5个常用的数据模型，让数据分析更高效-600学习网

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随着信息系统的普及，企业积累了越来越多的数据，这些海量数据的价值是不可估量的。然而，这些原始数据往往分散.混乱和孤立，导致数据孤岛的形成。为了充分.合理地利用数据，企业开始建立自己的数据仓库。然后出现了一个问题：如何将来自不同行和场景的数据集成到同一个仓库中？数据建模可能是一个不错的选择。让我们看看常见的数据建模模型。

1. 定义数据建模

数据建模是基于业务数据理解和数据分析的需要，对各种数据进行集成和关联，从而最终以可视化的方式呈现数据，使用户能够快速有效地获取数据中的有价值信息，从而做出准确有效的决策。

2. 数据建模的价值

通过高度抽象的数据模型，整合各种源系统的数据，最终形成统一.标准化.易用的数据仓库，提供上层服务，包括数据市场.数据挖掘.报表等上层服务。数据模型还可以促进业务与技术之间的有效沟通，形成对主要业务定义和术语的统一理解，具有跨部门.中立的特点。它可以快递和复盖所有业务。操作数据库和数据仓库都需要数据模型来组织数据组件并指导数据表的设计。

数据建模是理解数据的过程，数据模型是数据建模的输出模型。根据数据模型进行分析可以快速阐明数据分析的思路，并通过结合适当的分析方法获得最终的数据分析结果，使数据分析更加高效和简单。数据模型有很多种。以下是五种常见的数据模型。

3. 五种常用数据模型

1.用户模型

在数据分析中，我们首先应该弄清楚我们的用户是谁，以及他们需要什么来提供相关服务以达到用户满意度。同时，分析现有用户，始终了解用户的服务范围，从最终的综合角度理解用户问题。

2.事件模型

事件是数据分析的结构框架。对于不同的事件，我们应该了解事件模型背后的数据结构.收集时间和事件管理。只有充分理解事件模型，我们才能充分理解最终的数据分析框架。

3.漏斗模型

漏斗模型是数据分析过程中的步骤，一步一步的操作，以达到最终的分析结果。同时，漏斗模型便于观察数据分析的各个过程，从而及时解决问题。

4.路径模型

通过对不同用户进行分组，可以收集具有相同特征偏好的用户。行为路径分析是对用户行为数据的可视化分析，帮助平台快速观察群体行为的特征。常见的行为路径分析模型包括漏斗分析模型和全行为路径分析模式。

5.总结模型

数据分析完成后，有必要对数据分析过程和最终结果进行分析，得出最终结论，并充分维护整个分析框架。

现在您知道数据建模对于企业运营的价值了吗？合理使用数据建模可以帮助企业更好地开展业务。我们可以使用专业的数据建模工具来帮助我们构建数据模型。例如，Smartbi的数据模型是一种新的集成多维建模，它可以根据CUBE模型以维度和度量的方式重建来自不同来源的数据。

Smartbi的数据建模功能不仅改善了用户使用数据的体验，还提高了数据的效率。