大数据建模方法都是有哪些呢？

　　在整个大数据建模方法中，也是会有很多个的，那么它会有哪些建模的方法呢？

　　训练式建模

　　首先，用户在使用这种大数据的运算系统之时，可以使用这种训练式的建模方法，这样的相对简单一些，因为这是供应商直接提供的模型，通过运行中的训练，也或者是自己对整个参数的修改等等，让模型真正知道自己的运行目的，从而达到自己的建模要求。

　　自定义建模

　　相对来说，这种建模也就会有自己的难度，其实在说到自定义之时，它会有很大的含概，有些人根据训练，让它达到更多的运行参数的变化，而且里面也会对它的各种算法有相应的改变，严格来说，这也是自定义，而是是把所有的算法及逻辑都进行改变，也是自定义。

　　哪种方法好

　　既然有不同的建模方法，更多的用户也就希望它在过程中能区别出哪个方法好，而在这样的情况下，也就需要注意一点了，首先是要看自己是什么样的能力，如果是刚开始使用，在大数据建模方法上，可以使用训练式的，这样的会在整个过程中有更好的简单性。

　　如果是用户使用的时间长了，对它的各种数据有所了解，而且也会对整个运算上有更高的要求，使用自定义是更好的，因为它能更好的符合自己的分析及运算要求，所以选择建模的方法，也就要看自己会有什么样的本身的条件，要看自己是什么样的建模能力。