大數據不是市場炒作。對于跨越多個垂直領域的許多組織而言，大數據是真實的，并且它正在改變數據中心的體系結構。隨著數據量，數據處理速度和數據類型復雜性的增長速度遠遠超過標準的前端和后端處理能力，大數據在不斷增長，這迫使公司建立符合標準的最新模型。那么如何進行大數據分析建模？以及大數據分析建模需要注意事項有哪些？

　　如何進行大數據分析建模？

企業開展大數據分析，首先應開展業務調研和數據調研工作，明確分析需求，其次應開展數據準備工作，即選擇數據源、進行數據抽樣選擇、數據類型選擇、缺失值處理、異常值檢測和處理、數據標準化、數據簇分類、變量選擇等，再次應進行數據處理工作，即進行數據采集、數據清洗、數據轉換等工作，最后開展數據分析建模及展現工作。大數據分析建模需要進行5個步驟，即選擇模型、訓練模型、評估模型、應用模型、優化模型結構。

　　選擇模型----訓練模型-----評估模型----應用模型----優化模型

　　選擇分析模型：基于收集到的業務需求、數據需求等信息，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用場景和分析需求。

　　訓練分析模型：每個數據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變量或要素在里面，通過其中的變量或要素適應變化多端的應用需求，這樣模型才會有通用性。企業需要通過訓練模型找到最合適的參數或變量要素，并基于真實的業務數據來確定最合適的模型參數。

　　評估分析模型：需要將具體的數據分析模型放在其特定的業務應用場景下（如物資采購、產品銷售、生產制造等）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、判定系數，評估分類預測模型質量的常用指標包括正確率、查全率、查準率、ROC曲線和AUC值等。

　　應用分析模型：對數據分析模型評估測量完成后，需要將此模型應用于業務基礎的實踐中去，從分布式數據倉庫中加載主數據、主題數據等，通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信息顯示出來，用于解決工作中的業務問題的，比如預測客戶行為、科學劃分客戶群等。

優化分析模型：企業在評估數據分析模型中，如果發現模型欠擬合或過擬合，說明這個模型有待優化；在真實應用場景中，定期進行優化，或者當發現模型在真實的業務場景中效果不好時，也要啟動優化，具體優化的措施可考慮重新選擇模型、調整模型參數、增加變量因子等。

　　大數據分析建模需要注意事項有哪些？

數據分析建模是企業大數據應用的重要基礎，通過建模不僅有效地組織了原始數據，而且為數據展現提供了重要支撐，企業在開展數據分析建模過程中應注意以下幾點：

　　1. 重視需求牽引作用，深化業務問題解決

企業應結合業務發展目標，梳理經營生產過程中的瓶頸問題，以問題為導向，重視業務需求調研工作，清理業務流程和業務數據，研究數據來源、采集通道和映射關系，深入梳理數據基礎，不斷推進業務問題的解決并構建合理的業務架構。

　　2. 加大數據積累力度，夯實數據體系基礎

企業應深化信息系統應用，提升業務流程和業務數據上線力度，深化物聯網、云計算等新興技術應用，提高數據采集效率，豐富數據積累力度；完善主數據、主題數據、數據建模等標準規范，構建包含業務、指標、報表等的數據體系，夯實數據體系基礎。

　　3. 加大人員隊伍建設，提高技術支撐能力

大數據分析建模是數據到信息轉變的重要支撐，也是凸顯數據價值實現的重要環節，企業應加強業務需求調研與業務架構優化，夯實數據基礎和應用基礎，不斷選擇、訓練、評估、應用和優化模型，不斷推進大數據分析建模的應用，為轉型升級奠定堅實基礎。

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