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本环节的核心内容包括模型投入业务应用，产生商业价值，并且应用效果要及时跟踪和反馈，以便后期的优化和更新。
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仔细对照SEMMA方法论和CRISP-DM方法论，细心的读者不难发现，两者其实表达的是相同的意思，正所谓英雄所见略同。两大最知名的商业智能品牌异口同声说出来的数据挖掘方法论，难道不值得我们回味吗？
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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 19.3 Tom Khabaza的挖掘9律
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Tom Khabaza是20世纪90年代著名的数据挖掘工具平台Clementine[1]的早期核心开发者之一。他总结的挖掘9律在数据挖掘业界产生了广泛的反响和认同。本节将简要介绍挖掘9律的主要内容，供感兴趣的数据分析师和数据分析爱好者参考。
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❑挖掘9律之第1律，又称业务目标律（Business Goals Law），业务目标是所有数据挖掘解决方案的本源（Business Objectives Are The Origin Of Every Data Mining Solution）。数据挖掘不是为了挖掘而挖掘，所有的数据挖掘都必须而且应该服务于特定的商业（业务）目的，离开了业务目的和业务应用，就没有数据挖掘的价值。正如Tom Khabaza所说的数据挖掘，首先它不是技术，而是流程，其中存在着一个或多个业务目标，没有业务目标，就没有数据挖掘。
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❑挖掘9律之第2律，又称业务知识律（Business Knowledge Law），业务知识是数据挖掘每一步的核心（Business Knowledge Is Central to Every Step of The Data Mining Process）。数据挖掘的本质就是将业务知识、经验和洞察力与数据挖掘方法相结合，从数据中发现有价值的东西。
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❑挖掘9律之第3律，又称数据准备律（Data Preparation Law），数据准备能让数据挖掘流程事半功倍（Data Preparation Is More Than Half of Every Data Mining Process）。数据准备在整个挖掘过程中所占用的时间常会超过一半，它包括对数据的熟悉、清理、重组、转换等一系列过程，其目的主要是让数据变动更干净，更能真实体现业务背景，更加容易被模型发现其隐含的有价值的商业信息和商业规律。
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❑挖掘9律之第4律，又称天下没有免费的午餐（There Is No Free Lunch for The DataMiner），只有通过实际验证才能发现给定应用的正确模型（The Right Model For A Given Application Can Only Be Discovered By Experiment）。一个模型无论搭建过程如何完美，如果没有在实际数据中经过验证，就没有任何价值和意义。
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❑挖掘9律之第5律，又称沃特金斯[2]定律（Watkins’Law），总会有模式存在（There Are Always Patterns）。只要有数据，一定是可以从中发现有价值的信息的。
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❑挖掘9律之第6律，数据挖掘将业务领域的感知放大（Data Mining AmplifiesPerception In The Business Domain）。得益于数据挖掘的技术和流程，使得数据中隐藏的知识和有价值的信息能被发现。
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❑挖掘9律之第7律，又称预测定律（Prediction Law），预测将信息从局部扩展到整体（Prediction Increase Information Locally By Generalization）。数据挖掘使得我们可以透过已知的去发现（某些）未知的。这里提到的就是数据挖掘中常见的预测（响应、分类）模型的业务应用场景了。
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❑挖掘9律之第8律，又称价值定律（Value Law），数据挖掘的结果的价值并不取决于模型的精度和稳定性（The Value of Data Mining Results Is Not Determined By The Accuracy or Stability of Predictive Models）。还是那句话，模型的价值只能由其所满足的业务需求和商业应用价值来决定，而不是由模型本身的精度和稳定性决定；再精确的模型，再稳定的模型，如果不能解决业务问题，如果不能带来业务的商业应用价值，就是没有价值的。
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❑挖掘9律之第9律，又称变化定律（Change Law），所有的模式都会受到变化（AllPatterns Are Subject to Change）。任何模型或者分析结论都是有时间限制的，今天还是非常有价值的模型，或许明天就过时了，所有模型的维护和优化都非常重要。
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[1]Clementine最开始是由ISL(Integral Solutions Limited)公司推出，并于1999年被SPSS收购，此后不断完善的Clementine日渐成为了SPSS公司最成功、最闪亮的数据挖掘商业软件产品，也是目前市场上占有率最高的数据挖掘分析软件之一。2009年7月28日（北京时间2009年7月29日早晨），IBM公司正式宣布斥资12亿美元收购著名数据分析统计软件开发商SPSS。
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[2]沃特金斯，Clementine的核心开发者之一。
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数据科学家养成手册
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作者: 高扬
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