大數(shù)據(jù)不是市場炒作。對于跨越多個垂直領(lǐng)域的許多組織而言，大數(shù)據(jù)是真實的，并且它正在改變數(shù)據(jù)中心的體系結(jié)構(gòu)。隨著數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)處理速度和數(shù)據(jù)類型復(fù)雜性的增長速度遠遠超過標(biāo)準的前端和后端處理能力，大數(shù)據(jù)在不斷增長，這迫使公司建立符合標(biāo)準的最新模型。那么如何進行大數(shù)據(jù)分析建模？以及大數(shù)據(jù)分析建模需要注意事項有哪些？

　　如何進行大數(shù)據(jù)分析建模？

企業(yè)開展大數(shù)據(jù)分析，首先應(yīng)開展業(yè)務(wù)調(diào)研和數(shù)據(jù)調(diào)研工作，明確分析需求，其次應(yīng)開展數(shù)據(jù)準備工作，即選擇數(shù)據(jù)源、進行數(shù)據(jù)抽樣選擇、數(shù)據(jù)類型選擇、缺失值處理、異常值檢測和處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準化、數(shù)據(jù)簇分類、變量選擇等，再次應(yīng)進行數(shù)據(jù)處理工作，即進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等工作，最后開展數(shù)據(jù)分析建模及展現(xiàn)工作。大數(shù)據(jù)分析建模需要進行5個步驟，即選擇模型、訓(xùn)練模型、評估模型、應(yīng)用模型、優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。

　　選擇模型----訓(xùn)練模型-----評估模型----應(yīng)用模型----優(yōu)化模型

　　選擇分析模型：基于收集到的業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)需求等信息，研究決定選擇具體的模型，如行為事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、點擊分析、用戶行為分析、分群分析、屬性分析等模型，以便更好地切合具體的應(yīng)用場景和分析需求。

　　訓(xùn)練分析模型：每個數(shù)據(jù)分析模型的模式基本是固定的，但其中存在一些不確定的參數(shù)變量或要素在里面，通過其中的變量或要素適應(yīng)變化多端的應(yīng)用需求，這樣模型才會有通用性。企業(yè)需要通過訓(xùn)練模型找到最合適的參數(shù)或變量要素，并基于真實的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來確定最合適的模型參數(shù)。

　　評估分析模型：需要將具體的數(shù)據(jù)分析模型放在其特定的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景下（如物資采購、產(chǎn)品銷售、生產(chǎn)制造等）對數(shù)據(jù)分析模型進行評估，評價模型質(zhì)量的常用指標(biāo)包括平均誤差率、判定系數(shù)，評估分類預(yù)測模型質(zhì)量的常用指標(biāo)包括正確率、查全率、查準率、ROC曲線和AUC值等。

　　應(yīng)用分析模型：對數(shù)據(jù)分析模型評估測量完成后，需要將此模型應(yīng)用于業(yè)務(wù)基礎(chǔ)的實踐中去，從分布式數(shù)據(jù)倉庫中加載主數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)等，通過數(shù)據(jù)展現(xiàn)等方式將各類結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中隱含的信息顯示出來，用于解決工作中的業(yè)務(wù)問題的，比如預(yù)測客戶行為、科學(xué)劃分客戶群等。

優(yōu)化分析模型：企業(yè)在評估數(shù)據(jù)分析模型中，如果發(fā)現(xiàn)模型欠擬合或過擬合，說明這個模型有待優(yōu)化；在真實應(yīng)用場景中，定期進行優(yōu)化，或者當(dāng)發(fā)現(xiàn)模型在真實的業(yè)務(wù)場景中效果不好時，也要啟動優(yōu)化，具體優(yōu)化的措施可考慮重新選擇模型、調(diào)整模型參數(shù)、增加變量因子等。

　　大數(shù)據(jù)分析建模需要注意事項有哪些？

數(shù)據(jù)分析建模是企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要基礎(chǔ)，通過建模不僅有效地組織了原始數(shù)據(jù)，而且為數(shù)據(jù)展現(xiàn)提供了重要支撐，企業(yè)在開展數(shù)據(jù)分析建模過程中應(yīng)注意以下幾點：

　　1. 重視需求牽引作用，深化業(yè)務(wù)問題解決

企業(yè)應(yīng)結(jié)合業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)，梳理經(jīng)營生產(chǎn)過程中的瓶頸問題，以問題為導(dǎo)向，重視業(yè)務(wù)需求調(diào)研工作，清理業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，研究數(shù)據(jù)來源、采集通道和映射關(guān)系，深入梳理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，不斷推進業(yè)務(wù)問題的解決并構(gòu)建合理的業(yè)務(wù)架構(gòu)。

　　2. 加大數(shù)據(jù)積累力度，夯實數(shù)據(jù)體系基礎(chǔ)

企業(yè)應(yīng)深化信息系統(tǒng)應(yīng)用，提升業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上線力度，深化物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新興技術(shù)應(yīng)用，提高數(shù)據(jù)采集效率，豐富數(shù)據(jù)積累力度；完善主數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)建模等標(biāo)準規(guī)范，構(gòu)建包含業(yè)務(wù)、指標(biāo)、報表等的數(shù)據(jù)體系，夯實數(shù)據(jù)體系基礎(chǔ)。

　　3. 加大人員隊伍建設(shè)，提高技術(shù)支撐能力

大數(shù)據(jù)分析建模是數(shù)據(jù)到信息轉(zhuǎn)變的重要支撐，也是凸顯數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的重要環(huán)節(jié)，企業(yè)應(yīng)加強業(yè)務(wù)需求調(diào)研與業(yè)務(wù)架構(gòu)優(yōu)化，夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和應(yīng)用基礎(chǔ)，不斷選擇、訓(xùn)練、評估、應(yīng)用和優(yōu)化模型，不斷推進大數(shù)據(jù)分析建模的應(yīng)用，為轉(zhuǎn)型升級奠定堅實基礎(chǔ)。

上述就是關(guān)于如何進行大數(shù)據(jù)分析建模，以及大數(shù)據(jù)分析建模需要注意事項有哪些的全部內(nèi)容，想了解更多關(guān)于大數(shù)據(jù)的信息，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。