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大数据建模培训班:大数据建模步骤分解

作者:张老师 浏览次数: 2020-04-07 18:16
在大数据分析与处理当中,大数据建模无疑是不可或缺的一个环节,通过大数据建模也能实现更好的大数据价值挖掘,对于下游的大数据应用也能给出更有指导性的价值线索。今天的大数据建模培训班课程分享,我们来聊聊大数据建模分析步骤分解。

大数据建模培训班
 

第一步:选择模型或自定义模式

大数据建模的第一步,需要基于业务问题,来决定可以选择哪些可用的模型。

比如,如果要预测产品销量,则可以选择数值预测模型(比如回归模型,时序预测……);如果要预测员工是否离职,则可以选择分类模型(比如决策树、神经网络……)。

如果没有现成的模型可用,那么可以自定义模型了。不过自己定义模型,需要极高的经验和能力才行。

第二步:训练模型

当模型选择好了以后,就到了训练模型这一步。

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

当然,要找到最优的模型参数一般是比较困难的,怎样找?如何找?这就涉及到算法了。一个好的算法要运行速度快且复杂度低,这样才能够实现快速的收敛,而且能够找到全局最优的参数,否则训练所花的时间过长效率低,还只找到局部最优参数,就让人难以忍受了。

第三步: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。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。

评估模型,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。

第四步:应用模型

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。

第五步:优化模型

优化模型,一般发生在两种情况下:

一是在评估模型中,如果发现模型欠拟合,或者过拟合,说明这个模型待优化。

二是在真实应用场景中,定期进行优化,或者当发现模型在真实的业务场景中效果不好时,也要启动优化。

以上就是今天的大数据建模培训班知识分享,大数据建模步骤分解了,在大数据分析的日常工作当中,数据建模是非常重要的一个环节,掌握相关技能也是必要的。加米谷大数据,成都大数据培训机构,大数据分析零基础班,本月正在招生中,课程大纲及试学视频可联系客服获取!
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