智能决策支持系统的构建：AI项目实践分享

一、需求分析与定义

1.1 业务理解和问题定义

在项目的初期阶段，我们与业务团队展开深入的交流，旨在深刻理解业务的核心问题和需要进行决策的具体场景。通过与业务方的密切合作、讨论和数据分析，我们成功地明确了整个系统的核心目标。

我们通过与业务团队的多次会议，详细了解了公司的运营流程、关键业务指标，以及可能面临的挑战和机遇。通过这一过程，我们对业务目标有了全面的认识，并确定了决策支持系统的关键职能。我们详细分析了公司的决策痛点，包括但不限于市场营销策略的制定、资源分配的优化和风险管理等方面。

1.2 用户需求调研与画像建立

为了确保系统能够充分满足用户的需求，我们进行了广泛的用户需求调研。通过与潜在用户的面对面访谈、在线调查和反馈收集，我们深入了解了不同用户群体的期望和痛点。基于这些信息，我们建立了细致入微的用户画像，这有助于更好地定制系统以满足不同用户的个性化需求。

我们与潜在用户进行了一系列的访谈，了解他们在业务决策过程中的需求和挑战。这些用户包括高层管理人员、业务分析师和操作团队等不同层级和角色的人员。通过用户的反馈，我们深入了解了他们在决策时所需的数据类型、决策的时间敏感性以及他们对系统用户界面的期望。这些信息有助于我们精确地建立用户画像，为后续的系统设计提供了有力支持。

二、数据准备与清洗

2.1 数据源整合和清洗

在这个阶段，我们面对着来自多个部门和系统的数据，这些数据可能具有不同的格式和结构。为了构建一个统一的数据基础，我们采用了ETL（Extract, Transform, Load）流程，将数据从各个源头整合到一个中心化的数据仓库中。

首先，我们详细调查了公司内部各个部门的数据产出，包括销售、市场、财务等。通过了解各个系统的数据结构和存储方式，我们设计了ETL流程，确保可以有效地抽取数据，并在整合过程中消除格式和结构的差异。

在整合的过程中，我们发现了一些数据质量的问题，例如缺失值、重复记录和异常值。为了确保数据的准确性和完整性，我们实施了严格的数据清洗策略。对于缺失值，我们根据业务逻辑进行填充或删除；对于重复记录，进行了去重处理；异常值则根据实际情况进行了修正或删除。

2.2 特征工程和数据探索

在整合和清洗之后，我们进行了特征工程的步骤，目的是从原始数据中提取有价值的特征，以供后续的建模和分析使用。

我们分析了业务问题和决策场景，确定了与之相关的关键特征。通过对这些特征的提取和组合，我们创建了新的特征，以更好地反映业务的本质。例如，对于销售数据&#x