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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。
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，更是帮助我们快速达到目标的行动指引。
