【干货 大数据建模的大定律】

  • 时间:
  • 浏览:0
  • 来源:中大南方教务系统_中大教务系统_中北大学教务处|中北大学教务处
阅读模式

【摘要】当前的数据挖掘形式,是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论,在其过程的理解上不太引人注意。逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程,被越来越多的数据挖掘实践者运用。今天我们来讲讲大数据建模需要了解的九大形式。

1、大数据建模的大定律一、以业务目标作为实现目标

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。

2、大数据建模的大定律二、了解业务知识

从大数据建模开始到结束,并且要基于了解业务知识的商业理解的基础上,知道这些相关的数据与业务问题有什么的关系,是怎么相关起来的,到最后的塑造阶段,也是要利用业务知识来进行模型塑造,建立起来的大数据模型要通过业务问题的提问和解答。

3、大数据建模的大定律三、做好数据预处理

做大数据建模,不仅仅是建模这一个动作,整个过程的多个环节都是很重要的,在大数据建模的过程中,找到合适的数据源才是重点,对于数据源进行预处理则是难点,数据预处理是困难,虽然说现在已经有很多的自动化的数据处理工具可以被使用,但是这些分析工具以及各种分析方法也是通过了很长的一段探索时间。做大数据建模的时候,在数据预处理阶段不能着急,要找到合适数据预处理的分析方法。

4、大数据建模的大定律四、注重数据原有的模式

在进行大数据建模的时候注重一些数据原有的模式,例如在进行客户购买行为分析过程中,可客户之后的购买预测可能和之前的购买行为有关系,当然这个过程和操作者的经验有很大的相关性,特别是在了解一开始的业务知识之后,可能对于这种原有的模式会有更好的理解。

5、大数据建模的大定律五、大数据建模的价值不在于预测的准确率

一个模型建立起来了,很多人会依照这个模型进行各种预测,如果预测的准确,就说明模型是好的模型,是有价值的,实际上这个不能作为判断价值的标准,一个好的大数据模型是为了改变企业的行为以及以预测的结果来改善企业的行为,传递新的知识和见解,以及会不会适应业务的发展的需要才是它的衡量尺标。

以上就是有关于大数据建模的大定律的介绍,环球网校网校的小编想和大家讲讲,如今是一个大数据时代,各个行业都已经进入了大数据的技术中,所以很多人都慢慢的开始学习大数据,并应用到工作中,如果您正好打算进入大数据行业,大数据建模的大定律一定会对您有所帮助。

编辑推荐

猜你喜欢