数据分析师必知什么是数据模型?四个对数据建模的解读

胖子君
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你了解数据建模么?你是否存在疑问:什么是数据建模?数据建模和数据模型有什么关系?

数据建模,通俗的说就是发现、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。

那么在数据分析领域中,数据建模和数据模型都有哪些含义?

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1、业务模型

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。

以健身房为例,他的流量从哪里来?客户从哪里来?可以通过线上线下的广告推广来获取客户。他的客户如何转化?可以通过工作人员的服务、器械的试用来实现变现。如何才能做好流量与转化之间的承接?可以通过销售人员的邀约,带他们到店里亲身体验。

分析完成后,我们可以了解到一个简单的健身房业务模型,通过运营人员在线上或线下的广告投放获得客户,再经过销售人员的邀请实现客户到店,通过到店后的体验实现客户变现。

一个业务模型里,通常包含人、事、财、物四类。

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2、BI模型

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。

我们以BI工具DataFocus为例,在数据表详情页面,通过表中字段,可将多个渠道的店铺数据表进行关联,整合表中的数据以进行搜索分析。

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表间的关联类型支持全关联、内关联、左连接和右连接。

关联类型.jpg

BI工具是我们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。

3、数学模型

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。

RFM看板.jpg

4、算法模型

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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作为一名数据分析师,我们常用到前三种模型: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,学习算法模型方面内容。

 

Published on 2023-04-21 10:58

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