在所有恐怖民间传说的妖怪中，最可怕的是人狼，因为它们可以完全出乎意料地从熟悉的面孔变成可怕的怪物，而银色子弹往往被描绘成具有驱魔功效的武器，是针对狼人等超自然怪物的特效武器，人们只有用银弹（银质子弹）才能消灭人狼。《没有银弹：软件工程的本质性与附属性工作》是IBM大型机之父佛瑞德·布鲁克斯所发表一篇关于软件工程的经典论文，提到在软件工程中“没有银弹”，没有一种能够遏制软件向“怪物”变异、同时还可大幅提升开发效率和产品质量的武器。后来“银弹”这个词就被用来形容那些特别有效果、一用就很灵的方法。A是一名建模师，数学专业，毕业于985大学，精通统计学，微积分、概率论、线性代数等等，对各种算法了如指掌，还是个技术控，掌握机器学习、深度学习、增强学习、迁移学习......，A参加各种建模比赛总得第一，大家送他一个外号：调参侠！当年A进公司的时候，老板B问他要从事哪个岗位，A毫不犹豫的说去做模型，因为相信只有技术才能改变世界，但老板B却告诉A，建模的世界里没有银弹。最近老板B布置给了A一个建模课题，这里把A的建模过程和老板B的复盘写出来，为了生动一点，建模师A和老板B的故事都用第一人称来表述，希望于你或你的团队有启示。公司有个智慧精选产品，能够基于标签帮助商家删选精准的目标用户群，然后通过短信链接引流，即通过短信发送给用户，然后用户点击短信中的链接后就可以跳转到商品的页面。教育行业的的智慧精选短信链接点击率在7%左右，客户一直不太满意，老板就让我先从教育培训类开始做起，希望点击率能进一步提升。接到课题后我很兴奋，认为只要把目标用户定位的更为精准就可以提升点击率，这样点击率提升问题就转化成了一个建模问题：即如何有效的获取对教育感兴趣的用户，比如职业教育等等。什么用户信息（地域、年龄、性别等等）、消费行为（ARPU等等）、业务使用（主叫、被叫、漫游等等）、终端使用（在用终端等等）、渠道偏好（线上偏好等等）、信用评分统统拿下，变量嘛，宁可错杀一千，也不可放过一个。当然我也找到了很多针对性很强的变量，什么上网搜索教育关键词、拨打过教育培训机构电话、到访过相关培训机构地址、使用过教育类APP......等等用户，虽然很难取，但还好有行业知识图谱......。准备这200个变量足足用了我一个多礼拜的时间，但除了写脚本时间，我却还要花很多时间去优化脚本，因为运维告诉我写的脚本太烂，把整个租户的资源都占光了，要求我优化程序。我想做建模师还是有点苦逼的，除了要会算法，还要花那么多时间去优化程序？到底是建模工程师还是开发工程师？然后我用一个礼拜的时间去做特征工程，一方面做特征转化，什么标准化、离散化、哑元化及降维啥的，另一方面做特征选择，诸如方差选择法、相关系数法、卡方检验法、IV值法、随机森林选择等等，这些对我来说都不是事，除了要耗一点点时间，因为变量实在有点多。最后我终于得到了梦寐以求的只剩下40个变量的训练集和测试集，见下图，但似乎有些不对劲，你能看出来吗？![]()
还好，艰难的数据挖掘的前期准备工作终于做完了，用Python训练和部署耗的时间并不长，我马上得到了训练结果，以下是模型的准确率和召回率情况，调参这块没有人能比我做得更好。虽然不完美，但好歹可以用用看，然后我用历史的短信投放工单去做了验证，发现结果非常不理想，短信点击率仅仅从7%提升到了7.2%。我花了近3个礼拜的代价，换来的难道就是这个结果吗？然后我不停的换算法，从逻辑回归到随机森林，再从GBDT到SVM，发现结果都差不多，我有点懵圈。我是一只数据团队的负责人，随着大数据运营的深入，急缺合适的数据建模人员，A君是应届毕业生里建模技术特别突出的，我对其给予厚望。随着工作的深入，我觉得A似乎缺了点什么，下面是我对其上述工作的复盘，也许你会得到很多启示。我得到的经营压力主要是来自外部的客户，客户认为短信点击率偏低，因此我布置给A的课题的目标是提升短信链接点击率。A君不能说表现的很差，起码他能独立的端到端完成一次数据挖掘过程，但作为他的老板，我有更高的要求。首先，A君一厢情愿的把短信点击率问题转化成了目标客户选取的问题，这是有点武断的，即使这两个目标有相关性，但如果点击率上不去，A君的教育偏好模型做得再好也是没有用的。在布置课题的时候，自己也没想清楚如何提升点击率，也许是靠建模，也许要靠调整渠道、产品、政策等等。也许我过于相信A君的能力了吧，但这种事情其实很多，员工能不能视野宽一点，跨越专业和职务的限制去思考和推动一些事情，这是我迫切希望的，这个世界上又有哪个事情的边界能分得那么清楚呢？最理想的情况也许应该是A君先分析下业务目标，拆解出相关要素，哪些在他的控制范围之内，哪些不是他所能控制的，然后跟我说清楚，他可以继续建他的模型，我则安排其他人来做渠道、产品或政策的分析。这种拆解问题的能力，又岂是光会建模的人能想到或解决的，“拿着锤子的人，看啥都像钉子”，这是技术人的大坑吧。其次，A君一直认为开发变量耗用了太多的时间，抱怨建模师为什么要被逼着去优化取数脚本，甚至要去理解系统。考虑到大多数企业数据专业的分工没那么细，考虑到变量的设计和验证需要反复测试，建模数据的准备大多还是要由建模师自己承担，建模师面对的问题其实跟数据仓库开发人员一样：即需通过编写脚本高效率的从平台提取出自己所需要的数据。A君要思考如何与数据仓库协同尽快的跑出数据，甚至建立自己的小数据仓库，计算资源总是有限的，你搞个笛卡尔积，上帝也拯救不了你。A君曾经写了一个连续跑30天历史数据的脚本，休息日回来发现程序跑挂了，就开始埋怨系统不给力。我没看到过一个靠人家喂数据的人能做出多好的模型，我也没看到过总写出垃圾取数脚本的人能有多高的建模水平，我不认为建模仅仅是算法和调参，不要总是期望别人给你擦屁股，为你取数，为你部署代码，为你做监控，围绕算法和调参的周边的所有配套都是建模师需要去掌握的，建模师不要变得那么娇贵。再次，A君拉起来就开始变量设计，甚至连前辈的变量设计都没看，他好歹要看看7%的点击率用户口径是怎样的，站在巨人的肩膀上做事总是要遵循的原则，否则我们的生活和工作会退化到什么程度，如下表所示。别人做的也是有道理的，即使有点粗糙。![]()
大家都愿意去做创新，却不愿意去优化，特别是不愿意去理解别人的工作，认为看别人的代码比自己写还要麻烦，但重复造轮子不仅浪费时间，而且可能越造越差，你确定自己比前辈更有天赋吗？再次，A君拉起来就将200个变量不加选择的纳入候选范围，虽然有点暴力，但还能理解，而A君最后分析得到的40个变量里没有一个跟教育有明显的关系，这个就不能忍受，违背基本的常识，特别是连教育类的APP变量都被剔除了。“出现在培训机构的天数”等变量看起来似乎是那么回事，实际上我知道这个变量的产生的误差肯定远大于实际价值，但如果你对自己企业的数据能力缺乏足够了解的话，就会出现这种低级失误。建模有强烈的行业特性，建模人员越往上走，领域知识就越来越重要了，不要相信什么空降。最后，我还是要道个歉，因为后来我们发现，就连那个7%的点击率也是有问题的，为什么看不出来，因为我们都缺乏关于点击率的常识，7%的点击率是大多数短信链接点击难以企及的高度。因为一次偶然的机会，这个世界就是这么不确定，大家看一下我们按终端类型分析点击率的结果就一目了然了，见下图。人工智能已经偷偷摸摸的在你的终端上帮助你隐性点击了，至于原因嘛，也许是终端厂商为了防病毒吧，后果就是所有终端的点击率都被B给平均了。当样本数据这座大厦倒塌了后，建模的任何结果也就失去了意义，我们折腾了1个月的结果，换回来的就是一场空。
这个建模案例是基于事实改编的，A和B体现了数据团队的两类角色，笔者写出来不是为了说明建模是如何失败的，而是说明建模的复杂性。考虑到影响建模成功的要素实在是太多了，你基本无法靠个大招就能走遍天下，纯粹的建模技术不但不是银弹，也许连铁弹都不是。知道了这个道理，以后如果再有人来跟你讲某某平台、某某工具、某某算法、某某和尚能帮你药到病除，可以立刻怼回去：建模的世界里没有银弹。你需要用谦卑的心态，花时间去理解企业的基本数据和业务、掌握基本的取数技巧、熟悉数据系统的架构、用常识去认识这个世界，最为重要的是，靠反复的实践去养成一种心智模式，就好比下棋一样，不会犯低级失误。7%的问题可能无法避免，很大的原因也许是我们在这个领域的经验不够多的缘故，那就多做一些。很多企业不喜欢培训加工厂出来的人，也许是认为too young,too simple吧。作为技术管理者，有时候很想跟下属说清楚这些道理，但说得再多可能也不如举一个身边的故事来得有效吧，请转给有需要的人。后台回复“资料福利”领取一份干货，数百技术电子书等你。
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