企业开展大数据分析，首先要开展业务调查和数据调查工作，明确分析需求，然后选择数据源、数据采样、数据类型选择、缺失值处理、异常值检测与处理、数据标准化、集群分类、变量选择即要进行数据采集、数据清洗、数据转换等工作，最后开展数据分析建模和表达工作。 大数据分析建模需要模型选择、训练模型、评价模型、应用模型、模型结构优化五个步骤。
模型----训练模型----评价模型----应用模型----选择优化模型
选择分析模型：根据收集到的业务需求、数据需求等信息，研究包括行为事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、点击分析、用户行为分析、分组分析、属性分析等，以更好地适应具体的应用场景和分析需求
训练分析模型：各数据分析模型的模型基本固定，但其中有不确定的参数变量和因素激昂的外衣，只有根据其中的变量和因素适应多变的应用需求，模型才能产生通用性。 企业必须训练模型以找到最佳参数或变量元素，并根据实际业务数据确定最佳模型参数。
评估分析模型：需要将具体的数据分析模型放在其特定的业务应用场景中评估数据分析模型。 例如物资采购、产品销售、生产制造等。 评价模型质量的常用指标包括平均误差率、判定系数，评价分类预测模型质量的常用指标包括正确率、准确率、准确率、ROC曲线和AUC值等。
应用分析模型：对数据分析模型完成评价测量后，需要将该模型应用于业务基础实践。 从分布式数据仓库加载主数据、主题数据等，通过数据表达等方法在各类结构化数据和非结构化数据中显示隐含信息，解决工作中的业务问题，如客户行为预测、基于客户的科学分类等。
优化分析模型：如果企业在评估数据分析模型中发现模型不适合或太适合，则表明该模型需要进行优化；在实际的APP场景中，企业定期进行优化；在实际的业务场景中具体优化措施包括重新选择模型、调整模型参数和增加变量因子。 大数据分析建模建议
数据分析建模是企业大数据应用的重要基础，域名的购买，不仅通过建模有效地组织了原始数据、虚拟主机，而且为数据表达提供了重要支持。