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数据模型简介在神策分析中，我们使用事件模型event 模型来描述用户在产品上的各种行为，这也是神策分析所有的接口和功能设计的依据。

简单来说，事件模型包括事件event和用户user两个实体，同时配合物品item实体可以做各种维度分析，在神策分析中，分别提供了接口供使用者上传和修改这两类相应的数据，在使用产品的各个功能时，这两类数据也可以分别或者贯通起来参与具体的分析和查询。

三、建立模型

在准备好的数据基础上，建立数据模型，这种模型可能是机器学习模型，也可能不需要机器学习等高深的算法。选择什么样的模型，是根据要解决的问题目标确定的。

当然可以选择两个或以上的模型对比，并适当调整参数，使模型效果不断优化。

四、模型评估

模型效果的评估有两个方面：一是模型是否解决了需要解决的问题是否还有没有注意和考虑到的潜在问题需要解决；二是模型的准确性误差率或者残差是否符合正态分布等。

如：在识别kol假粉的问题中，需要评估的是：模型能否识别出假粉？识别的误差率是多少？粉丝识别误差率=假粉误认为真粉的数量+真粉误认为假粉的数量/总粉丝数

结果呈现

结果呈现主要关注以下三个方面：模型解决了哪些问题？解决效果如何？如何解决问题？具体操作步骤是什么？

模型部署

通过大量数据解决了一个或多个重要的现实问题，需要将方案落实下去，一般情况下需要通过线上技术环境部署落实，从而为后面不断优化模型、---地解决问题打下基础。

交由工程人员部署技术环境，需要数据建模团队撰写需求文档，并---工程人员理解需求文档的内容，才能达到较好的模型部署效果。