6.1项目背景和业务分析需求的提出
......
6.2数据分析师参与需求讨论
- 针对需求收集相关的背景数据和指标，熟悉业务相关逻辑
- 从数据分析的专业角度评价初步的业务分析需求是否合理，是否可行
6.3制定需求分析框架和分析计划
- 确定项目目标变量的定义
- 分析思路的大致描述
- 分析样本的数据抽取规则
- 潜在分析变量（模型输入变量）的大致圈定和罗列
- 分析过程中的项目风险思考和主要的应对策略
- 项目的落地应用价值分析和展望
6.4抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底
6.5按计划初步搭建挖掘模型
6.6与业务方讨论模型的初步结论，提出新的思路和模型优化方案
6.7按优化方案重新抽取样本并建模，提炼结论并验证模型
6.8完成分析报告和落地应用建议
6.9制定具体的落地应用方案和评估方案
6.10业务方实施落地应用方案并跟踪】评估效果
6.11落地应用方案在实际效果评估后，不断修正完善
6.12不同发运营方案的评估、总结和反馈
61.3项目应用后的总结和反思
第六章：数据挖掘项目完整应用案例演示
原文：https://www.cnblogs.com/jp-mao/p/9785025.html
