版权声明：本博客都是作者10多年工作总结 https://blog.csdn.net/Peter_Changyb/article/details/85044332
数据分析过程：问题抽象-》数据域定义-》数据处理-》数据集成-》数据加工-》数据集（用于数据分析的集合）
离线分析：历史数据
实时分析：运行数据
调优方案：
•问题抽象：分类、聚类、推荐、关联规则
•特征获取：预处理
•特征选择-》专业知识（知识库）+算法（逻辑回归+PCA）
•数据模型建立：评价（敏感度、特异度）
•算法库：Weka/Spark/Python/Java/C++;TensorFlow/Torch/Pytorch
•数据特点：大数据4个V
•数据模型的实时更新：按天
•实时预测效率（秒级预测）：Spark/Flink
•误差分析：训练集的数据排查
•算法调优