大資料建模方法

大資料建模的方法是將具體的資料分析模型放在其特定的業務應用場景下（如物資採購、產品銷售、生產製造等）對資料分析模型進行評估，評價模型質量的常用指標包括平均誤差率、判定係數，評估分類預測模型質量的常用指標包括正確率，對資料分析模型評估測量完成後，需要將此模型應用於業務基礎的實踐中去，從分散式資料倉庫中載入主資料、主題資料等，通過資料展現等方式將各類結構化和非結構化資料中隱含的資訊顯示出來，用於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。

大資料建模方法

大資料建模五步法:

第一步：選擇模型或自定義模式

第二步：訓練模型

第三步：評估模型

第四步：應用模型

第五步：優化模型

大資料建模是一個數據挖掘的過程，就是從資料之中發現問題，解釋這些問題，建立相應的資料模型。

大資料建模不只是一個技術，而是一個為了解決業務流程的問題的過程，如果沒有目標或者說不是以解決業務方面的問題作為目標，那麼就沒有大資料建模。