大數據建模是一個數據挖掘的過程，就是從數據之中發現問題，解釋這些問題，建立相應的數據模型，可以通過預測創造新的決策參考，對于數據建模有不同的平臺以及不同的工具，這個過程中也是有相應的標準，可以大大提高大數據建模的成功率。

第一、以業務目標作為實現目標

大數據建模不只是一個技術，而是一個為了解決業務流程的問題的過程，如果沒有目標或者說不是以解決業務方面的問題作為目標，那么就沒有大數據建模。

第二、了解業務知識

從大數據建模開始到結束，并且要基于了解業務知識的商業理解的基礎上，知道這些相關的數據與業務問題有什么的關系，是怎么相關起來的，到最后的塑造階段，也是要利用業務知識來進行模型塑造，建立起來的大數據模型要通過業務問題的提問和解答。

第三、做好數據預處理

做大數據建模，不僅僅是建模這一個動作，整個過程的多個環節都是很重要的，在大數據建模的過程中，找到合適的數據源才是重點，對于數據源進行預處理則是難點，數據預處理是困難，雖然說現在已經有很多的自動化的數據處理工具可以被使用，但是這些分析工具以及各種分析方法也是通過了很長的一段探索時間。做大數據建模的時候，在數據預處理階段不能著急，要找到合適數據預處理的分析方法。

第四、注重數據原有的模式

在進行大數據建模的時候注重一些數據原有的模式，例如在進行客戶購買行為分析過程中，可客戶之后的購買預測可能和之前的購買行為有關系，當然這個過程和操作者的經驗有很大的相關性，特別是在了解一開始的業務知識之后，可能對于這種原有的模式會有更好的理解。

第五、大數據建模的價值不在于預測的準確率

一個模型建立起來了，很多人會依照這個模型進行各種預測，如果預測的準確，就說明模型是好的模型，是有價值的，實際上這個不能作為判斷價值的標準，一個好的大數據模型是為了改變企業的行為以及以預測的結果來改善企業的行為，傳遞新的知識和見解，以及會不會適應業務的發展的需要才是它的衡量尺標