数据建模分析方法

① 数学建模中的分析方法有哪些

数学建模分析方法大体分为机理分析和测试分析两种。
机理分析：根据对客观事物特性的认识，找出反映内部机理的数量规律，建立的模型常有明确的物理或现实意义。
测试分析：将研究的对象看做一个“黑箱”系统（意思是它的内部机理看不清楚），通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析，按照一定的准则找出与数据拟合最好的模型。
希望对你有帮助

② 需求分析的建模分析方法有哪两种

数据库设计需求
1. 需求概述
建立完善的数据库结构管理设备的基本参数、运行状态和各种工作计划。

数据库的框架和结构必须根据设备和运行状态而设计，方便提供强大的录入、查询、统计、分析和报表等各种功能操作，较好的反映平台业务的基本情况和运行状况，满足平台的基本要求。

2. 外部设计需求
2.1 标识符和状态

数据库表前缀：根据模块名定义（如用户模块：sys_）

用户名：root

密码：待定

权限：全部

有效时间：开发阶段

说明：系统正式发布后，可能更改数据库用户/密码。

2.2 使用它的程序

本系统主要利用java作为后端的应用开发工具，使用MySQL作为后台的数据库， Linux或Windows均可作为系统平台。

2.3 约定

所有命名一定要具有描述性，杜绝一切拼音、或拼音英文混杂的命名方式。
字符集采用 UTF-8，请注意字符的转换。
所有数据表第一个字段都是系统内部使用主键列，自增字段，不可空，名称为：id，确保不把此字段暴露给最终用户。
除特别说明外，所有日期格式都采用date格式。
除特别说明外，所有字段默认都设置不充许为空， 需要设置默认值。
所有普通缩影的命名都是表名加设置缩影的字段名组合，例如用户表User中name字段设置普通所以，则缩影名称命名方式为user_name_index。
2.4 专门指导

对本系统的开发者、使用这、测试员和维护人员，提出以下参考意见：

在使用数据库时，首先要参考上面的约定内容，做好软件的安装以及表格的建立。
数据库的输入统一采用键盘。对于数据库的使用权限，请参考本系统其他相关文档。
数据库的后台管理员没用等级差异，可根据实际情况添加删除管理员。
2.5 支持软件

操作系统： Linux / Windows

数据库系统：MySQL

查询浏览工具：Navicat Premium

命令行工具：mysql

注意：mysql 命令行环境下对中文支持不好，可能无法书写带有中文的 SQL 语句。

3. 结构设计需求
3.1 概念结构设计需求

概念数据库的设计是进行具体数据库设计的第一步，概念数据库设计的好坏直接影响到逻辑数据库的设计，影响到整个数据库的好坏。

我们已经得到了系统的数据流程图和数据字典，现在就是要结合数据规范化的理论，用一种模型将用户的数据要求明确地表示出来。

概念数据库的设计应该极易于转换为逻辑数据库模式，又容易被用户所理解。概念数据库设计中最主要的就是采用“实体-关系数据”模型来确定数据库的结构。

数据是表达信息的一种重要的量化符号，是信息存在的一种重要形式。数据模型则是数据特征的一种抽象。它描述的是数据的共性，而不是描述个别的数据。一般来说，数据模型包含两方面内容：

数据的静态特性：主要包括数据的基本结构、数据间的关系和数据之间的相互约束等特性。
数据的动态特性：主要包括对数据进行操作的方法。
在数据库系统设计中，建立反映客观信息的数据模型，是设计中最为重要的，也最基本的步骤之一。

数据模型是连接客观信息世界和数据库系统数据逻辑组织的桥梁，也是数据库设计人员与用户之间进行交流的共同基础。概念数据库中采用的实体-关系模型，与传统的数据模型有所不同。“实体-关系”模型是面向现实世界，而不是面向实现方法的，它主要是用使用方便，因而在数据库系统应用的设计中，得到了广泛应用。“实体-关系”模型可以用来说明数据库中实体的等级和属性。

以下是实体-关系模型中的重要标识：

在数据库中存在的实体；
实体的属性；
实体之间的关系；
3.2 逻辑结构设计需求
物理结构设计需求

1）定义数据库、表及字段的命名规范：

数据库、表及字段的命名要遵守可读性原则。
数据库、表及字段的命名要遵守表意性原则。
数据库、表及字段的命名要遵守长名原则。
2）选择合适的存储引擎：
3）为表中的字段选择合适的数据类型。

4）建立数据库结构

4. 运用设计需求
4.1 表名的命名规范

表名以英文单词、单词缩写、简写、下划线构成，总长度要求小于30位。

4.2 表字段的命名规范

字段名以英文单词、单词缩写、简写、下划线构成，总长度要求不超过30位。
字段名以名词或名词短语，字段采用单数形式。若表名由多个单词组成，则取各个单词的缩写组成，单词缩写间使用下划线作为分隔。
若某个字段是引用某个表的外键，则字段名应尽量与源表的字段名保持一致，一面混淆。
5. 安全保密设计需求
5.1 防止用户直接操作数据库的方法

通过把关键应用服务器和数据库服务器进行分离，防止用户对数据库服务器的直接操作，保证数据库安全。

5.2 应用系统的用户口令进行加密

在软件系统中，对于数据的保护、业务操作的许可是通过识别用户身份和权限来完成的。用户口令相比较，相同的话系统将该用户的操作权限分配给用户，用户再根据所分配的权限对系统进行操作。

由以上过程可知，用户口令在传输过程中容易被窃取泄漏，另外如果数据库被非法进入则其中保存的口令能够被非法查看。因此，在传输过程中和数据库中的口令记录字段不应使用明文传递和保存，应该在口令被传递前对其明文口令使用有效的主流技术，对传输数据进行加密部分描述的加密算法进行加密，在加密后传输到系统。系统将用户提交的经过加密的口令数据保存的加密口令进行比较，相一致则进行后续操作。

③ 什么是数据建模

数据建模是一个用于定义和分析在组织的信息系统范围内支持商业流程所需的数据要求的过程。简单来说，数据建模是基于对业务数据的理解和数据分析的需要，将各类数据进行整合和关联，使得数据可以最终以可视化的方式呈现，让使用者能够快速地、高效地获取到数据中有价值的信息，从而做出准确有效的决策。

之所以数据建模会变得复杂且难度大，是因为在建模过程中会引入数学公式或模型，用于确定数据实体之间的关联关系。不同的业务逻辑和商业需求需要选择不同的数学公式或模型，而且，一个好的数据模型需要通过多次的测试和优化迭代来完成，这就使得数据建模的难度变得很高。但是，数据分析中的建模并没有想象中的那么高深莫测，人人都可以做出适合自己的模型。

数据建模总归是为了分析数据从而解决商业问题。如下图数据建模的流程图，数据建模核心部分是变量处理和模型搭建。

• 变量处理

在建模之前，首先要决定选择哪些变量进行建模，主要从业务逻辑和数据逻辑两方面来考虑。业务逻辑需要了解数据来源的背景，通过了解业务知识来判断哪些变量在业务上很有价值的，哪些变量是可以选择的。数据逻辑则是从数据的完整性，集中度，是否与其他变量强相关等角度来考虑。

除了选择变量，对于一些变量的重构也是需要在建模前进行。例如客户的满意度有“满意”“不满意”，可以将其重构成数字“0”和“1”，便于后续建模使用。除此以外，还有将变量单独计算（取平均值）和组合计算（如A*B）也是常用的重构方法，例如，缺失值以数据取平均值的方式替换。

• 模型搭建

在模型搭建时，会经历选择算法、设定参数、加载算法、测试结果四个过程。在这个过程中，测试结果会引导调整之前设定的参数，加载算法会对应调整之前选择的算法，而选择算法时会考虑到已定的变量，如果变量不满足算法要求，还需回到选择/重构变量，直至得到最合适的模型。

在优化模型的过程中，模型的解释能力和实用性会不断地提升。在结果输出之后，还需接收业务人员的反馈，看看模型是否解决了他们的问题，如果没有，还需进一步修改和调整。

MicroStrategy在数据领域深挖企业需求，经过多年的研究和沉淀，结合众多复杂的应用场景，不断更新体验，深入开发各种数据辅助功能，使客户可以一站式链接各类型数据资源，完成数据导入和数据建模。在MicroStrategy 平台中，既支持传统方式数据建模，即通过Project Schema 来进行建模，又支持自助式数据导入的建模方式。

④ 关于数学建模数据分析的方法

建议使用层次分析法，就是将指标通过专家打分，分别赋权重，然后构造一个指标函数，在通过Spss或其他统计软件，进行求解。

模型的建立：目标函数的建立，以第一个，即经济效益为例，你可以查阅经济书本，找到这些指标同经济效益的关系，来建立函数，一般是线性模型；
模型的求解：
你先用Spss，进行这5个指标的因子分析，得到贡献率高的因子，并得到它的权重系数，这就是你指标函数的权重值，这样你的指标函数就求出来了；
接着你可以用其他软件（一般我用matlab)，将具体历年的数据代入指标函数，得到理念的经济效益值，最后做一个历年效益数据分析。
理论就是这样，实际就要自己操作了。

⑤ 大数据建模常用方法有哪些

第一步：选择模型或自定义模式
一般情况，模型都有一个固定的模样和形式。但是，有些模型包含的范围较广，比如回归模型，其实不是某一个特定的模型，而是一类模型。我们知道，所谓的回归模型，其实就是自变量和因变量的一个函数关系式而已，如下表所示。因此，回归模型的选择，也就有了无限的可能性，回归模型的样子（或叫方程）可以是你能够想到的任何形式的回归方程。所以，从某种意义上看，你自己想出一个很少人见过的回归方程，也可以勉强算是自定义模型了哈！
第二步：训练模型
当模型选择好了以后，就到了训练模型这一步。
我们知道，之所以叫模型，这个模型大致的形状或模式是固定的，但模型中还会有一些不确定的东东在里面，这样模型才会有通用性，如果模型中所有的东西都固定死了，模型的通用性就没有了。模型中可以适当变化的部分，一般叫做参数，就比如前面回归模型中的α、β等参数。
所谓训练模型，其实就是要基于真实的业务数据来确定最合适的模型参数而已。模型训练好了，也就是意味着找到了最合适的参数。一旦找到最优参数，模型就基本可用了。
第三步：评估模型
模型训练好以后，接下来就是评估模型。
所谓评估模型，就是决定一下模型的质量，判断模型是否有用。
前面说过，模型的好坏是不能够单独评估的，一个模型的好坏是需要放在特定的业务场景下来评估的，也就是基于特定的数据集下才能知道哪个模型好与坏。
第四步：应用模型
如果评估模型质量在可接受的范围内，而且没有出现过拟合，于是就可以开始应用模型了。
这一步，就需要将可用的模型开发出来，并部署在数据分析系统中，然后可以形成数据分析的模板和可视化的分析结果，以便实现自动化的数据分析报告。
应用模型，就是将模型应用于真实的业务场景。构建模型的目的，就是要用于解决工作中的业务问题的，比如预测客户行为，比如划分客户群，等等。
五步：优化模型
优化模型，一般发生在两种情况下：
一是在评估模型中，如果发现模型欠拟合，或者过拟合，说明这个模型待优化。
二是在真实应用场景中，定期进行优化，或者当发现模型在真实的业务场景中效果不好时，也要启动优化。
如果在评估模型时，发现模型欠拟合（即效果不佳）或者过拟合，则模型不可用，需要优化模型。所谓的模型优化，可以有以下几种情况：
1）重新选择一个新的模型；
2）模型中增加新的考虑因素；
3）尝试调整模型中的阈值到最优；
4）尝试对原始数据进行更多的预处理，比如派生新变量。
不同的模型，其模型优化的具体做法也不一样。比如回归模型的优化，你可能要考虑异常数据对模型的影响，也要进行非线性和共线性的检验；再比如说分类模型的优化，主要是一些阈值的调整，以实现精准性与通用性的均衡。

⑥ 数学建模主要有哪些分析方法

2常用的建模方法(I)初等数学法。主要用于一些静态、线性、确定性的模型。例如，席位分配问题，学生成绩的比较，一些简单的传染病静态模型。(2)数据分析法。从大量的观测数据中，利用统计方法建立数学模型，常见的有：回归分析法，时序分析法。(3)仿真和其他方法。主要有计算机模拟(是一种统计估计方法，等效于抽样试验，可以离散系统模拟和连续系统模拟)，因子试验法(主要是在系统上做局部试验，根据试验结果进行不断分析修改，求得所需模型结构)，人工现实法(基于对系统的了解和所要达到的目标，人为地组成一个系统)。(4)层次分析法。主要用于有关经济计划和管理、能源决策和分配、行为科学、军事科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗、环境等领域，以便进行决策、评价、分析、预测等。该方法关键的一步是建立层次结构模型。

⑦ 数据分析方法与模型都有哪些

现在的大数据的流行程度不用说大家都知道，大数据离不开数据分析，而数据分析的方法和数据分析模型多种多样，按照数据分析将这些数据分析方法与模型分为对比分析、分类分析、相关分析和综合分析四种方式，这四种方式的不同点前三类以定性的数据分析方法与模型为主，综合类数据分析方法与模型是注重定性与定量相结合。

一、分类分析数据分析法
在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类；或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。

二、对比分析数据分析方法
很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。

三、相关分析数据分析法相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系；另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法。
而敏感性分析是指从定量分析的角度研究有关因素发生某种变化时对某一个或一组关键指标影响程度的一种不确定分析技术。
回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
时间序列是将一个指标在不相同的时间点上的取值，按照时间的先后顺序排列而成的一列数。时间序列实验研究对象的历史行为的客观记录，因而它包含了研究对象的结构特征以及规律。

四、综合分析数据分析法
层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。
而综合分析与层次分析是不同的，综合分析是指运用各种统计、财务等综合指标来反馈和研究社会经济现象总体的一般特征和数量关系的研究方法。

上述提到的数据分析方法与数据分析模型在企业经营、管理、投资决策最为常用，在企业决策中起着至关重要的作用。一般来说，对比分析、分类分析、相关分析和综合分析这四种方法都是数据分析师比较常用的，希望这篇文章能够帮助大家更好的理解大数据。

⑧ 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，但二者具有显着的区别。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。

⑨ 数据分析模型和方法有哪些

1、分类分析数据分析法

在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类;或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。

2、对比分析数据分析方法

很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。

3、相关分析数据分析法

相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系;另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法。

4、综合分析数据分析法

层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。

⑩ 数学建模有哪些方法

一、机理分析法 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 从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型。
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。

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。