大数据分析项目需要经历哪些阶段?

无论哪个行业,时间久了之后都会形成一定的方法论,大数据分析也是一样。从方法论角度,一个大数据分析项目是可以遵循一些已有的模型的,这些模型在过去统计分析时代就已经诞生了。今天小编就为大家分享下大数据分析项目需要经历的阶段,一起来了解下吧!

发现(目标定义):把业务问题转化为分析目标,制定初始假设。

数据准备:准备好分析沙盘,对分析沙盘中的数据执行ETL或ELT,转化成使用和分析的格式,逐步治理数据

规划模型:了解数据之间的关系,确定模型的关键变量,和合适的分析模型

模型建立:创建测试数据集,学习数据集,和生产数据集。运行模型,修正参数,测试模型的可用性,和对运行环境的要求

沟通结果:评判是否达到第一阶段的目标,是否满足业主的要求,是否可以上线运行。

实施:在生产环境部署和实施一个试点项目,应用项目模型。

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