作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
“数据驱动”这个词被提出已经有几十年了，“DEA”作为一个国际通用符号，源自美国卫生和人类服务部数据分析局（DARPA）的Data and Evaluation Analysis（DAE），最早的DEA模型被用于描述城市区域间交通流量及其影响因素。最近几年随着互联网、移动互联网的爆炸，“数据”已经成为我们生活中的重要组成部分，数据的收集、处理及应用已成为当今社会的一项基本技能。
“数据驱动”这种思想的产生背景之一就是信息时代的到来。随着全球范围内数字经济的发展，越来越多的人们开始利用数字技术进行自我行为分析，为企业提供更加智能化的信息及决策支持。目前，国内外众多领域都在探索如何通过数据驱动的方式进行科学研究，从而解决日益增长的社会、经济、健康等方面的问题。
数据驱动的方法论可以分为三个层次：
（1）问题抽象建模：基于现实世界的问题进行抽象化建模，包括业务分析、产品设计、营销策略等。
（2）数据采集、管理、清洗：主要是对数据进行有效地收集、存储、整合、清洗，确保数据质量并进行后续分析。
（3）数据驱动决策：通过对问题的抽象建模和数据分析，提取有效的经验知识，结合不同维度的指标进行决策。
在以上数据驱动方法论中，第一种是最基础和关键的一环，也是最为重要的环节。构建问题抽象模型是一项复杂的任务，需要综合考虑各个领域的专业知识和方法论。但这一步往往是最难的一步，需要充分理解领域相关的数据和知识。例如，在广告点击率预测中，问题抽象模型可以是“给定某个人群的广告展示量和目标群体的特征，如何预测其点击率&