为了回答这个问题，我们先来了解一下建模的流程，通常一个完整的数据挖掘项目包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。这个流程的操作性很强，也是业界公认标准。

业务理解的主要工作有需求调研，了解商务背景；明确业务目标和成功的标准。数据理解和业务理解一般是同时进行的，主要内容包括确定建模所需要的数据，描述数据，探索数据，检验数据质量，明确数据挖掘目标和成功标准。这两个阶段的主要任务就是明确挖掘目标和建模数据，目标和数据都明确以后就可以开始着手准备数据。

数据准备的目的是建立数据集市或者宽表，主要工作包括选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据等等。如果企业的数据仓库建设比较完善，那么这个步骤的工作就非常简单，只需要做一些数据筛选，表的的关联工作即可。反之，如果数据都是一些非常原始的数据比如日志数据、流水数据，数据准备这部分就比较耗费时间和精力了，需要做很多数据汇总，特征提取的工作。

数据预处理和建模，这个环节是整个项目中含金量最高，难度最大的部分。不同的变量、数据类型、分布情况，对应的预处理的方式就不同，需要选择什么样的建模方法，参数如何调优，如何构建模型都是要考虑的问题。主要工作有：样本选取，确定训练样本、测试样本和验证样本、数据预处理、模型算法技术选型、筛选变量、模型训练、模型测试等。还需要强调两点：（1）数据预处理可能会花费大量的工作时间；（2）预处理和建模过程并非一次性执行完毕就大功告成了，需要不断的迭代优化，才能获得比较理想的结果。

模型评估，是对模型进行较为全面的评价的过程，计算模型的各种指标，比如 AUC，Gini，KS，Lift，模型稳定性等等，然后就是进行模型的业务应用测试，判断是否实现商业目标。部署应用就是把数据挖掘的成果部署到商业环境，应用于生产活动。

从数据挖掘的项目流程可以看出，建模时间和企业的数据情况、业务问题和模型复杂程度以及建模师的水平都密切关系。不过，即使数据仓库平台已经建设的很好的情况，即不再考虑数据准备的时间，仅仅关心建模本身的时间，对于较简单的目标任务，通常也需要两到三周的时间，延到几个月的建模任务也都是很常见的。

为何仅建模本身就要花费两到三周的时间呢？

一方面是预处理，预处理是一个耗费时间但却非常值得的投入。例如，5% 的顾客没有指定年龄，是整体忽略该变量，还是忽略这部分有缺失的样本，又或者是将缺失值补充完整（使用平均值填充还是中位数填充又或者更复杂的方法的填充），或者是训练一个带这个特征的模型，再训练一个不带这个特征的模型。同样是缺失值处理，当缺失率为 90% 时，是否还采用相同的处理方法呢。再例如，对于一些高基数的分类变量如何处理，数据中的噪音如何处理等等。这些都需要建模师结合自己的知识和经验反复的去调试。

另一方面，模型构建过程也会很耗时。选择什么样的算法，一种算法还多种算法，算法的的初始参数如何配置，如何去寻找最优解等等，都是需要不断调试的。正如我们所说，预处理和建模过程并非一次性执行完毕就大功告成了，而是需要不断的迭代优化，直到得到一个比较理想的结果，过程中做到一大半，推倒重来的事情也是常有。

可以说建模过程既是一个高大上的脑力劳动也是一个累人的体力活。在这种情况下几乎不可能实现批量建模，通常一个项目就只能建立一个模型，这个模型要尽量有更广泛的应用范围。这样做其实会导致模型的适应能力下降，例如，预测房价，全国都用一个模型的效果通常不如分地区去建模适用性更好；再比如，精准营销模型，不同的产品，不同层次的客户群体，消费特点是不同的，显然针对性的建立多个模型会使整个营销过程更加精准。

不过令人欣慰的是，随着 AI 技术的发展，有一些智能化的工具是可以帮助我们提高工作效率的。自动建模技术就是一种能够自动实现数据探索、预处理、模型选择、调参、评估一系列流程的技术。借助自动建模工具，数据分析人员只需要完成业务理解，数据准备过程，剩下的需要反复迭代进行的建模过程尽可交给工具来完成，无需再手动进行。采用自动建模技术，能够将几周的建模时间缩短为几小时甚至几分钟，几个月的建模时间不复存在，可以大幅度的提高工作效率，减轻工作量。而且，建模过程变得简单且很快以后，批量建模就不再是问题，一天就可以建多个模型，每个模型可以只适应一个局部或者一个小问题，批量的模型组成一个模型体系就可以有更强的适应能力。此外，自动建模技术对人员要求也降低不少，不再需要受过专业训练的数据科学家，普通的程序员都可以借助工具来完成数据挖掘工作。

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