机器学习现在在很多地方都是十分流行，无论现在的你是否从事建模工作，还是你将来想从事相关工作，对于从业者可以从中看出一些同感与意见，对于未来从业者可以了解这个职业到底是做些什么。

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话不多说，一个机器学习模型的开发周期一般可以分为：

1、业务需求挖掘（Business insight）

2、数据搜集处理（Data Curation）

3、模型训练开发（Modeling）

4、部署及测试上线（Deployment）

5、模型闭环监控及继续优化（Feedback & Improvement）

本文也是按照这个结构来进行展开总结与思考。

01 业务需求挖掘（Business insight）

当我们接到业务需求的时候，第一件事情需要了解的，就是需求的整体逻辑。一个合理的产品设计通常都是与业务痛点相挂钩的。如果业务提出一个比较空泛的需求，如：

我想要提高一下营销成功率，帮我搞个模型吧。

这个时候，我们需要沉住气,，有的时候数据建模师也需要充当起“心理辅导员”，慢慢引导业务说出实际的业务痛点与需求，好让我们对症下药（当然靠谱且有经验的业务是不会犯这种行为的）。在经过若干分钟的业务了解，其实业务真正想提高的，是最后的审批通过率，而继续了解，发现是由于最近业务的增长，电销人员的人手不足，导致审批的效率低下，而真正有意愿购买产品的客户被营销的可能性降低，导致最终的整体转换率过低。

了解过后，其实我们会有一个初步的模型设计思路，那就是可以设计一个模型对客户进行意愿度的预评估，根据评分对客户进行营销优先级，结合电销人员的经验度（营销成功率）与营销黄金时间等等维度的结合，输出营销计划，提高转化率。

那么在了解了业务需求后，接下来就需要针对具体的需求，继续咨询业务方一些业务知识点，而不是有了一点眉目就马上开工，毕竟模型还是做出来还是业务在用，事先沟通好一些细节性的问题也是无碍，而且沟通的过程可以让你对业务有更加深入的了解，对你后面的特征开发有很好的帮助。

02 数据搜集处理（Data Curation）

当我们确定了要开发的模型之后，这个时候需要做的是搜集数据与处理数据了。顾名思义，这一步也就是收集你可以用的数据去训练模型，而这是我认为是最为重要的一步。而在开始搜集数据前，需要了解几点内容：

1、模型应用节点

2、时效性要求

2、有没有预算，预算有多少

3、项目紧急程度

模型应用节点

模型的应用节点，决定了你有哪些变量是不可以用的，避免说出现“事后变量”或者是无法上线的变量，这往往是和业务逻辑是挂钩的，在上一步的Business insight过程需要了解清楚。比如：一个模型是打算应用于初审环节(贷款审批流程)，因此我们在初审节点后的变量都是不能用的，比如终审环节、门店审核等等，还有一些贷后的变量都是不能用的。

时效性要求

有些模型可能需要应用在实时的审批过程，要求秒级响应，但也有些模型的时效性要求则没那么高，小时级别的，次日级别的都会有，了解清楚，这样子在设计你的模型或者变量的时候，更加地灵活。

预算多少

预算这个东西其实很难说，但是如果能有，那当然是最好的了，因为有了钱，自然可以从第三方机构接一些外部数据源，类似于外部征信之类的，这对于我们的模型效果会有很好的提升。当然，很多时候，我们都会是用公司已经接入的数据源来开发特征的了。

项目紧急程度

这个不仅是对于模型开发项目，其实所有的项目都是需要的，了解清楚项目所能给的最大时长，做好项目计划，马上开始工作。搜集数据，不需要等到所有的特征都搜集完才开始开发特征或者训练模型，有多少数据，就先搞多少数据。

在了解了以上的内容后，你就可以开始搜集所有相关的数据了，因为你的数据源会非常多，所以这里你必须做好数据的归档，不然后期会很乱，而且原始数据需要备份一份不要动，方便后续复盘使用。具体可以参考我先前的一篇文章内容《分享8点超级有用的Python编程建议》: https://mp.weixin.qq.com/s/eOeXA0ctErvd2mmEexZcBA

搞到数据后，需要做的事情大概可以分为：

1、消化所有的数据含义、逻辑；

2、对数据进行各种清洗，变成你熟悉的结构；

3、对数据进行质量控制，找出明显有问题的数据，探寻原因，实在找不到原因就直接剔除不用；

4、对数据衍生的特征做好备注，方便后面的回溯。

更加细致的数据挖掘过程这里就不展开，有很多好的书籍和开源代码可以参考。

03 模型训练开发（Modeling）

模型训练开发，这里指的是已经做完特征工程的步骤，重点在于筛选变量、选择算法、算法调参、模型评估等等的操作。这里也有几点建议分享给大家：

1、变量筛选，尽量多用自动化工具，对你的效率提升很大。最好还是通过自己总结多方特征筛选的方法，写一套自己的方法，方便自己调用；
2、如果是使用传统机器学习算法，如rf、gbdt、xgb等，建议变量个数不要太多，50个以内差不多了。如果是一些深度学习相关的模型算法就另当别论。
3、对于模型算法的选择，如果不知道选啥，可以都试试看看效果最直接。但是作为一个有经验的模型开发专家，你还是需要了解算法的原理，根据实际问题的情况来选择算法会更加好，比如类别型变量的占比、数据维度、样本目标占比、数据分布等等。
4、算法调参和模型评估的方法太多太成熟了，可以自己试着总结一份demo代码。

04 部署及测试上线（Deployment）

关于模型部署，涉及到的步骤就没那么多了，主要分成：

1、模型部署常用的就是pmml模型文件，所以你需要导出来给到后台开发小哥

2、而在这之前，一般需要我们写好接口文档，确定好特征逻辑与部署节点，给到产品经理

3、自己在对应的平台上写sql，测试对数等，更多地，这一步考验的是模型开发者的细心程度，当然，熟悉的老司机会总结出合适自己的一套的变量上线套路，弯道超车

4、模型文件部署到生产环境后，拿一些实际的单子进行A\B test，看下实际输出是否满足预期，没有问题就万事大吉，不然得细心从变量开发的逻辑开始检查

05 模型闭环监控及继续优化（Feedback & Improvement）

至于模型上线后，我们并不是就完全不管了，我们需要时刻监控模型的表现，对于排序模型，主要可以从下面几个角度去监控：

1、排序性情况，比如评分卡模型，各个分组间的badrate是否仍存在单调性

2、分类占比，也就是各个类别的占比情况，如果出现与建模时候差异较大的情况，需要有所提示

3、与模型相关的业务指标波动，有些模型会直接影响通过率或者是转化率的，通过这些指标也是可以看出异常

除此之外，评分卡模型一般一年左右就需要迭代或更换，需要时刻留意效果作出决策。

以上是对机器学习建模的一些总结与思考，欢迎指正！