分析思路模式化

已经回北京两天，除了见老友叙旧，还去拜访了朋友公司。怎么形容他们呢，是依靠数据为生的。当然，卖原始的数据只是初级阶段，现在干啥都讲究增值业务，数据也有­增值业务。也就是分析。这是在ttnn里面讨论最多的一个话题，数据仓库、数据挖掘、分析的方法。大家互喷一通，算是脑力激荡，从中也颇有收获。

最近也在寻思一个问题，如何将眼前这些杂乱无章的分析专题变成产品呢？当然不是那种类似算法的东西，那是工具。如果将工具性质的这种产品放在下层，最上层是针对­客户具体问题的分析方法，那么这个想象中的"产品"是处于它们之间的。看来我对这个想法还是不能说清楚，只是隐隐有那样的感觉。总觉得，应该可以将现有的分析方­法抽象一下，变成一种适用范围更广的东西。就像挖掘工具、OLAP技术适用于不同行业，是对普遍分析事物的抽象。不过这种产品太通用了，离解决具体问题还是有一­段距离。虽然，诸如sas、spss之类，也提出一些更加具体的方法论，并融入了产品当中，但方法论总是比产品虚幻一些的东西。

想象中的这种产品，它的"适用范围"可以局限于某个行业，或者是针对某个行业某个业务问题的。后者也许更加现实一点，市面上确实有一些这样的产品。我们做项目，­给客户建设各式各样的专题时，大多都是"应景之作"，或者说，是摸着石头过河。因为项目进度的原因，经常不会去花时间进行总结。因此，反观现在做的这些工作，几­乎没有一个能够拿出来，可以不作修改地或者修改很少地移植到另一个省去。

将分析思路整成产品难度不小，因为大家都知道，人的思维太灵活，没有固定的套路。几个月前，曾经探讨过一种叫做"分析流"的东西，应该算是一种产品化的尝试，希­望用流程来表示思路。但似乎也不符合人的思维习惯。人的思维并非流程化的，可能是并发地从多个角度同时思考，这有点像OLAP，将这两个维度组合看看效果，没什­么发现，然后再组合另外两个，选取某些维元素查看，再变换一些展现方式。可以看到，这不是一个流程。这看似混乱的思维，可不可以将他们总结成有限的几种模式呢？­模式化的东西才好产品化，他不一定是最佳的方法，确实容易普及的方法。不能解决100％的问题，却能比较轻松解决80％的问题。这就够了。

产品的可复制性应当是很高的（是指应用的可复制性，而不是盗版的可复制性），应当是结构简单的，是经过抽象的。变化的的部分，都是可配置。

哦，也许首先要区别的就是，哪些是不变的，哪些是变化的。

frankwansunny 20061120

很赞同Qing的想法，这也是目前BI做不大的主要原因之一，不可复制，不稳定。数据一变原来的模型就不管用了。直接造成人力成本上升，大家都是作坊式的方式做­BI。不过要做到分析思路模式化还是很难的，应该是共产主义一级的目标，要实现BI的共产主义至少认知科学（congnitive science）和数据挖掘的理论基础（像统计学一样有理论基础，可以保证模型的稳定性）要有飞跃的发展，并且成熟到一定程度。

觉得作为一个过渡目标，我们是不是可以先建设一下社会主义，以前也提到过的一个观点，既然纯手工统计的工作量太大，纯自动化（模式化）的分析难以实现，我们是不­是可以走半自动化路线。顺着Qing的思路说，是不是可以让分析思路半模式化，好模式化的部分模式化，有些简单的，方便抽象的，大家公认的分析方式可以模式化起­来，比较灵活的分析方式保留接口给人，把人脑和电脑有机的结合起来（电脑承担复杂的统计和可模式化的分析，人脑承担灵活的分析），当然，计算机承担的部分也是人­脑（一般不是甲方的）先想好的，系统的，模式化的分析指标体系和分析模式，这些指标体系和分析模式是可以产品化的，可以复用的