1.数据建模

数据建模指根据对数据的理解，选取一种或多种合适的算法模型(如时序类模型、统计类模型或振动信号分析类的算法模型)，生成或提取部分数据分别作为模型的学习样本和测试样本。

国际数据管理协会(DAMA国际)编制的《DAMA数据管理知识体系指南》将数据建模定义为发现、分析和确定数据需求的过程，用数据模型的精确形式表示和传递这些数据需求。

2.数据建模的好处

(1)促进更智能的数据库设计，这可以转化为更好的应用程序;

(3)改善整个组织中与数据相关的沟通;

(2)使数据库不易出错并提高数据质量;

(4)创建可视化数据流，帮助员工了解数据正在发生的情况;

(5)提高文档的一致性;

(6)降低开发和维护成本;

(7)使整个组织的数据映射更容易;

(8)以更好的方式描述业务需求;

(9)在概念、逻辑和物理级别加快数据库设计过程;

(10)有助于识别冗余或缺失数据。

3.数据建模的方法

(1)关系数据建模

这种数据库建模技术被建议作为分层数据模型的替代方案。它不要求开发人员定义数据路径，并且在其中，数据段是使用表专门连接的，从而降低了数据库的复杂性。

(2)面向对象的建模

随着面向对象的编程变得流行，面向对象的数据建模变得流行。它类似于 ER 建模技术，但不同之处在于它侧重于现实世界实体的对象抽象。它可以支持复杂的数据关系并在类层次结构中对对象进行分组。

(3)分层数据建模

这种数据建模方法具有树状结构，其中每条记录都有一个父节点或根节点。它代表一对多的关系。分层数据建模用于地理信息系统 (GIS) 和可扩展标记语言 (XML) 系统，尽管与最近开发的数据库模型相比，它的效率相对较低。

(4)维度数据建模

这种数据建模技术旨在优化数据存储在数据仓库软件中的检索速度。与专注于高效存储的 ER 和关系模型不同，维度数据模型增加了冗余，从而更容易定位信息。

(5)实体关系 (ER) 建模

ER 建模使用图表以图形方式显示数据库中不同实体之间的关系。数据架构师使用 ER 建模工具通过创建可视化地图来传达数据库设计目标。

以上梳理了的定义、好处及方法，希望对你有所帮助，如果你想了解更多相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。

推荐阅读：

大数据分析是什么?方法有哪些?

什么是数据驱动?数据驱动是什么?

什么是数据整合?方法有哪些?特征是?