決策是把各種方案進行對比分析，然後得出最優的一個方案。 1，是看結果，也就是預測的結果，哪一個和預期的效果更相符。

2是方案實施的過程的複雜程度，理論上講越簡單越好。

3是各種資源的投入和利用，理論上是投入的越少，利用的效率越高越好

主要步驟可以概括為以下幾個：

確定研究問題：需要明確研究想要解決的問題，例如探索某一變量對另一變量的影響、確定某一變量的變異性、建立預測模型等。

收集數據：需要收集與研究問題相關的數據，可以通過文獻調研、現實調查等方式獲取。

數據清洗和準備：在進行數據分析之前，需要對數據進行清洗和準備。這包括去除缺失值、異常值、重複值等，並進行數據轉換、歸一化和特徵選擇等操作。

特徵工程：特徵工程是指從原始數據中選擇、提取、轉換和集成有用的特徵。常用的特徵選擇方法包括主成分分析、相關分析、因子分析等。

建立模型：在特徵工程完成後，可以使用多種機器學習算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、神經網絡等，建立模型。

模型評估和調整：評估模型的性能，包括誤差、殘差、擬合度、過擬合等指標。如果模型過擬合，需要進行模型調整，例如添加正則項、減少樣本大小等。

模型應用：將建立的模型應用到實際問題中，例如預測銷售額、構建分類模型、進行圖像識別等。

模型解釋和可視化：在模型應用後，需要對模型進行解釋，包括模型的原理、參數含義等。同時，可以使用可視化方法，如散點圖。

數據分析建模步驟有：

1、分類和聚類;2、回歸分析;3、神經網絡;4、關聯分析。... 數據分析建模步驟有：

1、分類和聚類;2、回歸分析;3、神經網絡;4、關聯分析。