首先 ， 清理 数据 并 正确 形成 数据 。 然后 由 机器 学习 系统 （ 如 HDInsight 或 Apache Spark ） 进行 数据 处理 。 为 此 ， 现有 数据 用于 为 模型 定型 ， 而 模型 又 用于 数据 分析 。 定型 后 的 模型 将 定期 更新 ， 纳入 新 的 已知 良好 数据 ， 以 提高 分析 的 准确性 。 机器 学习 服务 使用 该 模型 对 正在 处理 的 数据 执行 分析 。

First , the data is cleaned and formed appropriately . It is then processed by a machine learning system such as HDInsight or Apache Spark . To do this , existing data is used to train a model , which in turn is used in analysis of data . The trained model is updated periodically with new known good data to increase its accuracy during analysis . Machine learning services use the model to perform an analysis of the data being processed .
