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今天的高级分析工具对于这类建模任务的支撑更加完善了。分析工具可以自动化地尝试多种算法，测试不同指标的各种组合方式，进行多种形式的自动化验证。这些工具帮助分析专家迅速生成合理优质的模型。对于低价值的业务问题，建模方法会有所变化。在某些业务场景下，使用一个足够好的模型是可以接受的，并不一定非要找到一个最好的模型，人们应该接受这一点。
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让我们看一下简易模型在预测领域的另一种应用。假设一家制造企业，它投入了大量的资源来努力预测市场的总体需求，精确到每个季度、每个产品以及每个国家或区域。但是，假设它想预测每个零售店或分销点每一周每一种产品的销量，没有公司拥有足够的资源与人力来建立这么多高度个性化的预测模型。在这类低层次小粒度的问题上，一个可以自动化执行的、足够好的预测模型就够用了。如果更高层次的预测是准确的，低层次的预测结果汇总起来与高层次的预测结果吻合，对于这家企业来说就足够了，这种情况已经比没有模型时好很多了。
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最重要的考虑因素是，确保你建立了一个工作流程来生成足够好的模型，而不是生成垃圾模型。必须定期重复检查简易模型的生成过程，确保其在可控范围内，人们也需要定期对模型结果进行验证。不对简易模型流程进行干预控制，让其随意执行，这将是非常糟糕的。
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6.1.3 文本分析
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文本及其他非结构化数据源分析是使用得越来越广泛的一种分析方法。许多大数据都属于文本及非结构化数据源的范畴。从直观上理解，文本分析就是可以使用多种类型的文本作为分析的输入源。文本的类型可以是类似电子邮件的书面材料或类似医学笔录的转录材料，甚至可以是扫描的文本文件或可转换成电子表格的法院记录。随着新型的文本数据源日益丰富，文本分析的技术也有了突飞猛进的发展。
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近年来，各种文本信息，从电子邮件到社交媒体评论，如Facebook和Twitter类型的社交网站，到网页在线咨询和文本消息，甚至是呼叫中心的对话记录，这些信息都被收集并记录了下来。但是，要理解这些信息并不容易。我们需要解决信息的解析问题，识别上下文的内容，并且定义有意义的分析模式。文本和非结构化数据越来越多，并将逐渐成为不可忽视的一种新数据类型。
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文本是大数据的一种常见类型，并且文本分析工具和方法已经取得了长足的发展。现在已经出现了一些工具可以帮助我们将文本解析为组成文本的单词或短语，然后分析这些单词和短语的含义。流行的商业文本分析工具提供商包括Attensity、Clarabridge、SAS和SPSS等公司。
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一旦文本被解析为组成文本的单词或短语后，分析这些单词和短语所表达的意思和情感，以及寻找其中趋势与规律的方法就很多了。解析后的文本和文本统计结果也常常被用来建立各种文本分析模型。例如，判断某一特定用户的电子邮件中有多少积极的或消极的语气，判断某一位顾客在交谈过程中对某一特定产品的关注度等。这是对原始的非结构化数据进行解析和结构化处理的过程，这个过程通常被称为信息抽取。
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非结构化数据本身通常是无法被分析的。然而，非结构化的数据可以通过某些特定的方法被结构化，这些结构化处理后的数据是可以进行分析的。想象一下电视剧中的侦探追查罪犯的过程，通常都有发现指纹的场景，接着，在指纹上放置大量小圆点，然后将圆点连接起来。最后，找到了一个匹配的指纹，并最终确定罪犯。在这种情况下，这个非结构化的指纹并不是真正的完全匹配，而只是匹配了结构化的外观，这个外观是从非结构化的指纹样式中得来的。对非结构化的海量数据进行分析时，这种处理场景会反复出现。
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分析非结构化数据
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通常，非结构化数据本身是无法被分析的。然而，非结构化的数据可以通过某些特定方式进行结构化处理，并得到可以直接进行分析的结构化结果。几乎没有哪种分析过程能够直接对非结构化数据进行分析，也无法直接从非结构化的数据中得出结论。
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将上下文应用于文本并非易事，有一些可用的处理方法，但更多的是一种艺术。事实上，同一个单词可以表示不同的意思。例如，如果我说你非常差劲，那么我冒犯了你。但如果我说我刚去的滑雪场条件非常差劲，我实际上表达的是这个滑雪场是多么糟糕。让事情更复杂的是，单词只是文本含义的一个因素，你还需要考虑单词的阐述方法，语气和声调的变化可以完全改变一段话的含义。
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表6-1是一个被广泛使用的好例子。根据句中着重强调的单词不同，句子大体意思也随之改变。当你看到并听到一个人说话时，你很容易就可以了解到说话人的意思。但是，当你仅仅有文本内容时，你就无法获得这些内容的真正含义。根据上下文或许可以帮助你理解说话人的意图，但是这种分析极为复杂。如表6.1中语句的细微差别所示，更让我们见识了文本分析有时是一项多么具有挑战性的工作。
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表6-1 重音是如何改变句子意思的
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文本分析方法是大部分企业必须接受的新鲜事物。文本分析已经开始从一项边缘性的分析技术成长为一项非常重要的分析技术，并且给许多行业和业务问题带来了巨大的影响。处理非结构化大数据源的方法有很多，这些方法也在不断地发展和进步，文本分析仅是其中的一种。
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6.1.4 跟上分析方法的发展脚步
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针对新商业问题的新方法层出不穷，要努力使企业的分析技能紧跟潮流，而不是停滞不前。在应用一种新的分析方法之前，分析人员需要充分了解这种新方法。让我们来看两个分析方法从很少被使用逐渐发展到被广泛使用的例子。这些例子很好地阐述了分析方法从很少被使用到到大规模应用的快速发展过程。
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协同过滤与关联分析的目的相似。和关联分析一样，协同过滤常常被用于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西，这些结论来自于对其他相似顾客对哪些产品感兴趣的分析。协同过滤以其出色的速度和健壮性，在全球互联网领域炙手可热。实际上，协同过滤的实现方式是一种典型的简易模型。其基本方法很容易实现，并且可以快速生成高质量的推荐效果。随着互联网的发展，协同过滤被广泛地使用，并变得不可或缺。仅仅在10年到15年之前，它还并未被广泛地使用或熟知。
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网页排名是Google所有服务的基础。当用户进行查询时，Google正是用网页排名来决定哪些链接与用户的需求关联性最大，并将这些链接提供给用户。所有的主流搜索引擎在网页排名的实现方式上都有其各自的特点。实际上，大部分的个人网站都有相应的方法将这些搜索功能嵌入网站内部以帮助用户进行站内搜索。这些技术近几年才被开发出来，但直到互联网时代，才变得意义重大。
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大部分普通用户也许直到现在也没听说过协同过滤或网页排名。几十年前，大多数人不会在他们的日常生活之外被曝光，而在过去的这几年，个人信息已经变得无处不在。不管人们有没有意识到，无数上网用户每天都在接触或使用这些数据分析的成果。大部分人也许都没听过这些技术，但他们都在无意中使用了这些技术，在未来的几年内，一些鲜为人知的技术会逐渐流行起来。每个企业都需要确保有人在探索跟踪下一代的新型技术，并将其利用起来。这些跟踪工作可以通过参加分析大会，阅读分析文献、文章及博客，甚至可以与其他公司的分析专家进行交流等方式来实现。
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驾驭大数据 [:1700430607]
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6.2 分析工具的演进
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在20世纪80年代的时候，我刚开始从事分析工作，用户体验的友好性并不是描述或评价一个工具或系统的关键指标，所有分析工作都是在大型机中完成的。当时不仅需要直接通过程序代码来实现分析工作，而且需要使用非常晦涩的作业控制语言（Job Control Language，JCL）。任何使用过作业控制语言的人都会理解这种痛苦。