大數(shù)據(jù)分析模型建立方法的步驟如下：

1. 確定目標和需求：需要明確分析的目標和需求，以便為后續(xù)的分析工作提供指導。

2. 數(shù)據(jù)收集：根據(jù)目標和需求，收集相關的數(shù)據(jù)。這可能包括結構化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)）和非結構化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻等）。

3. 數(shù)據(jù)預處理：對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗、轉換和規(guī)范化處理，以便于后續(xù)的分析。這可能包括去除重復數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉換數(shù)據(jù)類型等操作。

4. 特征工程：從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征，以便于后續(xù)的建模和預測。這可能包括選擇適當?shù)奶卣鳌嬙煨碌奶卣鞯炔僮鳌?/p>

5. 模型選擇：根據(jù)問題的性質和數(shù)據(jù)的特點，選擇合適的機器學習或統(tǒng)計模型。常見的模型包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。

6. 模型訓練：使用訓練數(shù)據(jù)集對選定的模型進行訓練，使其能夠學習數(shù)據(jù)的規(guī)律和特征。

7. 模型評估：使用測試數(shù)據(jù)集對訓練好的模型進行評估，以檢驗其性能是否滿足預期。常用的評估指標包括準確率、召回率、F1分數(shù)、AUC等。

8. 模型優(yōu)化：根據(jù)評估結果，對模型進行調(diào)整和優(yōu)化，以提高其性能。這可能包括調(diào)整模型參數(shù)、改變算法、增加特征等操作。

9. 模型部署：將訓練好的模型部署到實際應用場景中，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析和預測。

10. 持續(xù)監(jiān)控和更新：在模型部署后，需要持續(xù)監(jiān)控其性能，并根據(jù)新的數(shù)據(jù)和業(yè)務需求進行更新和優(yōu)化。