大数据分析实操培训之如何进行建模分析

进入大数据时代，数据价值的挖掘成为备受企业关注的重点，越来越大规模的数据，越来越多样化的数据类型，使得大数据分析任务的难度不断上升，需要专业技术和专业人才的支持。今天的大数据分析实操培训分享，我们来聊聊如何进行建模分析？

大数据分析实操当中，数据分析建模是非常关键的一环，对于数据分析任务目标的达成，大数据分析建模往往能够起到显著的作用。


大数据分析建模，简单来说就是分成两部分：

1.训练

①需要累积数据，并预期数据越多越好，所以存储必须可扩展。

②处理数据，初步建立算法模型，读取数据。

③需要GPU执行framework(如TensorFlow)，forward前向传播跑出结果，计算误差损失，backward反向传播更新参数修改模型，不断重复，最终得到准确度较高的训练好的模型。

2.推断

①需要全新的数据来验证。

②使用训练好的模型，验证准确度是否真的够高。

③部署该模型到实际环境正式使用。

总体来说，数据建模是一个不断循环的过程，没有最好的模型，只有更好的模型。针对不同的业务需求，需要实时去调整相关的参数，已达到更好的效果。

要想训练出趋近完美的模型，最重要的就是先要有数据，越多越好。不过这首先就会带来一个问题，这些不断成长数据要放在哪里？本地磁盘容量不够，RAID存储扩充不行，只有真正分布式的横向扩展存储才是最适合大数据的。

其次，还有算法方面的因素，不同的场景需求适用不同的算法，也有不同的工具。比如IoT需要使用Kafka，机器学习需要使用Spark ML，深度学习需要使用TensorFlow，大数据分析需要使用Hadoop，处理数据需要使用ETL工具，最后还要做可视化/BI等……

关于大数据分析实操培训，如何进行建模分析，以上就是今天的分享内容了。大数据在快速发展当中，行业对大数据分析人才的需求也在持续上升中，具备实操能力的人才才是真正有价值的人才。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据分析实操培训班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服了解！