業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)方面則有缺失或考慮不周，需業(yè)務(wù)人員先提供業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員再找信息化部門或運(yùn)維商獲得數(shù)據(jù)，這二次數(shù)據(jù)交接過程時(shí)常也導(dǎo)致業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)生了變化。

本文根據(jù)CRISP-DM模型，構(gòu)建了一種標(biāo)準(zhǔn)化流程的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析從業(yè)務(wù)理解向數(shù)據(jù)理解的無縫銜接，讓業(yè)務(wù)人員不需要太多的數(shù)據(jù)分析的專業(yè)知識(shí)，通過拖拉和選擇即可實(shí)現(xiàn)自助式的數(shù)據(jù)分析需求。

2 數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)流程實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)流程實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)

為降低業(yè)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)分析類軟件的使用難度，結(jié)合業(yè)務(wù)人員對(duì)業(yè)務(wù)流程的易理解和關(guān)注特性，對(duì)CRISP-DM模型的實(shí)現(xiàn)過程做流程化操作分解，讓用戶在一步步指引過程中完成數(shù)據(jù)分析過程。

2.1.1 數(shù)據(jù)注冊(cè)

數(shù)據(jù)分析，首先要關(guān)注的是數(shù)據(jù)分析范圍。這個(gè)范圍一定是可靈活伸縮和擴(kuò)展。一般企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中，會(huì)存在一個(gè)或多個(gè)信息化系統(tǒng)，數(shù)據(jù)普遍以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為輔。同時(shí)，日常數(shù)據(jù)分析既有常規(guī)性，也有即時(shí)性。例如：對(duì)一些突發(fā)事件，立即調(diào)用數(shù)據(jù)，執(zhí)行分析，得出結(jié)果，因此，需提供一個(gè)數(shù)據(jù)注冊(cè)功能，將常用數(shù)據(jù)進(jìn)行注冊(cè)，形成數(shù)據(jù)項(xiàng)清單，以備需時(shí)使用。

以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為例，設(shè)計(jì)“數(shù)據(jù)接入管理”和“數(shù)據(jù)注冊(cè)管理”兩個(gè)過程。

（1）數(shù)據(jù)接入管理：管理數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)庫表、數(shù)據(jù)列字段以及接入狀態(tài)等內(nèi)容。

（2）數(shù)據(jù)注冊(cè)管理：對(duì)接入數(shù)據(jù)進(jìn)行管控，選擇需要的表及列注冊(cè)，注冊(cè)后方可使用。

其關(guān)系如圖2所示。

2.1.2 業(yè)務(wù)理解與數(shù)據(jù)理解銜接

業(yè)務(wù)人員在日常工作中，比較習(xí)慣使用流程類軟件，例如ERP系統(tǒng)、OA系統(tǒng)等，這些系統(tǒng)特征就是嵌入了流程化操作，基于這個(gè)操作特性，在數(shù)據(jù)分析操作過程中，引入數(shù)據(jù)規(guī)則、數(shù)據(jù)專題和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化流程的概念。

（1）數(shù)據(jù)規(guī)則：為數(shù)據(jù)分析的最小操作單元，實(shí)現(xiàn)日常數(shù)據(jù)分析集的歸類和復(fù)用。提高數(shù)據(jù)分析操作過程效率。

（2）數(shù)據(jù)專題：為數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的最終載體。一個(gè)數(shù)據(jù)專題可通過一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)規(guī)則的組合，形成更加豐富的數(shù)據(jù)分析能力，解決復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的需要。

（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化流程：以描述、分析、設(shè)計(jì)、開發(fā)、測(cè)試、評(píng)估、發(fā)布組成7個(gè)操作流程對(duì)應(yīng)CRISP-DM模型。其對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖3。

2.2 數(shù)據(jù)分析過程處理

通過上述流程化設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)分析過程處理操作將變得極為簡(jiǎn)單，具體過程如下：

（1）業(yè)務(wù)描述：結(jié)合業(yè)務(wù)，編寫業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)需求。

（2）業(yè)務(wù)分析：對(duì)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)需求，填寫業(yè)務(wù)分解分析。

（3）數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)：對(duì)一個(gè)或多個(gè)分析，選擇需用到的數(shù)據(jù)項(xiàng)，在設(shè)計(jì)過程中，可通過數(shù)據(jù)注冊(cè)功能進(jìn)行查找和選擇。

（4）應(yīng)用開發(fā)：對(duì)一個(gè)或多個(gè)設(shè)計(jì)，選擇注冊(cè)表和列，由系統(tǒng)生成對(duì)應(yīng)的SQL語句，以JSON結(jié)構(gòu)體存儲(chǔ)。

（5）應(yīng)用測(cè)試：對(duì)開發(fā)的應(yīng)用，進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試，形成數(shù)據(jù)結(jié)果。

（6）應(yīng)用評(píng)估：對(duì)形成的數(shù)據(jù)結(jié)果，進(jìn)行效果評(píng)估。

（7）應(yīng)用發(fā)布：對(duì)評(píng)估合格的應(yīng)用，發(fā)布平臺(tái)，固化為統(tǒng)計(jì)或分析應(yīng)用。

以上流程化處理，實(shí)現(xiàn)了CRISP-DM模型的7個(gè)階段。

3 數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)流程應(yīng)用

3.1 應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證基于CRISP-DM模型實(shí)現(xiàn)流程化數(shù)據(jù)分析效果，基于電力營(yíng)銷稽查業(yè)務(wù)場(chǎng)景，設(shè)計(jì)開發(fā)了電力稽查專題分析應(yīng)用系統(tǒng)，其應(yīng)用框圖如圖4所示。

圖4框圖中，縱向分為外部數(shù)據(jù)采集接口和內(nèi)部數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化分析應(yīng)用兩部分，橫向由下而上分為存儲(chǔ)層、計(jì)算層和展現(xiàn)層。

系統(tǒng)基于MVC設(shè)計(jì)模式，SSH框架，采用JAVA語言設(shè)計(jì)，中間件采用weblogic，數(shù)據(jù)模型采用JSON結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)。

3.2 主要應(yīng)用功能

系統(tǒng)提供庫表接入、庫表注冊(cè)、數(shù)據(jù)規(guī)則、數(shù)據(jù)專題、數(shù)據(jù)模型、分析與統(tǒng)計(jì)應(yīng)用、系統(tǒng)支撐等管理功能。

其中庫表接入、庫表注冊(cè)、數(shù)據(jù)規(guī)則和數(shù)據(jù)專題四個(gè)核心功能通過服務(wù)接口調(diào)用方式協(xié)調(diào)工作，執(zhí)行效率和穩(wěn)定性較好。

在數(shù)據(jù)規(guī)則、數(shù)據(jù)專題功能中，提供業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、分析建模、驗(yàn)證與評(píng)估、實(shí)施與運(yùn)營(yíng)組成的7個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化、流程化操作環(huán)節(jié)，如圖5所示。

3.3 應(yīng)用層次及效果

以電力營(yíng)銷稽查業(yè)務(wù)為例，稽查人員結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)分析，利用電力稽查專題分析應(yīng)用系統(tǒng)，通過自主創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析專題，實(shí)現(xiàn)縮小稽查范圍，精準(zhǔn)定位問題的能力，特別針對(duì)時(shí)間跨度長(zhǎng)的高風(fēng)險(xiǎn)問題，比如電費(fèi)核查及追討，可輕松整合歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，促進(jìn)了稽查班員從傳統(tǒng)操作型向數(shù)字智慧型轉(zhuǎn)變。

4 結(jié)語

基于CRISP-DM模型，構(gòu)建了一種標(biāo)準(zhǔn)化流程的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析從業(yè)務(wù)理解向數(shù)據(jù)理解的無縫銜接，通過提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析自助式操作，支持自主定制數(shù)據(jù)分析規(guī)則、專題，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷稽查數(shù)據(jù)挖掘分析及應(yīng)用。從實(shí)際應(yīng)用情況來看，提高了企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的使用水平，挖掘出了很多往常無法發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)賦能，有較好推廣價(jià)值。系統(tǒng)后續(xù)還可強(qiáng)化數(shù)據(jù)計(jì)算能力，如引入大數(shù)據(jù)、分布式等技術(shù)，提高海量數(shù)據(jù)運(yùn)算效率，進(jìn)一步縮短數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析的等待時(shí)間。

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