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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 18.1.5 数据分析挖掘的课题展开
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本环节作为流程制度的第5步，重点在于具体展开分析挖掘工作。
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具体来说，本环节的制度流程包含以下内容：
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❑在计划书规定的时间结点内，课题组按计划有序地展开分析工作。
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❑其间有阶段性的业务沟通、初步结论反馈分享、模型修正等。
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❑课题组长负责本环节的具体执行，需求评估小组负责分析挖掘过程中对技术难点的技术支持。
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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 18.1.6 向业务方提交结论报告及业务落地应用建议
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本环节作为流程制度的第6步，重点在于提交课题产出物及落地应用建议。
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具体来说，本环节的制度流程包含以下内容：
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❑项目在规定的时间完成后，先在数据分析部门内部分享、讨论，并征求修改意见，由需求评估小组专家成员给出对于成果的评价和意见。
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❑经过讨论和修改，并得到需求评估小组专家成员的认可后，正式向业务需求方提交课题（项目）产出物和相应的落地应用建议。
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❑课题（项目）的产出物，包括落地应用建议的主要内容（视不同课题）包括结论、模型覆盖率、模型效率、特征阀值、预测的分数、建议的目标群体规模、建议的运营方式和策略等。
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❑课题组长负责本环节的具体执行。
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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 18.1.7 课题（项目）的落地应用和效果监控反馈
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本环节作为流程制度的第7步，重点在于落地应用的监控和效果反馈，以及后期的模型维护、更新和优化等。
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单纯输出模型或者得出分析结论还远远谈不上业务价值和业务贡献，只有在落地应用中才能体现其价值，所以课题（项目）小组的成员必须与业务方一起，参与到业务落地应用的全过程中，包括一起制定运营策略、具体实施监控、模型实施后的效果评估以及反馈总结等。
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具体来说，本环节的制度流程包含以下内容：
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❑模型的应用效果原则上是由业务方负责监控和总结的，数据团队可以在技术、思路上给予指导和帮助。之所以由业务方来负责效果监控，主要是为了确保对分析结论，如对模型精度、效率、效果等的客观评价。
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❑对于落地应用中效果良好的课题，相应课题（项目）组长要负责组织、总结并对此进行宣传（以企业内部邮件的形式），目的是逐步提升数据分析团队的影响力、凝聚力和集体荣誉感。
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❑对于落地应用中效果不好的课题，相应课题（项目）组长负责组织效果诊断会，邀请相关的业务方、课题组、需求评估小组专家等一起找原因，不断完善模型和分析结论，不断优化落地应用环节和效果。
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❑落地应用后的总结、反馈由课题（项目）组长在数据分析团队的周会上做专题分享和讨论，目的是不断总结经验教训，让数据分析团队成员共同进步，共同成长。
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