财经大数据分析方法建立模型是一个复杂的过程，涉及到多个步骤和技巧。以下是建立模型的一般步骤：
1. 数据收集与处理：首先，需要收集大量的财经数据，包括股票价格、交易量、公司财务报告、宏观经济指标等。然后，对数据进行清洗和预处理，去除异常值、缺失值和重复值，确保数据的质量和一致性。
2. 特征工程：在数据分析中，特征工程是一个重要的环节。通过选择和构造合适的特征，可以更好地描述和预测金融数据。常见的特征包括时间序列特征（如股价指数、利率）、统计特征（如移动平均线、方差）以及基于机器学习的特征（如支持向量机、随机森林）。
3. 模型选择与训练：根据问题的性质和数据的特点，选择合适的机器学习算法或统计方法进行模型构建。常用的模型有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。在训练过程中，需要调整模型的参数，以获得最优的预测效果。
4. 模型评估与优化：使用交叉验证、留出法等方法对模型进行评估，检查模型的泛化能力和预测准确性。根据评估结果，对模型进行调整和优化，以提高模型的性能。
5. 风险管理：在进行金融大数据分析时，需要考虑到风险因素，如市场风险、信用风险、操作风险等。可以通过引入风险控制机制，如止损点、最大回撤等，来降低模型的风险敞口。
6. 实时监控与反馈：建立模型后，需要对其进行实时监控和反馈。通过定期更新数据集和重新训练模型，保持模型的准确性和有效性。同时，还需要关注市场动态和政策变化，及时调整模型以适应新的环境。
总之，建立财经大数据分析模型是一个综合运用数据科学、统计学和金融学知识的过程。通过选择合适的数据源、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化、风险管理以及实时监控与反馈等步骤，可以建立一个有效的金融大数据分析模型，为投资者提供有价值的投资建议。
