成都大数据风控建模怎样才能更有价值？

　　同样是成都大数据风控建模，但是不同的模型之下，会有不同的价值，站在用户的立场上来说，也都是希望它在过程中有更好的价值，那么怎样实现这一点呢？

　　数据深入

　　因为在大数据的计算过程中，首先就是以数据为依据，所以需要对数据进行更好的深入，在过程中无论是什么样的模型，首先就需要让它在过程中来对数据进行更为深入的了解，现在有很多个用户往往会在数据分析中，一旦出现难以处理的事件，就当成特殊事件处理，这是不对的。

　　子模型的应用

　　在整个成都大数据风控建模的过程中，它并不是只对一个模型进行使用，而是要使用到很多个子模型的，量化模型的使用是它分析的重要的依据，所以需要在过程中使用到更多的子模型，这样无论是对数据的处理，还是分析过程中的深入性也都是会有相应的提高的。

　　业务线的数据整理

　　因为是应用到风控上的模型，所以也就需要首先对业务线上的数据来进行整理，需要说明一点，因为是自己的数据，所以需要对各种数据来进行提前的处理，如果是在过程中没有对数据进行更好的处理，只是按照模型的分析，往往难以达到更好的分析深度。

　　当然，在整个分析之时，分析系统是只关注它的本身的机率，但是有些是没有机率事件的，这也就需要让它的模型算法来进行改变了，所以分析模型的正向性和反向性也需要重视。