持续监控数据挖掘模型的性能和效果非常重要，因为模型的性能可能随着时间的推移而发生变化，需要及时调整和优化。以下是一些方法和工具可以帮助管理者持续监控数据挖掘模型的性能和效果：
建立监控指标：首先需要确定用于监控模型性能的指标，例如准确率、召回率、F1分数等。这些指标应该能够全面反映模型的性能，可以根据实际情况进行调整。
自动化监控系统：建立一个自动化的监控系统，定期对模型的性能指标进行检查，并生成报告。这可以通过编写脚本或使用监控工具来实现。
实时监控：对于一些关键的模型，可以考虑实时监控其性能。例如，可以将模型的预测结果与实际结果进行比较，及时发现模型性能下降的情况。
A/B测试：定期进行A/B测试，将新训练的模型与旧模型进行比较，以确保新模型的性能有所改进。
反馈机制：建立一个反馈机制，及时收集用户对模型预测结果的反馈，以便了解模型在实际应用中的效果，并根据反馈进行调整。
异常检测：利用异常检测算法，监控模型的输入和输出，发现异常情况并及时处理。
持续学习：定期对模型进行重新训练，以适应新的数据和场景，提高模型的性能和效果。
总之，持续监控数据挖掘模型的性能和效果需要建立科学的监控体系，利用自动化工具和方法进行监控，并及时调整模型以确保其持续有效。