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以我接触过的一点点市场营销的数据挖掘应用来说，把"模型"当黑盒子也许不算数据挖掘，但其实是有用的。做DM应用很重要的是ROI，如果真的是实干而 不是烧钱。如果一次分析的应用范围不大，仅仅是当前用一下就完事了，或者市场机会稍瞬即逝，也不必做什么深刻的挖掘。在数据集市维护一个特征库，每次建 模在重用原有数据基础上再补充一些新变量。通过数据集市的积累，快速构建分析数据集，随便建个足够有效的模型，快速部署应用，来做到减低成本。（这里 的"模型"仅指数据挖掘圈中所说的模型。）当然随着技术发展，成本

好久没有打架，想想，似乎还是03年的时候，在中关村的马兰面馆，打了一场。 手很痒，今天差点就有这样的机会，但被制止。为什么打架？竟然是因为工作，这个理由真是...搞笑。是跟同事之间的争执，因为我嫌他磨磨唧唧，因为我不是他领导，不用按下怒火。之前争执的声音已经很大，首先是从开骂开始。 我骂道，"你他妈多大了？怎么到现在还不会做人？" 他急了，"你怎么骂人，你多大了，你会做人吗？" 我继续，"骂你还不算，我还要打你呢。" 听此言，此生噌地站起身，怒眼圆睁，大力拍了一下桌子，"你来啊

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每次回北京，除了跟哥几个喝酒，就是扯淡，有些就是纯属瞎扯，有些则是正儿八经地扯BI淡。 beter是隆博时代的老板，他们作政府行业的BI应用，主要搞MSTR产品，跟FirstBI很有关系。他喜欢喝咖啡，在他的办公室里面，就摆了个咖啡机。我跟他第一次见面的时候就是在当代商城的星巴克，去的多的是学院桥北边一个叫金码大厦下面的星巴克。上上周，离开北京之前，我们就在那里聊了一下午。 扯了一些正儿八经的淡。"有个现象，不是好事。"他说，"怎么搞BI的人都喜欢自由一点，或者就是喜欢搞自己那一块儿呢？这对BI的发展可不是什

我先在基本上是采用kimball的方法进行数据仓库的建模，其中有这么一个问题： 我的一个"人员维度"--记录了类似CRM系统的客户的各类信息--这个维度表的记录将达到近亿条，业务中，每一个人员都是有单位归属的，单位也有相应 的一些分析需要的属性，而且单位的数量也应该是百万级别的，从单位角度分析人员这个主体也是分析的要求之一，现在的问题是，是按照退化维度表的方式处理 成一个维度表呢，还是按照雪花型的方式处理好呢？ 另外，还有一个地域维度的处理问题，单位是有地域归属的，人员也是有地域归属的，每个人的服务机构也

什么是模型？什么是分析模型？现在问这个问题似乎有点不合时宜，但总觉得这个词在平日里出现的频次太多，而其实大家并没什么共识在上面，只是当作一个名词而已。动辄建一个模型搞定，似乎它是万能的。下面，没有特别说明，模型都是指分析模型。 昨天，要写一份报告，相当于项目的总结，照例是要描述一番"模型"的，这个工作越来越让人头疼，因为不知道究竟什么是"模型"。逐渐地，我想着不应该总是用什么挖掘模型来解决问题，很多场合，只需要我们看看数据统计，稍微动动脑子就可以作决策了。但这样便体现不出工作量，数

一些事没人做一些人没事做没事的人盯著做事的人,议论做事的人做的事使做事的人做不成事做不好事于是,老板夸奖没事的人因为他看到事做不成于是,老板训诫做事的人因为他做不成事一些没事的人总是没事做一些做事的人总有做不完的事一些没事的人滋事闹事使做事的人不得不做更多的事结果好事变坏事,小事变大事,简单的事变复杂的事[@more@]

有一天，阿Q带着老婆逛街，老婆快生了，肚子不小。走到一个小胡同，胡同口摆了个摊子，里面端坐一位先生。满头银发，长须飘飘，仙风道骨。可惜，是个瞎子，带着墨镜。但面前摆着台笔记本，着实让人好奇。 阿Q再细细一打量，摊子两侧各有一联，上书：麻衣神相，通晓天文地理必爱模型，预测过去未来 哦，原来是同道中人，是个搞BI的。便坐下来，问道 "先生，给我预一测。" "你预什么？" "预测一下老婆生男生女。" "OK，让我算算。" 然后，老先生在电脑上捣鼓一通，阿Q很好奇，探头看看，原来老先生

一条直线，你能看出什么？从简单的表象，能够看到背后的本质，这是功夫。BI，花了很大精力在于如何将事物忠实地表现出来。做数据整合，做报表，做OLAP，做挖掘。首先保证原材料的真实，然后再从各个角度来观察表象。至于你能从这些表象分析出来什么东西，恐怕很难让BI告诉你，这是读者的功夫。 往往，换个角度就够了。不是所有的人都能如李寻欢那样，从郭嵩阳的尸体看出荆无命的剑招。也不像黑客帝国里面那些端坐在屏幕面前，看着绿色字符直往下落，就知道发生什么事情。 所以我想BI真正要用好是否应当将它当作是一种启发式工具呢？而并非

站在别人的立场看问题，说起来简单，但做起来，确实需要修炼。我基本上是个喜欢内省的人，本来不擅长这种技巧，但如今被逼得不得不如此。比如写文章，当写一篇blog的时候，很轻松，想到哪儿写到哪儿。但如果是要写一份报告，是要给别人看的，甚至是要说服一类人的，总是痛苦的很。不光是写文章，其他很多事情都是如此。BI人所在的应当也算是一种服务行业，得有服务意识，得站在客户角度，看你给我的东西是不是帮到我。一张报表，一目了然看到全部经营状况。一个前端界面，就像熟知使用者的习惯一样，操作简洁明了。反之，如果你就站在自己

从分析结论说到决策，是一种进步。拿编写分析报告来说，早先时候，ppt里面充斥着图表，似乎是多多益善，但对于每张图包含什么结论，或者最终有个什么结论，没有描述。因此，有段时间，我特别注意要"分析结论"。但在这点已经做到之后，发现有新的问题，这些图表显示的结论究竟如何辅助决策呢？确实给出了结论，但就这样抛给决策者，似乎有点信不信由你的味道。于是，我想，在分析结论之后，得讲如何决策了。 BI的最终目的就是辅助决策，但能不能有科学的决策并非是BI所决定的，他终究是一种辅助手段。 有个传统的例子，阿P和阿Q到

推荐一篇文章，关于电信行业经营分析系统应用的一些现状，作者不知姓甚名谁，很想结识一下。 该文有些段落较长，概括一下，主要论述了经分系统的三种病症： 1、没有重点，太多信息扑面而来； 2、缺乏集成，是个半成品； 3、只是暴露问题，没有给予解决解决问题建议。 稍后评论，先看全文。 __________________________________________________________ 当前国内电信企业经营分析中的困惑 虽然国内运营商已初步建立了企业经营分析系统和分析体系，取得了一定的管理和决策改善的效果。但从目前的实践情况看，经营分析中仍存在一些突出问题，

周五快下班的时候，接到项目组另一个团队同事的电话，说他们几个人晚上吃饭喝酒。便不辞千里，从西边跑到东边。席间还有位陌生人，经介绍，是同事的哥们儿，在一家外企工作。 没喝多少酒，吃饭的地方酒太贵，象征性整了点，过后不爽，便又去了附近一个不知道是咖啡馆还是酒吧的地方，要了几打。 聊着烦心的事儿，当然大多是工作上的事情，挺没意思。不过不一会儿，酒过三巡，玩着骰子，就开始热闹了。其中一同事哥们儿跟那陌生哥们儿互通做销售的技巧。陌生哥们儿说，要当销售，至少得有三瓶啤酒的量。同事哥们儿刚转了售前，早先吃饭的时

以客户为中心，大家都知道这句话，但真正做到的企业却少之又少，很多企业不在乎客户，只靠着某种产品便活得滋润。这跟人做人一样，小时候你接受的教育，包括你现在教育小孩，说，要诚实，要善良。可是却发现，不是那么回事，马善被人骑，人善呢，也被骑。也许用传统的一句话可以作个解释，善有善报，恶有恶报，不是不报，时候未到。虽然这听起来多少有点自我安慰之语，你可以将以客户为中心的企业为善举，不以客户为中心的企业为作恶。 可是到底什么时候报呢？有些企业看起来就是挺恶的，而且年代已经很久远了。比如摩根公司，现在是摩根斯

有个概念叫BICC，英文全称叫做Business Intelligence Competency Center，译过来叫做"BI能力中心"。也不知道是谁提出这一概念，也许是Gartner吧，但很多公司也在鼓吹这个概念，比如SAS、Sybase。 所谓BI能力中心，就是攒了一个部门，专门搞BI。 一般来说，企业的BI系统都是哪个部门负责？我想以IT负责的居多吧。但BI注定飘忽不定的需求，无法捕捉的分析角度，这让IT和业务部门之间有点距离，常说的"鸿沟"。IT部门负责构建数据仓库，构建cube，出报表、仪表盘，然后业务部门去使用cube，看报表。有一段时间，ttnn有个争

大家好，现在很多技术和厂商都有相关的认证，数据仓库也不例外，据说cognos，NCR, SAS都有自己的认证考试，但是数据仓库产品有一个特点，就是如果不是单位使用相应的产品，很难找到相关的软件去学习。我看到TDWI（数据仓库学会，据说是国际上最权威的）有一个CBIP的认证，我到 TDWI网站上看了一下，感觉涉及的内容很全面，考试肯定对技术的完备有很大的补充作用。不知道大家是否了解，值不值得考，费用是多少，国内有没有拿到认证的人？除了CBIP，还有没有其他的比较好的数据仓库方面的认证？ 此外，如果哪位朋友感兴趣，我们可以一起准备

最近我们团队来了一位新同事，刚从南方某大学毕业，原则上其实公司在二年前就声明不招收应届毕业生，但由于数据挖掘是一项很有特殊性的技 术，抱着人材为先的原则，还是破格招了他进来。这位同事正在作进公司以来的第一次数据挖掘项目，我问，"数据建模的中什么最重要？"，答曰，"数据处理 和探索，就是看清数据，处理得当，建模才能事半功倍"。 其实从建模过程来说，没有最重要的，如果非要说什么最重要，我希望是"商业技术"。也就是说，技术是为商业需求服务的，这是费话吧！那什么叫商 业技术呢？泛

上个月，谈了经验比方法重要。参见： http://groups.google.com/group/ttnn/browse_thread/thread/0f7636b31999... 在方法已经越来越成为大路货的时候，经验就愈发重要。不过相对累计的经验，还有一个更重要的——想象力。 相比经验，人们更缺乏想象力。甚至可以说，经验是想象力的绊脚石。这么说是从统计的概念，一般情况都是年轻人更具备想象力，虽然也不排除年纪大的也有想象力的。大多数人的想象力要不在幼时被遏制了，要不就被岁月磨灭了。现实的社会，激烈的斗争，哪里有闲工夫让你去想象。正因为如此，才更显得它的可贵出来。 想象

操作型bi是bi发展过程中的转折点。传统上认为，bi是从海量历史数据中利用成熟的分析工具发现业务中的模式和趋势，从战略上和战术上辅助决策的一种技术。 但是操作型bi改变了这种观点：它将bi从后台搬出来并且嵌入到业务操作流程的细节中，驱动着日以千计的决策过程。因此，操作型bi将分析型和操作型流程合并成一个整体。另外，操作型bi洞察所有用户-从搬运工到CEO-他们能够更高效地工作达成目标，从而增加了bi的价值。因此，操作型bi 在恰当的时间将恰当的信息交付给恰当的人，以便采取恰当地行动。在这种形式下，操作型bi将业务洞察力融入

上个月买了部车，便有了代步工具，可以在周末或者晚上的时候，在周围游荡。车子很漂亮，天蓝色的车身，流线型的曲线，风一般的速度。好爽。 行驶在空旷的大道，对手被轻易甩在后面；在热闹的街市移动，引来人行道上美女们的注目，可当绿灯一辆，脚尖稍点，蓝色旋风便无声地窜出，只留下那些女人们的惆怅和伤感。而我，则得意洋洋不顾，将头顶上的墨镜放下来，任头发被风吹得凌乱不堪。 有爽的地方，也有不爽的地方。我这部车并不适合广州这个城市，首先，这个城市大部分只留了一点五的宽度给我形势。虽然你也可以出界，不过得随时注意后面