关于这个问题，大数据建模思路通常包括以下步骤：
1. 数据收集：收集大量的数据，包括结构化数据和非结构化数据，例如用户行为数据、社交媒体数据、交易数据等。
2. 数据清洗和预处理：对收集到的数据进行初步清洗和预处理，包括去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等。
3. 特征工程：从收集到的数据中提取有意义的特征，例如统计数据、文本特征、图像特征等。
4. 数据分析和建模：利用机器学习、深度学习等技术对数据进行分析和建模，例如分类、聚类、回归等。
5. 模型评估和优化：对建立的模型进行评估和优化，包括模型效果评估、参数调优等。
6. 模型应用：将建立的模型应用到实际场景中，例如推荐系统、风险评估等。
以上是一般的大数据建模思路，具体实现需要根据不同的业务场景和数据特点进行调整和优化。
