建立大数据模型需要经过以下步骤：
1. 数据采集：收集大量的数据，并进行清洗和预处理。
2. 特征选择：选择与建模目标相关的特征，并对特征进行分析和加工。
3. 模型选择：选择适合数据集的模型，如线性回归、决策树或神经网络。
4. 参数调节：调整模型的参数，以找到最优的预测结果。
5. 模型评估：用测试数据集来评估模型的性能，比较不同模型的表现。
6. 模型应用：将模型应用于新的数据集中，进行预测或分类。
建立大数据模型需要多学科交叉的知识和实践经验，并不断地优化模型，以提高其预测能力和鲁棒性。
