在数据挖掘的实践中，工程技术与业务理解常常被视为两个相互独立的领域，但它们实际上是相辅相成的，一个常见的问题是：在追求先进的技术手段（如深度学习、复杂特征工程）时，是否会牺牲对业务问题的深刻理解？
回答：
平衡数据挖掘中的“工程技术”与“业务理解”是至关重要的，深入理解业务背景是选择合适技术的前提，在预测客户流失的场景中，了解客户流失的常见原因（如价格变动、服务问题）比盲目尝试最新算法更为重要，这有助于确定哪些特征是关键，以及如何构建有效的预测模型。
技术选择应基于其能否解决实际问题，虽然深度学习在许多领域取得了巨大成功，但在某些情况下，简单的线性回归或决策树可能更有效、更易于解释，在追求技术先进性的同时，也要考虑其实际效果和可解释性。
持续的反馈循环是关键，将模型应用于实际业务后，应密切关注其表现并不断调整，这可能意味着回到业务场景中重新审视问题，或者调整技术手段以更好地适应业务需求，通过这种迭代过程，可以确保技术选择始终与业务目标保持一致。
平衡“工程技术”与“业务理解”需要一种灵活而全面的方法，既要追求技术的先进性，也要确保其能够解决实际问题并促进业务增长。
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在数据挖掘中，工程技术需与业务理解并重：技术驱动洞察力提升同时确保解决方案贴合实际需求。
在数据挖掘中，工程技术与业务理解的融合是关键，通过迭代沟通与实践来平衡两者关系。
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