数据分析 建模-数据分析建模推荐***取先用大数据实验

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析 建模的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据分析 建模的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么是分析建模？
2. 分析数据的思路和方法？
3. 统计模型数据分析方法怎么用？
4. 如何进行实证分析的模型构建？
5. 数据分析规划及思路？

什么是分析建模？

分析模型是对客观事物或现象的一种描述。模型是被研究对象的一种抽象。客观事物或现象，是一个多因素综合体。因素之间存在着相互依赖又相互制约的关系，通常是复杂的非线性关系。

词语释义

为了分析其相互作用机制，揭示内部规律，可根据理论推导，或对观测数据的分析，或依据实践经验，设计一种模型来代表所研究的对象。模型反映了对象最本质的东西，略去了枝节，是被研究对象实质性的描述和某种程度的简化，目的在于便于分析研究，模型可以是数学模型或物理模型。前者不受空间和时间尺度的限制，可进行压缩或延伸，利用计算机进行模拟研究，故得到广泛应用；后者根据相似理论来建立模型。在地理学物质、能量和信息传递和转换的研究中，已建立了许多分析模型。借助模型进行分析，是一种有效的科学方法。

分析数据的思路和方法？

分析数据的一般思路是：明确问题、获取数据、数据清洗、数据分析、模型建立、模型评估、结论提炼等步骤。

其中，数据清洗是重要的一步，需要去除重复值、缺失值、异常值等。数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。不同方法适用于不同类型的数据和问题，常见的统计方法如回归、分类、聚类等，机器学习的方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习等，而数据挖掘则是从大量数据中挖掘关联、规律、趋势等。

最终，结合领域知识和业务需求，提出具有实际意义的结论和建议。

统计模型数据分析方法怎么用？

统计模型数据分析方法是通过使用统计学原理和数学模型来对数据进行分析和解释的一种方法。

首先，需要收集所需数据并进行清洗和整理，然后选择合适的统计模型进行建模。

接着，通过对数据进行拟合和***设检验，验证模型的有效性和准确性。

最后，根据模型的结果进行数据解释和预测。常用的统计模型包括线性回归、逻辑回归、方差分析等。使用统计模型数据分析方法可以帮助人们更深入地了解数据背后的规律和关系，为决策提供可靠的依据。

如何进行实证分析的模型构建？

首先，要明白研究一个问题，通常是有固定的步骤和方法，能够解决大部分的问题，个别例外是需要综合考虑的； 2

/6 其次，研究过程和步骤通常分为5个步骤和程序，包括模型估计、参数估计、模型检验、检验标准和模型应用； 3 /6 接着，进行模型设定不是凭空想象，而是要根据经济理论或者实际经济活动和经济行为，进行推导演化，才能进行； 4 /6 然后，要想设置好比较符合要求的参数和模型，需要进行详细的数据统计和分析，数据来源要安全可靠，具有可对比性； 5

/6 再次，模型建立后，不一定一次就能满足要求，需要通过标准等进行检验，是否符合，并不断的进行修正； 6

/6 最后，模型建立并检验通过后，可以将设定好的模型用于结果分析，经济预测，政策评价和经济理论验证等方面；

数据分析规划及思路？

1、明确需求，确定分析目标

数据分析人员是承接领导或业务部门的需求，所以第一步就是明确领导或者业务部门想要什么，他们最终想达到什么目标，这是最基本，也是最重要的，偏离目标的数据分析毫无意义。

2、梳理业务逻辑

在明确分析目标后，不要盲目根据自己的理解去开展分析，要进一步沟通业务部门，梳理清楚业务逻辑，比如，业务部门针对不同模块业务，有不同策略，对应不同动作，如果我们不明晰就进行分析，很容易偏离业务部门需求，还得二次返工，所以一定要梳理清晰的业务逻辑。

3、搭建数据分析框架

在明确目标和业务逻辑后，就可以搭建基础数据分析框架了，数据分析框架包括：我们分析要用到的方法或模型，需要分析的指标，指标数据来源等等。

4、明确指标，收集数据

在分析框架搭建完成后，我们需要的指标和数据就基本明确了，接下来要做的就是收集数据了，数据收集主要有两大途径，一是自己提取数据（公司数据库or数据挖掘），二是业务部门提供，自己提取数据可以按照自己的想法编写代码获取，难度不大。我们着重说一下从业务部门获取数据。在和业务部门收集数据过程中要特别注意，确定好数据收集模板和数据统计维度，包括指标的单位等，因为业务部门不知道你想要的数据维度是什么样的，信息不对称的结果就是带给你和业务部门double工作量

5、数据清洗

在获取到数据后，要对数据进行整理，规范数据格式，包括原始数据的格式规范，以及数据的后续统计操作，数据清洗会占用较多的时间，可以说它决定着你后续分析的质量。我曾经在做实证时，因为数据清洗不彻底导致返工，那感觉真的相当痛苦。真所谓模型运行5分钟，数据清洗1小时。

6、数据建模&分析

在准备好干净并且没问题的数据后，就可以进行数据建模了，建立模型，获取结果数据，进行分析，这一块就得结合业务逻辑来进行。

7、数据可视化

在进行数据分析过程中，如果你只是罗列一堆数字，领导和业务部门看了会头昏眼花，为了让他们一目了然的看出数据反映出来的问题，要对分析的数据结果进行可视化，做一些简洁直观的图表

8、内容汇报

这个时候，我们要把我们前面得到的分析结果形成报告（PPT），汇报给领导。在撰写报告的过程中，要注意的就是结论先行并且指标数据来源明确，其他的就靠大家自由发挥了

到此，以上就是小编对于数据分析 建模的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析 建模的5点解答对大家有用。