创建数据模型的步骤有哪些

❶ 建立数学模型流程

1)建模准备
数学建模是一项创新活动，它所面临的课题是人们在生产和科研中为了使认识和实践进一步发展必须解决的问题。“什么是问题？问题就是事物的矛盾，哪里有没解决的矛盾，哪里就有问题”。因此发现课题的过程就是分析矛盾的过程贯穿生产和科技中的根本矛盾是认识和实践的矛盾，我们分析这些矛盾，从中发现尚未解决的矛盾，就是找到了需要解决的实际问题，如果这些实际问题需要给出定量的分析和解答，那么就可以把这些实际问题确立为数学建模的课题，建模准备就是要了解问题的实际背景，明确建模的目的，掌握对象的各种信息，弄清实际对象的特征，情况明才能方法对。

(2)建模假设
作为课题的原型都是复杂的、具体的，是质和量、现象和本质、偶然和必然的统一体，这样的原型，如果不经过抽象和简化，人们对其认识是困难的，也无法准确把握它的本质属性。建模假设就是根据实际对象的特征和建模的目的，在掌握必要资料的基础上，对原型进行抽象、简化，把那些反映问题本质属性的形态、量及其关系抽象出来，简化掉那些非本质的因素，使之摆脱原型的具体复杂形态，形成对建模有用的信息资源和前提条件，并且用精确的语言作出假设，是建模过程关键的一步。对原型的抽象、简化不是无条件的，一定要善于辨别问题的主要方面和次要方面，果断地抓住主要因素，抛弃次要因素，尽量将问题均匀化、线性化，并且要按照假设的合理性原则进行，假设合理性原则有以下几点：
①目的性原则：从原型中抽象出与建模目的有关的因素，简化掉那些与建模目的无关的或关系不大的因素。
②简明性原则：所给出的假设条件要简单、准确，有利于构造模型。
③真实性原则：假设条件要符合情理，简化带来的误差应满足实际问题所能允许的误差范围。
④全面性原则：在对事物原型本身作出假设的同时，还要给出原型所处的环境条件。

(3)模型建立
在建模假设的基础上，进一步分析建模假设的各条件首先区分哪些是常量，哪些是变量，哪些是已知量，哪些是未知量；然后查明各种量所处的地位、作用和它们之间的关系，建立各个量之间的等式或不等式关系，列出表格、画出图形或确定其他数学结构，选择恰当的数学工具和构造模型的方法对其进行表征，构造出刻画实际问题的数学模型。

在构造模型时究竟采用什么数学工具，要根据问题的特征、建模的目的要求以及建模者的数学特长而定 可以这样讲，数学的任一分支在构造模型时都可能用到，而同一实际问题也可以构造出不同的数学模型，一般地讲，在能够达到预期目的的前提下，所用的数学工具越简单越好。

在构造模型时究竟采用什么方法构造模型，要根据实际问题的性质和建模假设所给出的建模信息而定，就以系统论中提出的机理分析法和系统辨识法来说，它们是构造数学模型的两种基本方法。机理分析法是在对事物内在机理分析的基础上，利用建模假设所给出的建模信息或前提条件来构造模型；系统辨识法是对系统内在机理一无所知的情况下利用建模假设或实际对系统的测试数据所给出的事物系统的输入、输出信息来构造模型。随着计算机科学的发展，计算机模拟有力地促进了数学建模的发展，也成为一种构造模型的基本方法，这些构模方法各有其优点和缺点，在构造模型时，可以同时采用，以取长补短，达到建模的目的。

(4)模型求解
构造数学模型之后，再根据已知条件和数据分析模型的特征和结构特点，设计或选择求解模型的数学方法和算法，这其中包括解方程、画图形、证明定理、逻辑运算以及稳定性讨论，特别是编写计算机程序或运用与算法相适应的软件包，并借助计算机完成对模型的求解。

(5)模型分析
根据建模的目的要求，对模型求解的数字结果，或进行变量之间的依赖关系分析，或进行稳定性分析，或进行系统参数的灵敏度分析，或进行误差分析等。通过分析，如果不符合要求，就修改或增减建模假设条件，重新建模，直到符合要求；通过分析如果符合要求，还可以对模型进行评价、预测、优化等。

(6)模型检验
模型分析符合要求之后，还必须回到客观实际中去对模型进行检验，用实际现象、数据等检验模型的合理性和适用性，看它是否符合客观实际，若不符合，就修改或增减假设条件，重新建模，循环往复，不断完善，直到获得满意结果 目前计算机技术已为我们进行模型分析、模型检验提供了先进的手段，充分利用这一手段，可以节约大量的时间、人力和物力。

(7)模型应用
模型应用是数学建模的宗旨，也是对模型的最客观、最公正的检验 因此，一个成功的数学模型，必须根据建模的目的，将其用于分析、研究和解决实际问题，充分发挥数学模型在生产和科研中的特殊作用。

以上介绍的数学建模基本步骤应该根据具体问题灵活掌握，或交叉进行，或平行进行，不拘一格地进行数学建模则有利于建模者发挥自己的才能。
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❷ 如何创建数据模型

建立数据模型
1、建立实体联系模型
1.1、实体联系模型的基本构成
实体联系（ER）数据模型所采用的三个主要概念是：实体集、联系集和属性。
实体集是具有相同类型及相同性质（属性）的实体集合。联系集是指同类联系的集合。
在ER模型中，用矩形框表示实体集（矩形框中写上实体名），用椭圆表示属性（椭圆中标上属性名），实体的主码用下划线表示。实体集之间的联系集用菱形表示，并用无向边与相关实体集连接，菱形中写上联系名，无向边上写上联系集的类型。
实体集之间的联系类型有一对一，一对多，多对多
1.2、多元联系
在ER模型中，可以表示两个以上实体集之间的联系，称为多元联系。
一个多元联系集总可以用多个不同的二元联系集来替代。考虑一个抽象的三元联系集R，它联系了实体集A、B、C。可引进一实体集E替代联系R，然后，为实体集E和A、B、C建立三个新的二元联系集，分别命名为RA、RB、RC。可以将这一过程直接推广到n元联系集的情况。所以，理论上可以限制E R模型中只包含二元联系集。
1.3、联系的属性
联系也可以具有单独的属性。
1.4、自身联系
在一个联系中，一个实体集可以出现两次或多次，扮演多个不同角色，此种情况称为实体集的自身联系。一个实体集在联系中出现多少次我们就从联系到这个实体集画多少条线，到实体集的每条线代表该实体集所扮演的不同角色。
1.5、子类和Is-a层次联系
在信息世界中，常常需要描述这样的实体集A，A属于另一实体集B。A中的实体都有特殊的属性需要描述，并且这些特殊属性对B中其他的实体无意义。在ER模型中，称A是B的子类，或B是A的父类。两类实体之间存在一种层次联系——Is-a（属于）。
如果A和B存在Is-a联系，则A中的每个实体a只和B中的一个实体b相联系，而B中的每一个实体最多和A中的一个实体相联系。从这个意义上说，A和B存在一对一的联系。但事实上，a和b是同一事物。A可以继承B中的所有属性，又可以有自己特殊的属性说明。用来区分A的主码也就是B的主码。
2、ER模型向关系模型的转化
ER模型是概念模型的表示。要使计算机能处理模型中的信息，首先必须将它转化为具体的DBMS能处理的数据模型。ER模型可以向现有的各种数据模型转换，而目前市场上的DBMS大部分是基于关系数据模型的， ER模型向关系数据模型的转换方法
关系模型的逻辑结构是一系列关系模式（表）的集合。将ER模型转化为关系模式主要需解决的问题是：如何用关系表达实体集以及实体集间的联系。
ER模型向关系模型转换的一般规则和步骤：
（1）将每一个实体集转换为一个关系模式，实体集的属性转换成关系的属性，实体集的码即对应关系的码。
（2）将每个联系集转换成关系模式。对于给定的联系R，由它所转换的关系具有以下属性：
联系R单独的属性都转换为该关系的属性；
联系R涉及到的每个实体集的码属性（集）转换为该关系的属性。转换后关系的码有以下几种情况：
· 若联系R为1∶1联系，则每个相关实体的码均可作为关系的候选码；
· 若联系R为1∶ n联系，则关系的码为n端实体的码；
· 若联系R为m∶ n联系，则关系的码为相关实体码的集合。
有时，联系本身的一些属性也必须是结果关系的码属性。
（3）根据具体情况，把具有相同码的多个关系模式合并成一个关系模式。

❸ 如何使用PowerDesigner创建物理数据模型

物理模型能够直观的反应出当前数据库的结构。在数据库中的表、视图、存储过程等数据库对象都可以在物理模型中进行设计。在powerdesigner中创建物理数据模型的具体步骤如下图所示：新建一个物理模型后，此时就会进入物理模型的设计面板，如下图所示：系统会显示一个专门用于物理模型设计的工具栏如下图所示：若要在物理模型中添加一个表，单击按钮，然后再到模型设计面板中单击一次便可以添加一个表，系统默认为表命名为Table_n，这里的n会随着添加的表增多而顺序增加。添加的表是没有任何的列的，如下图所示：单击工具栏的按钮，讲鼠标切换回指针模式，然后双击一个表，系统将打开表的属性窗口，在General选项卡中可以设置表的Name、Code等属性例如我们要新建一个学生表(Student)，则可以修改Name和Code单击【Columns】切换到列选项卡，在下面的列表中可以添加表中的列，Name是模型上显示的名称，Code是生成的实际列名，后面的3个复选框P代表主键(primary key)，F代表外键(foreign key)，M代表不能为空。为学生表添加列，如下图所示：点击【确定】按钮，就可以创建完成了，如下图所示：

❹ 数据建模的如何进行

概念建模
数据建模大致分为三个阶段，概念建模阶段，逻辑建模阶段和物理建模阶段。其中概念建模和逻辑建模阶段与数据库厂商毫无关系，换言之，与MySQL，SQL Server，Oracle没有关系。物理建模阶段和数据库厂商存在很大的联系，因为不同厂商对同一功能的支持方式不同，如高可用性，读写分离，甚至是索引，分区等。
概念建模阶段
实际工作中，在概念建模阶段，主要做三件事：
1. 客户交流
2. 理解需求
3. 形成实体
这也是一个迭代，如果先有需求，尽量去理解需求，明白当前项目或者软件需要完成什么，不明白或者不确定的地方和客户及时交流，和客户double confirm过的需求，落实到实体（Package）；但是好多时候我们需要通过先和客户交流，进而将交流结果落实到需求，之后进一步具体到实体；本文可能会涉及到一些来自于EA（Enterprise Architect 7.1）建模术语，（EA中将每个实体视为一个Package）。这里并不对各种建模工具进行比较，如Visio，EA，PowerDesigner， ERWin等；其实作为员工的我们选择性很少，公司有哪个产品的Licence，我们就用哪个吧。
举例说明：在一个B2C电子商务网站中，这样的需求再普通不过了：客户可以在该网站上自由进行购物！我们就以这个简单例子，对其进行细分，来讲解整个数据建模的过程，通过上面这句话，我们可以得出三个实体：客户，网站，商品；就像Scrum（敏捷开发框架的一种）中倡导的一样每个Sprint，都要产出确确实实的东西，OK，概念建模阶段，我们就要产出实体。客户和商品（我们将网站这个实体扔掉，不需要它。）
在创建这两个实体（Package）的时候，我们记得要讲对需求的理解，以及业务规则，作为Notes添加到Package中，这些信息将来会成为数据字典中非常重要的一部分，也就是所谓的元数据。BTW，EA或者其他建模工具应该都可以自动生成数据字典，只不过最终生成的格式可能不太一样。如在Customer这个Package的Notes上，我们可以这样写，用户都要通过填写个人基本信息以及一个邮箱来注册账户，之后使用这个邮箱作为登录帐号登录系统进行交易。
在概念建模阶段，我们只需要关注实体即可，不用关注任何实现细节。很多人都希望在这个阶段把具体表结构，索引，约束，甚至是存储过程都想好，没必要！！因为这些东西使我们在物理建模阶段需要考虑的东西，这个时候考虑还为时尚早。可能有的人在这个阶段担心会不会丢掉或者漏掉一些实体?也不用担心，2013年好多公司都在采用Scrum的开发模式，只要你当前抽象出来的实体满足当前的User Story，或者当前的User Story里面的实体，你都抽象出来了，就可以了！如果你再说，我们User Story太大，实体太多，不容易抽象，那就真没办法了，建议你们的团队重新开Sprint 计划会议。
逻辑建模
逻辑建模阶段
对实体进行细化，细化成具体的表，同时丰富表结构。这个阶段的产物是，可以在数据库中生成的具体表及其他数据库对象（包括，主键，外键，属性列，索引，约束甚至是视图以及存储过程）。我在实际项目中，除了主外键之外，其他的数据库对象我都实在物理建模阶段建立，因为其他数据库对象更贴近于开发，需要结合开发一起进行。如约束，我们可以在web page上做JavaScript约束，也可以在业务逻辑层做，也可以在数据库中做，在哪里做，要结合实际需求，性能以及安全性而定。
针对Customer这个实体以及我们对需求的理解，我们可以得出以下几个表的结构，用户基本信息表（User），登录账户表（Account），评论表（Commnets,用户可能会对产品进行评价），当然这个案例中我们还会有更多的表，如用户需要自己上传头像（图片），我们要有Picture表。
针对产品实体，我们需要构建产品基本信息表（Proct），通常情况下，我们产品会有自己的产品大类（ProctCategory）甚至产品小类（ProctSubCategory），某些产品会因为节假日等原因进行打折，因为为了得到更好的Performance我们会创建相应ProctDiscount表，一个产品会有多张图片，因此产品图片表（ProctPicture）以及产品图片关系表（ProctPictureRelationship），（当然我们也可以只设计一张Picture表，用来存放所有图片，用户，产品以及其他）有人说产品和图片是一对多的关系，不需要创建一个关系表啊?是的，我认为只要不是一对一的关系，我都希望创建一个关系表来关联两个实体。这样带来的好处，一是可读性更好，实现了实体和表一一对应的关系，二是易于维护，我们只需要维护一个关系表即可，只有两列（ProctID和PictureID），而不是去维护一个Picture表。
客户进行交易，即要和商品发生关系，我们需要Transaction表，一个客户会买一个或者多个商品，因为一笔Transaction会涉及一个或多个Procts，因此一个Transaction和ProctDiscount之间的关系（ProctDiscount和Proct是一一对应的关系）需要创建，我们称其为Item表，里面保存TransactionID以及这笔涉及到的ProctDiscountID（s），这里插一句，好多系统都需要有审计功能，如某个产品历年来的打折情况以及与之对应的销售情况，我们这里暂不考虑审计方面的东西。
就这样，我们根据需求我们确定下来具体需要哪些表，进一步丰富每一个表属性（Column），当然这里面会涉及主键的选取，或者是使用代理键（Surrogate Key），外键的关联，约束的设置等细节，这里笔者认为只要能把每个实体属性（Column）落实下来就是很不错了，因为随着项目的开展，很多表的Column都会有相应的改动。至于其他细节，不同数据库厂商，具体实现细节不尽相同。关于主键的选取多说一句，有的人喜欢所有的表都用自增长ID作为主键，而有的人希望找到唯一能标识当前记录的一个属性或者多个属性作为主键；自增长ID作为代理主键，对于将来以多个类似当前Transaction System作为数据源，构建数据仓库的时候，这些自增长ID主键会是一个麻烦（多个系统中，相同表存在大量主键重复）；使用一个属性或多个属性作为作为主键，不管主键是可编辑的，读写效率是我们必须考虑得。所以并没有一个放之四海而皆准的原则，笔者只是给大家推荐一些考虑的因素。
物理建模
物理建模阶段
EA可以将在逻辑建模阶段创建的各种数据库对象生成为相应的SQL代码，运行来创建相应具体数据库对象（大多数建模工具都可以自动生成DDL SQL代码）。但是这个阶段我们不仅仅创建数据库对象，针对业务需求，我们也可能做如数据拆分（水平或垂直拆分），如B2B网站，我们可以将商家和一般用户放在同一张表中，但是针对PERFORMANCE考虑，我们可以将其分为两张表；随业务量的上升，Transaction表越来越大，整个系统越来越慢，这个时候我们可以考虑数据拆分，甚至是读写分离（即实现MASTER-SLAVE模式，MYSQL/SQLSERVER可以使用Replication，当然不同存储引擎采用不同的方案），这个阶段也会涉及到集群的事情，如果你是架构师或者数据建模师，这个时候你可以跟DBA说，Alright,I am done with it,now is your show time.
相信大家都知道范式，更有好多人把3NF奉为经典，3NF确实很好，但是3NF是几十年前提出来的，那个时候的数据量以及访问频率和2012年完全不是一个数量级的；因此我们绝对不能一味地遵守3NF；在整个数据建模过程中，在保证数据结构清晰的前提下，尽量提高性能才是我们关注的要点，因此笔者大力倡导数据适当冗余!
上面笔者是结合一些实际例子表达自己对数据建模的观点，希望对读着有用。在数据建模过程中，不要希望一步到位将数据库设计完整，笔者不管是针对data warehouse还是Transactional Database设计，从来没有过一次成功的经历。随着项目的进行，客户和开发团队对业务知识与日增长，因此原来的设计也在不断完善中。毕竟，数据建模或者设计数据库不是我们的最终目的，我们需要的是一个健壮，性能优越，易扩展，易使用的软件!

❺ 大数据建模一般有哪些步骤

1、数据测量

数据测量包括ECU内部数据获取，车内总线数据获取以及模拟量数据获取，特别是对于新能源汽车电机、逆变器和整流器等设备频率高达100KHz的信号测量，ETAS提供完整的解决方案。

2、大数据管理与分析

目前的汽车嵌入式控制系统开发环境下，人们可以通过各种各样不同的途径(如真实物体、仿真环境、模拟计算等)获取描述目标系统行为和表现的海量数据。

正如前文所述，ETAS数据测量环节获取了大量的ECU内部以及模拟量数据，如何存储并有效地利用这些数据，并从中发掘出目标系统的潜力，用以指引进一步的研发过程，成为极其重要的课题。

3、虚拟车辆模型建模与校准

基于大数据管理与分析环节对测量数据进行的分析，我们得到了一些参数之间的相互影响关系，以及相关物理变量的特性曲线。如何将这些隐含在大量数据中的宝贵的知识和数据保存下来并为我们后续的系统仿真分析所用呢?

模型是一个比较好的保存方式，我们可以通过建立虚拟车辆及虚拟ECU模型库，为后续车辆及ECU的开发验证提供标准化的仿真模型。ETAS除提供相关车辆子系统模型，还提供基于数据的建模和参数校准等完整解决方案。

4、测试与验证(XiL)

在测试与验证环节，通常包含模型在环验证(MiL)，软件在环验证(SiL)，虚拟测试系统验证(VTS)以及硬件在环验证(HiL)四个阶段，ETAS提供COSYM实现在同一软件平台上开展四个环节仿真验证工作。

关于大数据建模一般有哪些步骤，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❻ 数据挖掘建模有哪些步骤

1.定义商业问题，数据挖掘的中心价值主要在于商业问题上，所以初步阶段必须对组织的问题与需求深入了解，经过不断与组织讨论与确认之后，拟订一个详尽且可达成的方案。

2.数据理解，定义所需要的数据，收集完整数据，并对收集的数据做初步分析，包括识别数据的质量问题、对数据做基本观察、除去噪声或不完整的数据，可提升数据预处理的效率，接着设立假设前提。

3.数据预处理，因为数据源不同，常会有格式不一致等问题。因此在建立模型之前必须进行多次的检查修正，以确保数据完整并得到净化。

4.建立模型，根据数据形式，选择最适合的数据挖掘技术并利用不同的数据进行模型测试，以优化预测模型，模型愈精准，有效性及可靠度愈高，对决策者做出正确的决策愈有利。

5.评价和理解，在测试中得到的结果，只对该数据有意义。实际应用中，使用不同的数据集其准确度便会有所差异，因此，此步骤最重要的目的便是了解是否有尚未被考虑到的商业问题盲点。

6.实施，数据挖掘流程通过良性循环，最后将整合过后的模型应用于商业，但模型的完成并非代表整个项目完成，知识的获得也可以通过组织化、自动化等机制进行预测应用，该阶段包含部署计划、监督、维护、传承与最后的报告结果，形成整个工作循环。

❼ 数据库的设计一般经过哪几个阶段

数据库设计可以分为概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计三个阶段。

（1）概念结构设计。这是数据库设计的第一个阶段，在管理信息系统的分析阶段，已经得到了系统的数据流程图和数据字典，现在要结合数据规范化的理论，用一种数据模型将用户的数据需求明确地表示出来。

概念数据模型是面向问题的模型，反映了用户的现实工作环境，是与数据库的具体实现技术无关的。建立系统概念数据模型的过程叫做概念结构设计。

（2）逻辑结构设计。根据已经建立的概念数据模型，以及所采用的某个数据库管理系统软件的数据模型特性，按照一定的转换规则，把概念模型转换为这个数据库管理系统所能够接受的逻辑数据模型。不同的数据库管理系统提供了不同的逻辑数据模型，如层次模型、网状模型、关系模型等。

（3）物理结构设计。为一个确定的逻辑数据模型选择一个最适合应用要求的物理结构的过程，就叫做数据库的物理结构设计。数据库在物理设备上的存储结构和存取方法称为数据库的物理数据模型。

❽ 建模步骤

（一）确定性建模

储层建模的主要目的是将储层结构和储层参数的变化在二维或三维空间用图形显示出来。一般而言，储层地质建模有以下四个主要步骤。

1.数据准备和数据库的建立

储层建模一般需要以下四大类数据（库）。

（1）坐标数据。包括井位坐标、深度、地震测网坐标等。

（2）分层数据。各井的层组划分与对比数据、地震资料解释的层面数据等。

（3）断层数据。包括断层的位置、产状、断距等。

（4）储层数据。各井各层组砂体顶底界深度、孔隙度、渗透率、含油饱和度等。

2.建立地层格架模型

地层格架模型是由坐标数据、分层数据和断层数据建立的叠合层面模型，即将各井的相同层组按等时对比连接起来，形成层面模型，然后利用断层数据，将断层与层面模型进行组合，建立地层的空间格架，并进行网格化。

3.二维或三维空间赋值

利用井所提供的数据对地层格架的每个网格进行赋值，建立二维或三维储层数据体。

4.图形处理与显示

对所建数据体进行图形变换，并以图形的形式显示出来。

（二）随机建模

随机建模的步骤与确定性建模有所差别，主要有以下五个步骤。

1.建立原始数据库

任何储层模型的建立都是从数据库开始的，但与确定性建模数据库不同的是，用于随机建模的数据库分为两大类，第一类是原始数据库（与确定性建模相同），包括坐标、分层、断层和储层数据；第二类是随机模拟需要输入的统计特征数据。

2.建立定性地质概念模型

根据原始数据库及其他基础地质资料，建立定性储层地质概念模型，如沉积相分布、砂体连续性、储层非均质性模型等，以用于选择模拟参数和指导随机模型的优选。

3.确定模拟输入的统计特征参数

统计特征参数包括变异函数（岩性指标变异系数和岩石物性变异函数）特征值、概率密度函数特征值（砂岩面积或体积密度、岩石物性概率密度函数）、砂体宽厚比、长宽比等。

4.随机模拟，建立一簇随机模型

应用合适的随机模拟方法进行随机建模，得出一簇随机模型。在建模过程中，可采用两步建模法，先建立离散的储层结构模型，然后在此基础上建立连续的储层参数分布模型。

5.随机模型的优选

对于建立的一簇随机模型，应根据储层地质概念模型对其进行优选，选择一些接近实际地质情况的随机模型作为下一步油藏数值模拟的输入。

❾ 数据分析建模步骤有哪些

1、分类和聚类

分类算法是极其常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并按照分类规则将数据项划分为不同的类别。聚类算法则是把一组数据按照相似性和差异性分为若干类别，使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的都是将数据项进行归类，但二者具有显著的区别。分类是有监督的学习，即这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类则是无监督的学习，不需要对数据进行训练和学习。常见的分类算法有决策树分类算法、贝叶斯分类算法等;聚类算法则包括系统聚类，K-means均值聚类等。

2、回归分析

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其主要研究的问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。按照模型自变量的多少，回归算法可以分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量间的关系，又可分为线性回归和非线性回归分析。

3、神经网络

神经网络算法是在现代神经生物学研究的基础上发展起来的一种模拟人脑信息处理机制的网络系统，不但具备一般计算能力，还具有处理知识的思维、学习和记忆能力。它是一种基于导师的学习算法，可以模拟复杂系统的输入和输出，同时具有非常强的非线性映射能力。基于神经网络的挖掘过程由数据准备、规则提取、规则应用和预测评估四个阶段组成，在数据挖掘中，经常利用神经网络算法进行预测工作。

4、关联分析

关联分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的关联、相关性或因果结构，即描述数据库中不同数据项之间所存在关系的规则。例如，一项数据发生变化，另一项也跟随发生变化，则这两个数据项之间可能存在某种关联。关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业输出很多有用的产品组合推荐、优惠促销组合，能够找到的潜在客户，真正的把数据挖掘落到实处。4市场营销大数据挖掘在精准营销领域的应用可分为两大类，包括离线应用和在线应用。其中，离线应用主要是基于客户画像进行数据挖掘，进行不同目的针对性营销活动，包括潜在客户挖掘、流失客户挽留、制定精细化营销媒介等。而在线应用则是基于实时数据挖掘结果，进行精准化的广告推送和市场营销，具体包括DMP，DSP和程序化购买等应用。

❿ 数学建模的步骤

数学建模的主要步骤:

第一、 模型准备
首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。

第二、 模型假设
根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建

模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以

高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应

尽量使问题线性化、均匀化。

第三、 模型构成
根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间

的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老

人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱

大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工

具愈简单愈有价值。

第四、模型求解
可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，

特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计

算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。

第五、模型分析
对模型解答进行数学上的分析。"横看成岭侧成峰，远近高低各不?quot;，能否对模型结果作

出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差

分析，数据稳定性分析。

数学建模采用的主要方法有：

（一）、机理分析法：根据对客观事物特性的认识从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模

型。
1、比例分析法：建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。
2、代数方法：求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。
3、逻辑方法：是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策

等学科中得到广泛应用。
4、常微分方程：解决两个变量之间的变化规律，关键是建立“瞬时变化率”的表达式。
5、偏微分方程：解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。

（二）、数据分析法：通过对量测数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型

1、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由

于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
2、时序分析法：处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
3、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由

于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
4、时序分析法：处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

（三）、仿真和其他方法
1、计算机仿真（模拟）：实质上是统计估计方法，等效于抽样试验。①离散系统仿真，有一组状

态变量。②连续系统仿真，有解析表达式或系统结构图。
2、因子试验法：在系统上作局部试验，再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构

。
3、人工现实法：基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标，并考虑到系统有关因素的

可能变化，人为地组成一个系统。
希望能解决您的问题。