接触大数据分析的朋友或多或少地听说过数据建模的名称。我第一次听到数据建模时，我会吓到人们。有一种技术上的感觉吗？在当今的大数据时代，数据的增长率不同。面对大量数据继续同时增长，公司应该如何处理？如何快速，准确地从大量数据中获取您想要的信息？数据建模可能是一个不错的选择。系列将从三个方面回答上述问题：什么是数据建模，为什么建模和建模常用工具。
1.什么是数据建模？
数据建模是指现实世界中各种数据的抽象组织来确定数据库的管辖权。在Visio或Erwin等工具中建立数据库实体和实体（通常是表）。
这些概念听起来有雾吗？事实上，仅说，数据建模是基于对业务的理解，整合了各种数据，并最终提高了这些数据的可用性和可读性，从而使Userentererprises带来了好处。
2.为什么需要建模？
数据建模是一组主要指导数据集成和存储的方法，并强调数据是从各个角度合理存储的。集成数据模型有许多好处。例如，查询性能和数据质量将提高，用户效率也将提高，用户体验将有效改善。因此，大数据分析需要使用数据模型来更好地组织和存储数据，从而实现绩效，成本，成本，成本，成本，成本，效率和质量。
3.通用建模工具-Smartbi Smartbi
1. Simett软件的SmartBi算法很丰富，可以扩展。
Smartbi Smartbi支持各种高效的机器学习算法，包括分类，回归，聚类，预测，关联和五个成熟的机器学习算法。包括各种培训模型：逻辑回归，决策 - 制造树木，简单的贝叶斯，支持矢量，支持矢量，机器，线性回归等。
除了提供主要算法和建模功能外，SmartBI还提供必不可少的数据预处理功能，包括字段分割，线过滤和映射，列选择，随机采样，过滤空值，合并列表，合并列表，合并和串联线路，连接，连接，线路选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，选择，连接，连接，并选择，选择，连接，连接，连接列表，选择，连接列表，选择，并选择空白。删除重复，排序，添加序列号，增加计算字段等。
2. Simart Smartbi完整，无缝集成到Enterprise BI应用程序中。
（1）适用于大型企业。
分布式云计算，线性扩展，确保性能，与BI平台无缝集成，单击一键发布采矿模型，提高模型库的重建率，降低重复投资，支持交叉质量查询，统一对数据访问权限的控制权，培训自动化
（2）适合普通用户。
直观的流媒体模型，极简主义风格的节点配置接口，支持Visual Exploration，轻松了解数据和数据的质量和数据，在线帮助处理节点，并自动调整模型的模型。
（3）专业算法功能。
构建的 - 在5种机器学习成熟ematerms，支持文本分析处理，使用Python扩展采矿算法并使用SQL扩展数据处理功能。
现在每个人都知道数据建模的含义，难道不是那么不可预测吗？数据建模对企业有很多好处。更多工具以更快地找到合适的建模工具！