眾所周知，如今是互聯網大數據時代，誰擁有數據，誰就更占據市場主導地位。因此越來越的企業想方設法的進行數據收集。然后在從這些數據中找到有價值的信息，但是這個過程并不簡單的操作就可以完成的。也就是說從數據收集到數據模型要怎么做？從數據收集到建立數據模型，一般需要經歷五個步驟，即數據收集、數據可視化、數據預處理、準備模型輸入以及訓練模型。

　　第一步：數據收集

通俗來講，我們把數據挖掘可以看作是想要炒一盤可口的菜肴。那么，首先第一步就是去菜市場買菜。同樣的，我們要從數據中找到需要的信息，第一步就是收集數據。

　　第二步：數據可視化

就好比你去買菜的時候，肯定要好好挑選一下，爭取買到比較新鮮的蔬菜。同樣的，數據挖掘的第二個步驟，就是再有了數據之后，還要看看拿來的數據長啥樣。因此，我們可以利用各種可視化庫來觀察一下數據的內容，比如matplotlib或seaborn。

　　第三步：數據預處理

買完菜回到家我們要做的就是洗菜，把附著的泥土和殘枝爛葉去掉，不然會影響我們的口感。通過上一步的可視化，我們可以發現數據里面有沒有“殘枝爛葉”，也就是我們說的異常值。異常值包括格式有問題的數據，例如年齡信息填的不是數字，或者信息根本就不符合邏輯，比如年齡填的200歲。

大家填過各種調查問卷吧？很多人在填寫的時候，遇到那些不是必須填的地方一般都會空著不填。這就導致數據集里除了異常值，還有一個經常會遇到的就是缺失值。我們也會通過一些手段來彌補一下這些空缺。就好比我們把蔬菜清洗干凈之后，還要選擇一下是不是所有的菜我們都需要呢?想吃蔬菜的可以多放蔬菜，想吃肉的就多放些肉。所以我們還需要在數據里選擇出來跟我們的任務相關的特征，這個過程叫做特征選擇。

　　第四步：準備模型輸入

我們此時案板上放著我們洗干凈和挑選出來的蔬菜，下一步就是切菜了。畢竟炒土豆絲也沒有把一整個土豆直接放鍋里的。所以我們要對這些蔬菜，也就是數據，進行一個轉化。這個過程我們運用到獨熱編碼和分桶，分別是對離散型數據和連續型數據的處理方式。

　　第五步：訓練模型

最后一步就是炒菜啦。我們的模型就是不同種類的鍋，在數據挖掘中常見的模型翻來覆去就那么幾個，比如決策樹，邏輯回歸，梯度提升樹，k-means等。一般來講，比較有代表性的兩個模型是邏輯回歸和決策樹，可以預測“是否會幸存”。其他的模型只是內部原理不同，但使用方法都是一樣的。大家在進行數據挖掘的時候，也可以選擇若干模型，最后看看結果分別都怎么樣，對比一下誰比較強。

以上就是關于從數據收集到數據模型要怎么做的全部內容，想了解更多關于大數據的信息，請繼續關注中培偉業。