模型训练思路

模型训练思路
基于数据仓库分析模型。

1. 大数据时代背景下，各大企业都在做数字化赋能。然而数字化的基础是数据仓库，简单介绍一下如何建立数据仓库。 2. 思考方向：使用数据处理工具ETL将数据抽取、过滤、脱敏后存入数据仓库。可以将各种不同数据来源的数据写入数据仓库变为数据资产，为数字赋能提供基础。 3. 开源ETL工具：kettle

模型训练

1. 模型定义，根据模型特征确定模型画像，设定模型算法。 2. 模型执行，开始执行模型算法，不断增强算法，积累模型数据。 3. 将计算结果分类处理。

训练结果分类：成功、失败、未知。

人为干预，对失败、未知两类结果进行纠错，将识别不准确的数据进行修正。

增强模型特征，增强模型算法能力，丰富模型特征完善画像。不断进行算力训练，完善模型。