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數據分析建模
2022-09-16
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       數據分析建模，即發現、分析和確定數據需求的過程。用數據模型的形式來表示和傳遞這些數據需求。作為一名數據分析師，我們常用到三種數據模型：業務模型、BI模型和數學模型。當然，如果你想往技術方面發展的話，也可以嘗試數據挖掘，學習第四種算法模型方面內容。接下來具體介紹下這些數據模型的含義。


第一種含義，業務模型。該模型是指了解業務的整個過程，即業務是怎么發生的，就一家公司而言它是如何產生價值或者賺錢的。一個業務模型里，通常包含人、事、財、物四類。


第二種，在數據庫或BI工具中構建表關系或連接。將幾個相關的表之間建立聯系，使我們能更好地進行數據分析。表間的關聯類型支持全關聯、內關聯、左連接和右連接。

BI工具是數據分析師建模時經常要用到的，但是數據庫的表結構建模，一般都是數據倉庫或管理數據庫的同事來進行。


第三種含義是數學模型，指可以按照一定規律進行計算的模型。像我們經常用到的評分模型，根據不同的維度進行打分，以得到綜合評分；還有我們接觸到的RFM模型、購物籃分析模型等等，都是通過計算來得到我們想要的結果。這些模型計算出的結果能否解決業務問題，是我們需要重點關注的。


第四種含義，是算法模型，比如我們在網購、瀏覽網頁時，常常接觸到的推薦系統，它會根據我們的行為，利用一系列算法，推薦給我們可能喜歡的內容。算法模型可能用到機器學習，也可能用到人工智能，但這些內容是數據挖掘工程師需要掌握的。雖然數據挖掘也是基于業務，但數據分析師偏向于直接作用于業務，而數據挖掘是通過模型來間接作用于業務。




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