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思路三：借鉴电子商务中的商品推荐模型思路。电子商务中的商品推荐已经发展成为一个独立的研究领域，产生了不少成熟的算法和思路，除了上面提到的关联规则之外，常见的还有协同过滤、基于内容的推荐模型等。关于电子商务中商品推荐模型的详细介绍，可参考本书3.11节。
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思路四：通过决策树的清晰的树状规则，发现具体的商业规则（有的多，有的少），然后根据这些有价值的规则去制定具体的交叉销售策略。有关决策树的详细介绍，可参考本书10.2节。
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条条大道通罗马，数据分析师要在实践中自觉服从、贯彻、落实之，这是提高分析效率的需要，也是提升分析能力的需要，更是确保数据化运营落地应用实践的商业价值优化的需要。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第18章 数据挖掘实践的质量保障流程和制度
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有效的制度来源于实践，并服务于实践。
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18.1 一个有效的质量保障流程制度
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18.2 质量保障流程制度的重要性
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18.3 如何支持与强化质量保障流程制度
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数据分析挖掘的商业实践是跨专业跨团队的协同配合，所以需要质量保障流程和制度来有效保障最终的商业实践效果。这些流程和制度一方面可以促使有关各方在数据挖掘商业实践的不同阶段落实各自不同的角色、职能、分工和价值，维护整个业务流的畅通和效率，另一方面可以有效达成数据挖掘商业实践各环节的阶段性目标，从而为最终的商业实践效果带来满意的回报。
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本章详细介绍一个数据挖掘商业实践质量保障流程和制度，这个流程和制度已在实践中被多次证实比较有效，另外本章还会谈及该制度的重要性，以及如何在企业管理中从组织架构上强化、支持这个流程制度。
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有效的流程制度来源于数据挖掘商业实践，并且会服务于商业实践。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 18.1 一个有效的质量保障流程制度
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图18-1是一个数据挖掘商业实践中质量保障流程制度的简单示意图。该流程制度从数据分析挖掘的业务需求收集整理开始，通过需求收集、评估、课题组成立、向业务方提交正式项目计划书、开展数据分析挖掘、提交结论报告及应用建议，到落地应用跟踪和总结，构成一个完整的数据挖掘商业实践流程和制度，很适用而且比较有效。
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图18-1 数据挖掘商业实践中质量保障流程制度的简单示意图
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以下内容，将针对上述各环节的具体内容、重点、环节产出物、环节责任人、环节的价值等做详细的分解和说明。
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18.1.1 业务需求的收集
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作为流程制度的第1步，本环节重点在于收集、发掘来自业务实践的有价值的商业分析挖掘需求。俗话说得好，好的开头是成功的一半，一个在落地应用中取得较好商业价值的数据分析挖掘应用，一定是在最开始的业务需求提炼中就能够有效聚焦商业（业务）需求，并且该商业需求应适合转化成数据分析挖掘课题。
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所谓有效聚焦商业（业务）需求，是说提炼、收集的分析需求应该是定义清楚的、符合业务场景的，并且能反映当前业务中的难点、瓶颈和前景，如果能有效解决，将会对业务发展产生正面的推动和促进作用。当然，这些要求都是需要接口相应业务线的数据分析师做初步判断和评估的。
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所谓适合转化成数据分析挖掘课题，是指在商业实践中，有的分析需求是伪命题，比如明显不符合逻辑的业务假设，而有的分析需求则不具备分析条件，比如数据积累不足等。对于诸如此类的问题，则需要相关的数据分析师基于对业务的理解和对数据分析技术的了解而作出比较准确的判断并给出结论。