数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？
因果分析与聚类是探索数据规律中常用的两种方法。本文将对这两个内容进行介绍。 「因果分析」 因果分析是基于事物发展变化中的因果关系进行预测的方法。相比相关关系，因果关系是一种强关系，更讲究干预。因果分析就是在研究对象的先行情况中，把作为它的原因的现象与其他非原因的现象区别开来，或者是在研究对象的后行情况中，把作为它的结果的现象与其他的现象区别开来。如果变量A发生变化，那么A造成的结果B肯定会发生变化，因此在预测时因果关系更为可靠。相关关系是因果关系的必要不充分条件。那么问题是如何去评估变量A的改变是否对变量B构成影响呢？ 为了研究因果关系，我们把变量A的值设为a，通过观察，得到B的值为b。假设a值保持不变时，得到b2值。那么可以通过b与b2的差异显著性判断A与B之间是否存在因果关系。由于b值是虚拟的，只能在收集更多的数据进行合理估计，进而实现变量之间的因果关系判断。 针对因果推断，图灵获得者Judea Pearl（提出了因果推断的3个理解层次，也叫作“因果之梯”。主要包含了关联、预测及反事实三个台阶。“因果之梯”对应的每个层次能够回答不同类型的问题，也对因果关系进行了初步的分类。 值得一提的是，如果仅作相关分析，缺少因果关系，可能会得出错误结论。比如一个很好的医院却对病人治愈率低，难道是因为医院好所以治愈率低？如果仔细想，应当是因为医院好，所以重病患者去的多，治愈率自然会受影响。通过因果关系，可以在很大程度上提升相关分析准确率。 了解了因果关系的分类后，再看看如何做因果关系推断。当前主要考虑基于数据科学进行因果分析。当前方法有基于随机试验及反事实的思路对因果关系进行研究，还有基于贝叶斯的思想研究因果。这些方法大致可以分为两类。潜在结果模型和因果网络模型。 在潜在结果模型中，时序因果判断应用较多。它需要对反事实数据进行估计，从而做出因果推断。在业务运营环节，通常为了提升KPI，我们会对业务本身进行干预，那么应该如何评估干预的效果呢？一般有两种方法。 2014年9月，Google发布了CausalImpact包，用于时序因果推断。我们可以在Python里调用它在干预前预测时间序列结果。 「聚类分析」 聚类分析主要是基于数据的相似性进行分类。它是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。常见的聚类方法有K-Means算法、系统聚类算法。 (1) K-Means算法 K-Means算法聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得它成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 K-Means具体过程如下： 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是以下任何一个： K-Means过程 (2)系统聚类算法 系统聚类算法又叫分层聚类法，是将每个样本单独看成一类，在规定类间距离的条件下，选择距离最小的一对合并成一个新类，并计算新类与其他类之间的距离，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。 常用的距离包括绝对值距离、欧氏距离、明氏距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、余弦距离。同时，类间距离也有很多定义方法，主要有类平均法、可变类平均法、可变法、重心法、中间距离法、最长距离法、最短距离法、离差平方法。 以n个样本的聚类分析为例，系统聚类法的步骤如下： 在具体实现上，python都有现有的库可用。 以上大家可以根据自己的情况进行采用，希望在大家成长的路上本文能对你有所启发。 更多信息可关注公众号“GetKnown”