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　　其实在学习过程中是按照数据分析框架来做逐项说明的，大概可以分成业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估这五个环节。所谓的业务理解指的是在刚开始学习的时候，老师会跟大家讲解一下跟业务相关的背景，跟大家评估一下分析的需求，等到对对方的需求明确后就开始进入数据理解的步骤，也就是收集数据、数据清洗。在这个环节需要进一步判断这些数据是否满足要求，如果满足要求的话则进入到数据准备环节，第一个步骤是数据探索，做出探索好了后则需要再结合这些数据进行特征描述、分布特性和结构的分析等等。
 

　　在数据转换好了之后就要开始建立模型，在诸多课程内容中，建立模型这个环节的难度系数会比较大，因为它可以被进一步被分成分类和回归聚类分析、关联分析、时序模型、结构优化等等。而且在不同类型中还涉及到了相应的算法，比如说knn算法，贝叶斯神经网络、k均值算法以及指数平滑、支持向量机、灰色理论、遗传算法等等，可以说，只有将所有这一些可能用到的算法以及对应理论都系统掌握起来，才能做好建立模型的这一个步骤。模型建立完成了之后还没有结束，还需要进一步结合着这一个建立起来的模型、到底是否可靠做进一步评估。在评估的时候，其实也有一定的难度，需要去了解一下均方根误差、均方误差正、概率统计，还是要计算一下支持度、置信度等诸多参数的对应数值，只有上面这些数据测出来之后都符合这一模型，那这个模型才可以被保留下来、得到的结论才算是有价值、有参考意义的。

　　大数据分析应用培训课程教学内容都需要系统的掌握起来，在后期的实践上会轻松许多，通过慢慢摸索、未来几年能够成为行业的专家。