要提升大数据评分从65分到80分，需要系统地分析当前评分的不足之处，并针对性地进行改进。以下是一些步骤和策略：
1. 数据分析与理解：
- 首先，需要对现有的数据进行深入的分析，了解数据的质量、完整性以及数据的分布情况。
- 识别数据中的关键指标和异常值，以便更好地理解数据背后的含义。
2. 数据清洗与预处理：
- 使用数据清洗工具去除重复记录、填补缺失值、纠正错误或不一致的数据。
- 应用数据转换技术（如归一化、标准化）来确保数据在相同的尺度上进行分析。
3. 模型选择与训练：
- 根据问题的性质选择合适的机器学习或统计模型。
- 使用交叉验证等方法评估模型的性能，确保模型的泛化能力。
- 如果可能，尝试集成多个模型以获得更好的预测性能。
4. 特征工程：
- 通过特征选择（如基于相关性分析、信息增益等）来提取对目标变量影响最大的特征。
- 创建新的特征以丰富数据集，提高模型的解释性和准确性。
5. 模型优化与调优：
- 调整模型参数，如学习率、正则化强度等，以提高模型的拟合度。
- 使用网格搜索、随机搜索等方法找到最优的超参数组合。
6. 结果评估与解释：
- 使用适当的评估指标（如准确率、召回率、f1分数、roc曲线等）来评价模型的性能。
- 解释模型的输出，提供清晰的解释性报告，帮助决策者理解模型的决策过程。
7. 持续监控与迭代：
- 定期重新评估模型的性能，确保随着时间的推移模型仍然有效。
- 根据新的数据和反馈不断调整和优化模型。
8. 用户反馈与需求分析：
- 收集用户的反馈，了解他们的需求和期望。
- 根据用户反馈调整模型，以满足实际业务需求。
9. 文档与报告：
- 编写详细的分析报告，包括方法论、模型选择理由、关键发现和建议。
- 确保报告清晰、准确，易于理解，以便其他团队成员能够理解和应用这些发现。
通过上述步骤，可以逐步提升大数据评分，使其达到或超过80分的目标。重要的是要保持耐心和持续的努力，因为提升评分通常是一个迭代的过程。
