大資料建模一般有哪些步驟，數學建模有哪些步驟

1樓：匿名使用者

所謂提煉數學模型，就是運用科學抽象法，把複雜的研究物件轉化為數學問題，經合理簡化後，建立起揭示研究物件定量的規律性的數學關係式(或方程式)。這既是數學方法中最關鍵的一步，也是最困難的一步。提煉數學模型，一般採用以下六個步驟完成：

第一步：根據研究物件的特點，確定研究物件屬哪類自然事物或自然現象，從而確定使用何種數學方法與建立何種數學模型。即首先確定物件與應該使用的數學模型的類別歸屬問題，是屬於「必然」類，還是「隨機」類；是「突變」類，還是「模糊」類。

第二步：確定幾個基本量和基本的科學概念，用以反映研究物件的狀態。這需要根據已有的科學理論或假說及實驗資訊資料的分析確定。

例如在力學系統的研究中，首先確定的摹本物理量是質主(m)、速度(v)、加速度(α)、時間(t)、位矢(r)等。必須注意確定的基本量不能過多，否則未知數過多，難以簡化成可能數學模型，因此必須詵擇出實質性、關鍵性物理量才行。

第三步：抓住主要矛盾進行科學抽象。現實研究物件是複雜的，多種因素混在一起，因此，必須變複雜的研究物件為簡單和理想化的研究物件，做到這一點相當困難，關鍵是分清主次。

如何分清主次只能具體問題具體分析，但也有兩條基本原則：一是所建數學模型一定是可能的，至少可給出近似解；二是近似解的誤差不能超過實際問題所允許的誤差範圍。

第四步：對簡化後的基本量進行標定，給出它們的科學內涵。即標明哪些是常量，哪些是已知量，哪些是待求量，哪些是向量，哪些是標量，這些量的物理含義是什麼?

第五步：按數學模型求出結果。

第六步：驗證數學模型。驗證時可根據情況對模型進行修正，使其符合程度更高，當然這以求原模型與實際情況基本相符為原則。

2樓：匿名使用者

首先分析然後提出解決方案然後建模然後計算然後再選最優最後確定

資料分析一般有哪些步驟?

3樓：環球青藤

一、識別需求

資訊需求是確保資料剖析程序有用性的首要條件，而且可認為資料蒐集和剖析供給清晰的目標。識別資訊需求是管理者的職責。管理人員應根據決議計劃和程序操控的需求提出資訊需求。

就程序操控而言，管理者應識別用於支撐程序輸入，程序輸出，資源分配的合理性，程序活動的優化以及程序異常的發現所需的資訊。

二、蒐集資料

蒐集資料的目的是確保資料剖析程序有用的基礎。安排需求蒐集資料的內容，途徑和辦法的方案。

三、剖析資料

剖析資料是將經過處理，分類和剖析蒐集到的資料轉化為有價值的資訊，一般使用以下辦法：舊的七個工具：即擺放圖、因果圖、分層法、調查表、漫步圖、直方圖、操控圖;七個新工具：

相關圖、系統圖、矩陣圖、kj法、方案評審技術、pdpc法、矩陣資料圖。

四、程序改善

資料剖析是質量管理體系的基礎。安排的管理者應在恰當**估以下問題的有用性：首先，為決議計劃供給的資訊是否充沛和可信，以及因為資訊缺乏，不精確和滯後而導致決議計劃過錯的問題;第二個問題是資訊在繼續改善質量管理體系、程序和產品方面起到的作用是否到達預期，以及在產品程序中使用資料剖析是否有用?

第三是蒐集目的是否清晰，蒐集的資料是否真實，充沛，資訊通道是否暢通。第四，資料剖析辦法是否合理，危險是否操控在可接受的範圍內;實用資料剖析所需的資源是否得到確保。

4樓：與發個人資料

回答1、業務理解

最初的階段集中在理解專案目標和從業務的角度理解需求，同時將這個只是轉化為資料探勘問題的定義和完成目標的初步計劃。

2、資料理解

資料理解階段從初始資料收集開始，通過一些活動的處理，目的是熟悉資料，識別資料的質量問題，首次發現資料的內部屬性，或是探測引起興趣的子集去形成隱含資訊的假設

3、資料準備

資料準備階段包括從未處理資料中構造最終資料集的所有活動。這些資料將是模型工具的輸入值。這個階段的任務有可能執行多次，沒有任何規定的順序。

任務包括表、記錄和屬性的選擇，以及為模型工具轉換和清洗資料。

4、建模

在這個階段，可以選擇和應用不同模型技術，模型引數被調整到最佳的數值。一般，有些技術可以解決一類相同的資料探勘問題。有些技術在資料形成上有特殊要求，因此需要經常跳回到資料準備階段

5、評估

到專案的這個階段，你已經從資料分析的角度建立了一個高質量顯示的模型。在開始最後部署模型之前，重要的事情是徹底的評估模型，檢查構造模型的步驟，確保模型可以完成業務目標。這個階段的關鍵目的是確定是否有重要業務問題沒有被充分考慮。

在這個階段結束後，一個資料探勘結果使用的決定必須達成

6、部署

通常，模型的建立不是專案的結束。模型的作用是從帶護具中找到知識，獲得的知識需要便於使用者使用的方式重新組織和展現。根據需求，這個階段可以產生簡單的報告，或是實現一個比較複雜的、可重複的資料探勘過程。

在很多案例中，這個階段是由客戶而不是資料分析人員承擔部署的工作。

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