大数据建模方法：揭秘数据分析的秘密武器

大数据建模的方法是将具体的数据分析模型放在其特定的业务应用场景下（如物资采购、产品销售、生产制造等）对数据分析模型进行评估，评价模型质量的常用指标包括平均误差率、判定系数，评估分类预测模型质量的常用指标包括正确率，对数据分析模型评估测量完成后，需要将此模型应用于业务基础的实践中去，从分布式数据仓库中加载主数据、主题数据等，通过数据展现等方式将各类结构化和非结构化数据中隐含的信息显示出来，用于解决工作中的业务问题的，比如预测客户行为、科学划分客户群等。

大数据建模方法

大数据建模五步法:

第一步：选择模型或自定义模式

第二步：训练模型

第三步：评估模型

第四步：应用模型

第五步：优化模型

大数据建模是一个数据挖掘的过程，就是从数据之中发现问题，解释这些问题，建立相应的数据模型。

大数据建模不只是一个技术，而是一个为了解决业务流程的问题的过程，如果没有目标或者说不是以解决业务方面的问题作为目标，那么就没有大数据建模。

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