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2025-01-11 16:32本頁面
【正文】 AI（ 信息獲?。? 隨后并入 Enterprise Miner(from SAS) 22 Hand 2023 數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)中的常見問題 ?如何決定建立何種模型 商業(yè)目標(biāo) 假設(shè)測試 實(shí)施 法律約束 內(nèi)部接受 23 Hand 2023 數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)中的常見問題 ?數(shù)據(jù)庫樣本 平衡與不平衡 ?各類選擇 ?模型性能評估 ?首先要有商業(yè)戰(zhàn)略 24 Hand 2023 數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)中的常見問題 ?使用模型以實(shí)施商業(yè)戰(zhàn)略 score cut off 金融和成本信息 目標(biāo)評估 ?何時(shí)更新模型 經(jīng)過一段時(shí)間模型效率降低，引起的原因： ?市場環(huán)境的變化 ?個(gè)人情況的變化 ?回報(bào)率減少（相反：由事件引起） 25 Hand 2023 數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)中的常見問題 ?何時(shí)更新模型 經(jīng)過一段時(shí)間模型效率降低，引起的原因： ?人口的遷移 ?內(nèi)部政策的改變 26 Hand 2023 在數(shù)據(jù)開發(fā)中獲得的教訓(xùn) ?數(shù)據(jù)的不一致性 模型功能會因?yàn)椴煌瑑r(jià)值引起的不一致性而削弱 ?準(zhǔn)確的溝通 不要任意假設(shè)，在實(shí)施模型數(shù)據(jù)過程中一切都可能出錯 ?在實(shí)施中對可能發(fā)生情況預(yù)先進(jìn)行調(diào)整 good separation vs 預(yù)期回應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù) 27 Hand 2023 在數(shù)據(jù)開發(fā)中獲得的教訓(xùn) ?建立一支控制團(tuán)隊(duì) 花錢是短期的，從長遠(yuǎn)看將獲得更多利益 與經(jīng)理們協(xié)商 ?再一次強(qiáng)調(diào)，首先要有商業(yè)戰(zhàn)略 依靠模型的支持以實(shí)施商業(yè)戰(zhàn)略。模型不能替代商業(yè)戰(zhàn)略。 ?模型性能和復(fù)雜性與實(shí)施之間的 tradeoff 28 Hand 2023 在數(shù)據(jù)開發(fā)中獲得的教訓(xùn) ?不要在模型中讀取太多的數(shù)據(jù) 模型并不絕對的穩(wěn)定，盡管看起來 是多么直觀。 ?仔細(xì)觀察各類情況 取消帳戶是在 90天以前由 zero balance引起的。 29 Hand 2023 演講完畢，謝謝觀看！
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