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成都大数据分析师培训机构:大数据分析模型建立步骤分解

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2020-04-20 10:59:20

我们在做大数据分析的时候一般都会建立一个大数据模型,而今天我们就一起来了解一下,大数据模型建立都分为了哪些步骤。成都大数据分析师培训机构希望通过对本文的阅读,大家...

  我们在做大数据分析的时候一般都会建立一个大数据模型,而今天我们就一起来了解一下,大数据模型建立都分为了哪些步骤。成都大数据分析师培训机构希望通过对本文的阅读,大家对于大数据分析能够有更全面的了解。

  一般情况,模型都有一个固定的模样和形式。但是,有些模型包含的范围较广,比如回归模型,其实不是某一个特定的模型,而是一类模型。我们知道,所谓的回归模型,其实就是自变量和因变量的一个函数关系式而已,如下表所示。因此,回归模型的选择,也就有了无限的可能性,回归模型的样子(或叫方程)可以是你能够想到的任何形式的回归方程。所以,从某种意义上看,你自己想出一个很少人见过的回归方程,也可以勉强算是自定义模型了哈!

  成都大数据分析师培训机构:大数据分析模型建立步骤分解

  当模型选择好了以后,就到了训练模型这一步。

  我们知道,之所以叫模型,这个模型大致的形状或模式是固定的,但模型中还会有一些不确定的东东在里面,这样模型才会有通用性,如果模型中所有的东西都固定死了,模型的通用性就没有了。模型中可以适当变化的部分,一般叫做参数,就比如前面回归模型中的α、β等参数。

  所谓训练模型,其实就是要基于真实的业务数据来确定合适的模型参数而已。模型训练好了,也就是意味着找到了合适的参数。一旦找到优参数,模型就基本可用了。

  模型训练好以后,接下来就是评估模型。

  所谓评估模型,就是决定一下模型的质量,判断模型是否有用。

  前面说过,模型的好坏是不能够单独评估的,一个模型的好坏是需要放在特定的业务场景下来评估的,也就是基于特定的数据集下才能知道哪个模型好与坏。

  既然要评估一个模型的好坏,就应该有一些评价指标。比如,数值预测模型中,评价模型质量的常用指标有:平均误差率、判定系数R2,等等;评估分类预测模型质量的常用指标有:正确率、查全率、查准率、ROC曲线和AUC值等等。

  如果评估模型质量在可接受的范围内,而且没有出现过拟合,于是就可以开始应用模型了。

  这一步,就需要将可用的模型开发出来,并部署在数据分析系统中,然后可以形成数据分析的模板和可视化的分析结果,以便实现自动化的数据分析报告。

  应用模型,就是将模型应用于真实的业务场景。构建模型的目的,就是要用于解决工作中的业务问题的,比如预测客户行为,比如划分客户群,等等。

  当然,应用模型过程中,还需要收集业务预测结果与真实的业务结果,以检验模型在真实的业务场景中的效果,同时用于后续模型的优化。

(责任编辑:范老师)
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