建模如何进行数据分析

⒈扫盲系列（8）：数据仓库建模之OLAP多维分析多维OLAP分析是数据仓库建模的核心技术，通过钻孔、切、切块、旋转等作，可以实现深度数据分析和灵活的报表生成。 这些交互式作，例如应用COUNT、SUM和G等聚合函数，使用户能够直观地探索数据、模式和趋势，并为决策支做出贡献。
首先，钻取是一种分析方法，通过聚合和归约作，用户可以在不同层次的维度之间进行切换，比如。 从年到季度，从季到月。 细化或聚合数据以识别异常并深入了解数据。
切片和切块帮助用户快速定位特定的数据子集。 非常有用，可以数据中的深层关系。
旋转是一种数据透表作，它改变了维度的显示方式，例如时间序列数据的垂直显示或不同产品类别的水平比较，使数据的显示更加直观，有助于理解内部连接之间的关系。
通过FineReport、FineBI等工具实现，提供丰富的数据分析和可化功能，显着提高业务决策的效率和准确性。 在数据仓库建模中，多维OLAP分析是不可或缺的一部分，结合使用这些工具和作，用户可以更好地理解数据并做出决策。 ⒉数据建模分析的全流程数据建模是在数据级别建立逻辑关系的算法的集合。 它可以计算未来的同源数据并产生可预测的结果。 简单来说，模型就是一种算法或者公式，比如模型y=ax+b。 通过这个公式，输入x，就可以得到y值。 数据建模的最终目标是提高效率（优化业务流程）。
数据模型主要分为业务模型和算法模型，两者都是为了支业务而设计的。 业务模型通过分析方法、业务维度、指标构建业务规则的指标体系，如RFM分析模型、AARRR分析模型、5W2H分析模型等。 算法模型是基于机器学习等算法构建的模型，例如如相关性、聚类、决策树（分类）、逻辑回归、神经网络、时间序列等。 通过这些算法建立的模型基本分为预测、聚类、相关性和异常检测四种类型，例如流失预模型、购物篮分析模型、消费预测模型、消费群体模型等。
数据建模可分为以下几个步骤：明确业务问题，确定目标；数据理解与获取、数据描述与分析；数据清洗、数据预处理；数据管理；描述性统计、洞察结论；特征选择、模型选择；数据集划分、设置参数、加载算法、构建模型；模型评估；模型调整；输出规则、模型加载、结果呈现；模型部署。
在数据理解和获取阶段，需要与业务方进行沟通，统一数据口径，验证数据来源的真实性，以及数据满足业务需求的时效性。 数据获取可能来自内部数据库或网站爬行。 数据描述分析是在获得数据之后进行的。 为了避免后期踩坑和复工，首先要了解手的数据，得到的数据指标是否满足需求，数据的质量如何，特征的含义和计算方法是什么字段，各个特征字段的分布是否符合预期，特征字段之间的相关性是否符合基本逻辑，探索数据中的规则和模式，形成可检验的假设。 如有必要，计算相关性、箱线图分析等。
在数据清洗和数据预处理阶段，需要删除无效信息，处理重复值、缺失值和离群值。 缺失值的处理可以根据样本数据量和缺失比例来决定是删除整个字段还是填写缺失值。 异常值要谨慎处理，异常数据不要轻易丢弃。 关键是要识别出异常数据，然后根据实际业务删除或修正异常数据，避免异常数据影响分析结论。
在数据管理阶段，需要将数据组织成可以进一步分析的格式，并且需要对数据进行标准化。 描述性统计阶段描述基本情况，为建模提供基础信息。 在特征选择阶段，选择变量和算法。 在数据集划分阶段，将数据分为训练集、测试集和验证集。 在模型评估阶段，对训练后的模型的性能进行评估。 在模型调整阶段，选择更合适的算法、调整模型参数、改进数据。 在输出规则阶段，输出的结果可能是一个业务模型、一些规则、或者是算法代码，并将相关数据直观地呈现出来。 在模型部署阶段，将模型放入业务应用中产生业务价值，实时跟踪，并根据反馈结果迭代更新。