2021 年 11 月 24 日 热门，模型是使用称为样本的数据子集创建的。创建一个模型后，将使用第二个更大的数据集来测试或验证该模型。这个过程经常重复。模型经过验证后，将用于验证或“评分”所有数据。这是几十年来众所周知的统计方法。
通过使用大数据数据科学家使用大
部分或全部数据来创建模型。通过这样做，数据科学家能够在模型中引入额外的自变量，以提高模型的功效（准确性）。当使用 南非 WhatsApp 号码数据 过去的数据时，该模型可以识别历史数据提取技术中使用的截断周期之外的趋势。
例如，在金融服务行业，由于数据和计算的限制，市场模型是在相对较短的时间内（例如3至5年）创建的，但许多经济周期跨越10年。
大数据为金融行业的数据科学家提供了
对所需时间范围进行建模的机会。 跳出平凡的思维 作为多学科思想家，数据科学家使用多种技术来创建分析模型来实现业务目标。
例如，数据科学家使用更多的“集成模型”，将许多模型结合在一起，然后从每个模型中汲取最好的知识以产生最佳的 海湾电话号码 预测结果（Seni＆Elder，2010）。除此之外，其他数据科学家也在整合技术以产生最佳结果。 例如，数据科学家使用流行的算法技术创建预测模型，而不是使用模拟技术来评估数百万个场景，然后应用优化技术来最大化模型结果。
