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文章目錄

大數(shù)據(jù)分析建模的步驟（一）選擇分析模型&sma&<p><span style="font-size: 14px;">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(diǎn)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(chǎng)景和分析需求。</span></p>

大數(shù)據(jù)分析建模的步驟（二）訓(xùn)練分析模型&sma&<p><span style="font-size: 14px;">每個(gè)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(guò)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(huì)有通用性。企業(yè)需要通過(guò)訓(xùn)練模型找到最合適的參數(shù)或變量要素，并基于真實(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)確定最合適的模型參數(shù)。</span></p>

大數(shù)據(jù)分析建模的步驟（三）評(píng)估分析模型&sma&<p><span style="font-size: 14px;">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(chǎng)景下（如物資采購(gòu)、產(chǎn)品銷售、生產(chǎn)制造等）對(duì)數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行評(píng)估，評(píng)價(jià)模型質(zhì)量的常用指標(biāo)包括平均誤差率、判定系數(shù)，評(píng)估分類預(yù)測(cè)模型質(zhì)量的常用指標(biāo)包括正確率、查全率、查準(zhǔn)率、ROC曲線和AUC值等。</span></p>

大數(shù)據(jù)分析建模的步驟（四）應(yīng)用分析模型&sma&<p><span style="font-size: 14px;">對(duì)數(shù)據(jù)分析模型評(píng)估測(cè)量完成后，需要將此模型應(yīng)用于業(yè)務(wù)基礎(chǔ)的實(shí)踐中去，從分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中加載主數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)等，通過(guò)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(lái)，用于解決工作中的業(yè)務(wù)問(wèn)題的，比如預(yù)測(cè)客戶行為、科學(xué)劃分客戶群等。</span></p>

大數(shù)據(jù)分析建模的步驟（五）優(yōu)化分析模型&sma&<p><span style="font-size: 14px;">企業(yè)在評(píng)估數(shù)據(jù)分析模型中，如果發(fā)現(xiàn)模型欠擬合或過(guò)擬合，說(shuō)明這個(gè)模型有待優(yōu)化；在真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中，定期進(jìn)行優(yōu)化，或者當(dāng)發(fā)現(xiàn)模型在真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中效果不好時(shí)，也要啟動(dòng)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。</span></p>

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