大数据这个概念出现至今已经13年了，然后还有不少的市场部和销售部的相关工作人员缺乏营销分析的技能，这门课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的节能应用于企业日常的运营当中。
同学们在海外的学习有压力其实非常能够理解，毕竟异国他乡，如果出现课程听不懂，作业不会写的问题，会感觉很无助，但是又不知道和谁去诉苦，也不知道如何才能跟上学习的脚步，毕竟出国留学不容易，谁又想半途而废呢，不用太担心，海师帮的辅导老师根据这一情况，全方位的为中国留学生保驾护航，帮助同学们辅导课程、论文、考试、作业等一系列的留学问题，让同学们感受到老师的专业，同时老师都是在海外生活教学多年的华人教师，同学们也会感受到亲切感，不会有太大的心理压力，下面，我来给同学简单讲讲大数据相关的专业知识，希望同学们能够喜欢。
大数据环境下的数据分析模型构建步骤
1、分类和聚类
分类算法是极其常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并按照分类规则将数据项划分为不同的类别。聚类算法则是把一组数据按照相似性和差异性分为若干类别，使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的都是将数据项进行归类，但二者具有显著的区别。
2、回归分析
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其主要研究的问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。按照模型自变量的多少，回归算法可以分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量间的关系，又可分为线性回归和非线性回归分析。
3、神经网络
神经网络算法是在现代神经生物学研究的基础上发展起来的一种模拟人脑信息处理机制的网络系统，不但具备一般计算能力，还具有处理知识的思维、学习和记忆能力。它是一种基于导师的学习算法，可以模拟复杂系统的输入和输出，同时具有非常强的非线性映射能力。
4、关联分析
关联分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的关联、相关性或因果结构，即描述数据库中不同数据项之间所存在关系的规则。例如，一项数据发生变化，另一项也跟随发生变化，则这两个数据项之间可能存在某种关联。关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业输出很多有用的产品组合推荐、优惠促销组合，能够找到的潜在客户，真正的把数据挖掘落到实处。
同学们在平时的学习过程中，一定要掌握正确的方法，不要因为一些地方没有听懂就不管了，这样很容易造成知识链断层，最后导致作业不会写，严重到影响最后的考试复习，所以说平时的积累和课程学习过程很重要，同学们最好找海师帮的留学生辅导老师带着同学进行课程的巩固学习，这样才能更好的消化海外的课程全部学习内容。