数据分析建模，即发现、分析和确定数据需求的过程。用数据模型的形式来表示和传递这些数据需求。作为一名数据分析师，我们常用到三种数据模型：业务模型、BI模型和数学模型。当然，如果你想往技术方面发展的话，也可以尝试数据挖掘，学习第四种算法模型方面内容。接下来具体介绍下这些数据模型的含义。
第一种含义，业务模型。该模型是指了解业务的整个过程，即业务是怎么发生的，就一家公司而言它是如何产生价值或者赚钱的。一个业务模型里，通常包含人、事、财、物四类。
第二种，在数据库或BI工具中构建表关系或连接。将几个相关的表之间建立联系，使我们能更好地进行数据分析。表间的关联类型支持全关联、内关联、左连接和右连接。
BI工具是数据分析师建模时经常要用到的，但是数据库的表结构建模，一般都是数据仓库或管理数据库的同事来进行。
第三种含义是数学模型，指可以按照一定规律进行计算的模型。像我们经常用到的评分模型，根据不同的维度进行打分，以得到综合评分；还有我们接触到的RFM模型、购物篮分析模型等等，都是通过计算来得到我们想要的结果。这些模型计算出的结果能否解决业务问题，是我们需要重点关注的。
第四种含义，是算法模型，比如我们在网购、浏览网页时，常常接触到的推荐系统，它会根据我们的行为，利用一系列算法，推荐给我们可能喜欢的内容。算法模型可能用到机器学习，也可能用到人工智能，但这些内容是数据挖掘工程师需要掌握的。虽然数据挖掘也是基于业务，但数据分析师偏向于直接作用于业务，而数据挖掘是通过模型来间接作用于业务。
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