逻辑模型是严格定义的一组概念的集合,主要由数据结构、数据操作和完整性约束部分组成,通常称为数据三要素。
数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的,并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大,但数据在其中的关系却错综复杂,成千上万个表通过各种关系或约 束互连以形成复杂的结构。
没有数据模型,利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念,当需要描述数据需求的时候,也很难准确地表达出来,这也是数据模型很重要的一个主要的原因。
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建立模型的步骤:
三、建立模型
在准备好的数据基础上,建立数据模型,这种模型可能是机器学习模型,也可能不需要机器学习等高深的算法。选择什么样的模型,是根据要解决的问题(目标)确定的。
当然可以选择两个或以上的模型对比,并适当调整参数,使模型效果不断优化。
四、模型评估
模型效果的评估有两个方面:一是模型是否解决了需要解决的问题(是否还有没有注意和考虑到的潜在问题需要解决);二是模型的准确性(误差率或者残差是否符合正态分布等)。
如:在识别KOL假粉的问题中,需要评估的是:模型能否识别出假粉?识别的误差率是多少?粉丝识别误差率=(假粉误认为真粉的数量 真粉误认为假粉的数量)/总粉丝数
为什么要数据建模
判断一个年轻人有没有潜力,很重要的标准,就是看他如何对待一项从来没有做过的事情。我们常常会引入“体系感”来描述这个学习和上手的过程。所谓体系,物联平台定制方案,就是将做事的方法、步骤和流程,通过拆分与组合,构建出一条达到目标的路径图。无论是交代下来的新任务,还是处理一件很棘手的新事情,它们背后或多或少都一定有一套体系方法存在。它既是做事诀窍,也是避坑指南,较是帮助我们快速达到目标的行动指引。
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