在当今这个数据驱动的时代，大数据评分对于企业和组织来说至关重要。然而，当您的大数据评分只有36分时，这无疑会给您带来一定的困扰。为了帮助您提高评分，我将为您提供一些建议和策略。
首先，我们需要了解为什么您的大数据评分只有36分。这可能是由于以下几个原因：数据质量不高、数据量不足、数据处理能力不足、数据分析能力不足等。针对这些问题，我们可以采取以下措施来提高评分：
1. 提高数据质量：确保您收集的数据是准确、完整和可靠的。这包括对数据进行清洗、去重、格式化等操作，以确保数据的质量和一致性。此外，您还可以使用数据质量工具来监控和评估数据质量，以便及时发现并解决质量问题。
2. 增加数据量：数据量是影响评分的重要因素之一。通过扩大数据集的规模，可以提供更多的样本和特征，从而提高模型的泛化能力和预测准确性。您可以采用数据采集、爬虫技术等方式来获取更多的数据。
3. 提升数据处理能力：强大的数据处理能力是提高评分的关键。您可以通过学习和应用先进的数据处理技术，如机器学习、深度学习等，来处理和分析大量的数据。同时，您还可以利用数据处理工具和平台，如Hadoop、Spark等，来加速数据处理过程。
4. 增强数据分析能力：数据分析能力是提高评分的核心。您需要掌握数据分析的基本方法和技巧，如描述性统计、假设检验、回归分析等。此外，您还可以学习和应用高级数据分析方法，如聚类分析、主成分分析等，以获得更深入的洞察和见解。
5. 优化模型选择：选择合适的模型对于提高评分至关重要。根据问题的性质和数据的特点，选择适合的模型类型，如决策树、随机森林、神经网络等。同时，您还可以尝试多种模型组合，以提高模型的性能和稳定性。
6. 调整参数设置：模型的参数设置对评分有很大影响。通过调整模型的超参数，如学习率、正则化系数等，可以优化模型的性能。同时，您还可以使用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。
7. 持续学习和实践：提高评分是一个持续的过程，需要不断地学习和实践。您可以通过参加培训课程、阅读相关书籍和论文、参与开源项目等方式来提升自己的技能和知识。同时，您还可以与其他专业人士交流和合作，共同学习和进步。
8. 关注行业动态和技术进展：大数据评分领域的技术和方法在不断发展和变化。您需要关注行业的最新动态和技术进展，以便及时了解和掌握最新的知识和技能。
9. 建立良好的团队协作：大数据评分往往需要多个部门和角色的合作。您需要与团队成员保持良好的沟通和协作，共同解决问题和挑战。同时，您还可以建立跨部门的协作机制，以促进资源的共享和信息的流通。
10. 定期评估和调整策略：在实施上述策略的过程中，您需要定期评估和调整策略。通过收集反馈和数据，您可以了解哪些方法有效，哪些需要改进。同时，您还可以根据业务需求和市场变化来调整策略，以确保评分的持续提升。
总之，提高大数据评分需要从多个方面入手，包括提高数据质量、增加数据量、提升数据处理能力、增强数据分析能力、优化模型选择、调整参数设置、持续学习和实践、关注行业动态和技术进展以及建立良好的团队协作等。通过综合运用这些策略和方法，您可以逐步提高大数据评分，为企业的发展提供有力支持。
