在數字經濟時代，互聯網、物聯網、5G、大數據、智慧城市等各類形式的信息技術呈爆炸式增長，使得數據以令人難以想象的速度不斷增長，企業經營的各個階段都可以被記錄下來，產品銷售的各個環節也被記錄下來，客戶的消費行為和網上行為，智能設備的信息都被采集下來。數據已成為一種重要的生產要素，通過對數據的收集、存儲、再組織和分析建模，隱藏在數據中的重要價值及規律被客觀的挖掘展現出來，成為企業和社會升級及可持續發展的重要推動力量。而然這些技術應用的發展，基礎是數據治理和大數據分析建模，大數據分析建模也成為了大數據應用的核心和關鍵環節，也成為科技界和企業界關注的熱點話題。如何進行大數據的建模分析呢，本文帶領大家，了解大數據分析建模的思路。
隨著企業信息化的逐步深入，大量信息系統在企業中廣泛應用，物聯網、云計算、工業互聯網等技術與企業經營生產緊密結合，設備運行、生產加工、測試試驗等數據采集過程更加自動化，企業積累了大量的數據，包括產品銷售數據、客戶消費數據、客戶行為數據、企業運營數據等，企業經營生產的各個階段都可以被記錄下來，產品銷售的各個環節也被記錄下來，客戶的消費行為和網上行為都被采集下來，這些數據隱藏著大量的有價值的規律和信息，是企業的重要資產。
分析手段已無法滿足企業對于深層次信息的挖掘需求，大數據融合、大數據分析、大數據挖掘等技術不斷發展，漏斗分析、事件分析、行為分析、留存分析、屬性分析等模型不斷完善，神經網絡、決策樹、關聯規則等挖掘算法不斷成熟，基于Hadoop、HDFS的分布式存儲技術以及基于Storm、Spark、MapReduce等分布式計算技術迅猛發展，為大數據分析處理及分析建模提供了堅實的技術支撐。
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。 大數據分析建模建議
數據分析建模是企業大數據應用的重要基礎，域名購買，通過建模不僅有效地組織了原始數據，虛擬主機，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
