数据模型与分析的方法

数据分析的建模方法 

数据分析的建模方法主要包括以下几个步骤：

1. 选择模型/自定义模型：基于业务基础来决定选择模型的形态，例如，如果要预测产品销量，则可以选择数值预测模型，如回归模型或时序预测模型。

2. 训练模型：每个模型大致的模式是固定的，但其中还会有一些不确定的变量在里面，训练模型就是找到最合适的参数，一旦找到最优参数，模型就基本可用了。

3. 评估模型：一个模型的好坏是需要放在其特定的业务场景下来评估的。评价模型质量的常用指标有：平均误差率、判定系数R2等。

4. 优化模型：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；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。

另外，数据分析模型的构建也有一些方法：

1. 根据政策或制度构建数据分析模型：例如，频次分析法和存在性验证分析法。

2. 根据外部和内部经济环境构建数据分析模型：例如，依存关系分析法、数量关系分析法、逆向反推分析法和异常数量值分析法。