随著(zhe)企業(yè)信息化的逐步深入，大量信息系統在企業(yè)中廣泛應用，物(wù)聯網、雲計算(suàn)、工(gōng)業(yè)互聯網等技(jì)術(shù)與企業(yè)經營生(shēng)産緊密結合，設備運行、生(shēng)産加工(gōng)、測試試驗等數據采集過程更加自(zì)動化，企業(yè)積累了大量的數據，包括産品銷售數據、客戶消費(fèi)數據、客戶行為(wèi)數據、企業(yè)運營數據等，企業(yè)經營生(shēng)産的各個(gè)階段都可以被記錄下(xià)來，産品銷售的各個(gè)環節也被記錄下(xià)來，客戶的消費(fèi)行為(wèi)和網上(shàng)行為(wèi)都被采集下(xià)來，這些數據隐藏著(zhe)大量的有價值的規律和信息，是企業(yè)的重要資産。
                               
另一(yī)方面，傳統的數據報(bào)表、即席查詢等簡單分析手段已無法滿足企業(yè)對于深層次信息的挖掘需求，大數據融合、大數據分析、大數據挖掘等技(jì)術(shù)不斷發展，漏鬥分析、事(shì)件(jiàn)分析、行為(wèi)分析、留存分析、屬性分析等模型不斷完善，神經網絡、決策樹、關聯規則等挖掘算(suàn)法不斷成熟，基于Hadoop、HDFS的分布式存儲技(jì)術(shù)以及基于Storm、Spark、MapReduce等分布式計算(suàn)技(jì)術(shù)迅猛發展，為(wèi)大數據分析處理及分析建模提供了堅實的技(jì)術(shù)支撐。

1 選擇分析模型 基于收集到(dào)的業(yè)務需求、數據需求等信息，研究決定選擇具體的模型，如行為(wèi)事(shì)件(jiàn)分析、漏鬥分析、留存分析、分布分析、點擊分析、用戶行為(wèi)分析、分群分析、屬性分析等模型，以便更好地切合具體的應用場景和分析需求。
                               
2 訓練分析模型 每個(gè)數據分析模型模式基本是固定的，但其中存在一(yī)些不确定的參數變量或要素在裡(lǐ)面，通(tōng)過其中的變量或要素适應變化多(duō)端的應用需求，這樣模型才會(huì)有通(tōng)用性。企業(yè)需要通(tōng)過訓練模型找到(dào)最合适的參數或變量要素，并基于真實的業(yè)務數據來确定最合适的模型參數。
                               
3 評估分析模型 需要将具體的數據分析模型放(fàng)在其特定的業(yè)務應用場景下(xià)（如物(wù)資采購、産品銷售、生(shēng)産制造等）對數據分析模型進行評估，評價模型質量的常用指标包括平均誤差率、判定系數，評估分類預測模型質量的常用指标包括正确率、查全率、查準率、ROC曲線和AUC值等。