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❑从需求的收集、整理开始，要严格落实流程制度的每个环节。通过数据分析师周报和项目周报等各种报告制度来促使数据分析师真正按照流程制度执行。
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❑各个环节的责任人对于本环节执行和落实的质量负有不可推卸的责任。
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❑需求评估小组要对潜在项目的可行性和优先级的评估负责，课题（项目）小组组长要对项目的分析过程执行情况负责，项目小组各成员则要对项目计划书中每个成员各自的任务负责。
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❑要坚持实施项目过程中的周报制度、周会制度、阶段性分享和讨论制度、数据分析部门内部的分享制度等，在所有的执行过程中不仅要坚持实施相应的制度，更要保障实施效果。
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从个人绩效考核方面推进的措施如下：
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❑数据分析师的业绩考核，包括季度考核、年度考核，按一定比例同流程制度的落实执行情况挂钩，同时也跟项目最终的业务应用效果挂钩。
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❑需求评估小组成员的业绩考核，包括季度考核、年度考核，按一定比例同流程制度的落实执行情况挂钩，同时也跟项目最终的业务应用效果挂钩。
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❑课题（项目）小组成员的业绩,包括季度考核、年度考核，按一定比例同流程制度的落实执行情况挂钩，同时也跟项目最终的业务应用效果挂钩。
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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19章 几个经典的数据挖掘方法论
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因为经典，所以值得回味。
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19.1 SEMMA方法论
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19.2 CRISP-DM方法论
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19.3 Tom Khabaza的挖掘9律
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数据挖掘作为一门复合型应用学科到目前已经有将近30多年的发展历程，经过一代又一代挖掘者的不懈探索和推动，已经产生了一系列经典且得到广泛实践检验的分析应用方法论。作为数据分析师和数据分析爱好者，学习、掌握并努力实践了这些方法论就等于是站在了巨人的肩膀上，掌握了这些先进的思想武器，可以帮助自己找到正确的分析方向。
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本章着重介绍目前在数据挖掘实践领域影响深远、奉为圭臬的SEMMA方法论和CRISP-DM方法论，另外还介绍了来自Tom Khabaza的著名挖掘9律（9 Laws of Data Mining）。
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这些方法论来源于数据挖掘业务实践，可有效服务于数据挖掘的业务实践。它们就像夜空中的北斗星，让数据分析师面对纷繁复杂的业务分析需求，不再迷茫，更可以为数据分析师提供强有力的心理支持。
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让我们一起走进经典，掌握经典，最终能自由地让经典武装自己、提升自己。
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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 [:1700497744]
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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 19.1 SEMMA方法论
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SEMMA是全球领先的商业分析软件与服务供应商SAS所提出的数据挖掘商业应用方法论。SAS公司于1976年创建于美国，是目前全世界范围内商业智能市场中最大的独立厂商。
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SEMMA这5个英文字母分别代表Sample（数据取样）、Explore（数据探索）、Modify（数据调整）、Model（模式化）、Assess（评价与评估）这5个核心环节。这5个环节可以按照SEMMA的顺序流转，在适当情况下各环节之间也可以相互流转，具体参见图19-1所示的SEMMA方法论示意图。
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