业务问题，如何用算法模型来解决

算法模型解决业务问题整体上可以分为如下几步： 

一、问题定义

 首先，我们需要明确我们要解决的问题是什么？ 可以是具体的用户需求，如：用户希望看到自己感兴趣的商品排到前面；也可以是目前业务面临的问题，比如：目前平台GMV渗透率高的品类曝光流量不足，这些其实都是问题。但是对于使用算法模型来解决的话，关键点在于如何把这个问题变成算法模型能理解，能解决的问题。这就到了第二个环节：问题建模。

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二、问题建模

 问题建模的关键就两个：业务指标定义和模型预测目标定义。 

业务指标定义即根据当前业务核心场景去定义核心业务指标，这块涉及到一些数据指标体系搭建。模型预测目标主要用于根据该目标去设定模型的收敛目标，也就是模型要预测什么，输出什么值。典型的比如ctr预估，实际上就是输出了ctr这个值。 在问题建模阶段，还有两个重要的事情：样本选择和交叉验证。 

总的来说，我们从原始数据（日志）当中选择跟当前模型预估指标相关的样本，然后把这些样本分为训练集和测试集，然后通过交叉验证的方法对模型进行训练和评估。 

三、特征工程 完成了问题定义和问题建模，接下来就进入了很关键的特征工程，从大量的数据当中进行特征抽取，核心目的是为了将特征输入给模型，让模型从数据中学习规律。 

最为关键的是下面这张图： 第一点好理解，特征是为目标服务的，因此选择出来的特征必须能够表征目标； 第二点的意思是这个特征要在不同的物品之间有相当明显的差异。如销量，有的高，有的低；评价，有的是100%好评，有的是80%好评，这些都可以称之为特征。 但是，如果你们业务的基本上99%的物品好评率都在100%，那基本上这个特征就不用加了。

有差异才有区别，有区别才能作为一个决策的因素。 

关于特征选择的4个步骤：

 以下是模型特征选择的4个步骤，策略产品经理以了解为主： 

产生过程：产生特征或特征子集候选集合； 

评价函数：衡量特征或特征子集的重要性或者好坏程度，即量化特征变量和目标变量之间的联系以及特征之间的相互联系。为了避免过拟合，可用交叉验证的方式来评估特征的好坏；

 停止准则：为了减少计算复杂度，需设定一个阈值，当评价函数值达到阈值后搜索停止；

 验证过程：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性。

 四、模型选择 当我们把上面的事情确定之后，接下来就到了关键的模型选型的环节。大家都知道，具体的算法模型其实有很多种，不同的模型有很大差别，使用场景不同，能够处理的特征也有很大差异。 另外，虽然这些模型都能做到根据用户行为数据去进行个性化推荐的目标，但是具体的落地过程其实是大相径庭的。

当我们经过特征工程得到一份高质量的特征之后，还需要考虑哪个模型能够更准确地从数据中学习到相应规律，从众多模型中选择最佳的模型。 

五、模型融合 如上面说的，其实不同的模型有不同的应用场景，所以一般线上通常是含有多个模型，最大化利用每个模型的优势，进而达到目标收益最大化，而模型融合以后的结果其实就是线上最终展示出来的结果。 以上就是关于算法是如何解决业务问题的介绍，希望大家能够明白一点，不要为了用算法而用算法，也不要认为算法就一定能更好地解决问题，关键点不在这，是基于业务的实际情况去决定到底使用算法还是规则，使用什么样的算法。

总结：

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