大數據建模方法

大數據建模的方法是將具體的數據分析模型放在其特定的業務應用場景下（如物資採購、產品銷售、生產製造等）對數據分析模型進行評估，評價模型質量的常用指標包括平均誤差率、判定係數，評估分類預測模型質量的常用指標包括正確率，對數據分析模型評估測量完成後，需要將此模型應用於業務基礎的實踐中去，從分佈式數據倉庫中加載主數據、主題數據等，透過數據展現等方式將各類結構化和非結構化數據中隱含的資訊顯示出來，用於解決工作中的業務問題的，比如預測客戶行爲、科學劃分客戶羣等。

大數據建模方法

大數據建模五步法:

第一步：選擇模型或自訂模式

第二步：訓練模型

第三步：評估模型

第四步：應用模型

第五步：優化模型

大數據建模是一個數據挖掘的過程，就是從數據之中發現問題，解釋這些問題，建立相應的數據模型。

大數據建模不只是一個技術，而是一個爲了解決業務流程的問題的過程，如果沒有目標或者說不是以解決業務方面的問題作爲目標，那麼就沒有大數據建模。