大数据建模需要以下基础:
1. 数据收集:需要收集大量的数据,以便进行建模;
2. 数据清洗:需要对收集的数据进行清洗,以确保数据的准确性;
3. 数据分析:需要对收集的数据进行分析,以确定数据的规律;
4. 模型建立:需要根据分析的结果建立模型,以便进行预测;
5. 模型评估:需要对建立的模型进行评估,以确定模型的准确性。
大数据建模需要以下基础:
1. 数据收集:需要收集大量的数据,以便进行建模;
2. 数据清洗:需要对收集的数据进行清洗,以确保数据的准确性;
3. 数据分析:需要对收集的数据进行分析,以确定数据的规律;
4. 模型建立:需要根据分析的结果建立模型,以便进行预测;
5. 模型评估:需要对建立的模型进行评估,以确定模型的准确性。
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