今天给大家分享一下 数据开发工作中数据建模的步骤，![大数据数据建模[通俗易懂]](https://img.95890.com/2023/05/20230519101634660.png)
第一步：选择模型或者自定义模型
这第一步需要我们基于业务问题，来决定我们需要选择哪种模型，目前市场中有很多模型可以供我们选择，
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，就需要我们自定义模型了，自定义模型不是一件容易的事情，需要非常nb的数学基础和科研精神，当前绝大多数人所谓的建模，都只是选择一个已有的数学模型来工作而已。
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！
这么多可选模型，到底选择哪个好呢？
这里我告诉你，模型的好坏是不能单独出来评论的，对不同的需求场景模型的选择也不同。
第二步 : 训练模型
模型选择好以后，就到训练模型这一步，
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。
如何找到一个非常好的参数呢？不用担心，会有分析工具来帮我们来查找。
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。
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（如下图所示）有：正确率、查全率、查准率、ROC曲线和AUC值等等。
对于分类预测模型，一般要求正确率和查全率等越大越好，最好都接近100%，表示模型质量好，无误判。
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。
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。
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。
如果在评估模型时，发现模型欠拟合（即效果不佳）或者过拟合，则模型不可用，需要优化模型。所谓的模型优化，可以有以下几种情况：
1）重新选择一个新的模型；
2）模型中增加新的考虑因素；
3）尝试调整模型中的阈值到最优；
4）尝试对原始数据进行更多的预处理，比如派生新变量。
不同的模型，其模型优化的具体做法也不一样。比如回归模型的优化，你可能要考虑异常数据对模型的影响，也要进行非线性和共线性的检验；再比如说分类模型的优化，主要是一些阈值的调整，以实现精准性与通用性的均衡。
当然，也可以采用元算法来优化模型，就是通过训练多个弱模型，来构建一个强模型（即三个臭皮匠，顶上一个诸葛亮）来实现模型的最佳效果。
实际上，模型优化不仅仅包含了对模型本身的优化，还包含了对原始数据的处理优化，如果数据能够得到有效的预处理，可以在某种程度上降低对模型的要求。所以，当你发现你尝试的所有模型效果都不太好的时候，别忘记了，这有可能是你的数据集没有得到有效的预处理，没有找到合适的关键因素（自变量）。
不可能有一个模型适用于所有业务场景，也不太可能有一个固有的模型就适用于你的业务场景。好的模型都是需要根据需求进行优化的！
希望能帮助到各位程序员们！！！