如何建立数据模型

1. 数据挖掘如何建立模型

中心的重要参考。
1.与数据挖掘的过程模型CRISP-DM中的要求相比较，目前在数据中心建设过程中还存在一些问题，主要表现在以下几个方面。
以需求分析代替了商业理解
在CRISP-DM过程模型中，“商业理解”的重点是根据商业目标的要求找出存在的商业问题，并把商业问题转化为数据分析问题，这一过程主要回答了“为什么要做？”的问题。而目前所做的“需求分析”往往是从业务问题出发并转化成了数据分析问题，这一过程只回答了“怎么做？”的问题。这就使得一些数据分析往往没有什么实际作用或者是作用不大，这主要就是因为业务问题解决的商业目标并不清晰。
2. 数据理解工作还不成系统
“数据理解”应该是一个独立的过程，其在整个数据分析应用项目实施过程中非常重要。而在做数据中心建设项目的可行性研究时，只是很粗略地对源数据进行了一些了解，比如了解了源数据是来源于业务系统的数据库还是手工编制的Excel文件，数据大致包含了什么信息等，却并没有对源数据进行细致的分析。此外，对数据质量问题的分析在可行性研究阶段根本尚未建立。因此，数据中心建设项目中分析主题的数学模型虽然建立了，但却缺少足够的数据支持，有时甚至是在项目实施后的阶段才去了解源数据的情况，并仓促将源数据导入数据中心，也并未建立源数据准确、及时提供的保障机制，这就造成了数据分析应用中，数据质量较差、可信度很低的情况。
3. 数据准备不充分
在CRISP-DM过程模型中，“数据准备”也是一个独立的过程，且需要与建立模型的过程互动，通过多次的数据准备，使数据能够被所建立的模型使用。而目前，企业在数据中心的建设中，业务人员和数据中心建设人员并不熟悉业务系统数据库中源数据的情况，也就无法对所需要的数据做准确的描述，而熟悉源数据的人员又不熟悉数据中心建设的需求，因此数据准备阶段的工作量很大，协调成本也很高。
4. 模型评估机制未建立 目前，对模型的评估主要体现在检查功能的实现情况，比如检查所需要的报表、图表、数据是否按要求建立。

2. 如何使用powerdesigner建立数据模型

物理数据模型（PDM）的主要功能：
1、可以将数据库的物理设计结果从一种数据库移植到另一种数据库；
2、可以通过反向工程将已经存在的数据库物理结构重新生成物理模型或概念模型；
3、可以定制生成标准的模型报告；
4、可以转换为OOM；
5、完成多种数据库的详细物理设计（涵盖常用的各种数据库的DBMS），并生成数据库对象的.sql脚本；
方法/步骤
1
创建新的PDM

2
创建表：

3
设计表：

4
按下Ctrl+G 导出SQL文件：

5
查看sql文件：

/*==============================================================*/
/* DBMS name: MySQL 5.0 */
/* Created on: 2014/4/6 10:24:31 */
/*==============================================================*/

drop table if exists user_info;

/*==============================================================*/
/* Table: user_info */
/*==============================================================*/
create table user_info
(
user_id int(10) not null,
user_name varchar(100),
user_sex varchar(10),
primary key (user_id)
);

3. 数据处理及建立模型

9.2.2.1 统计量的选取

基于对金刚石/钻石中E型石榴子石包裹体元素含量统计分析来对其产地来源识别，需要预先搜集世界各地已知的前人研究测试的数据，来建立数学模型，以得出产地来源与包裹体元素含量之间的某些联系。表9.1是参与此次统计分析的数据来源及样本数。

参与本文统计分析和绘图等所用的数据，全部来源于该表中对应的文献（附表6）。因此，若下文中无再注明出处或其他特殊说明，其数据均默认来自于该表对应产地的文献，其数字序号也对应相应产地。

表9.1 各产地金刚石石榴子石包裹体电子探针测试数据条数归纳（单位：条）Table 9.1 Statistics of EPMA test data of garnet inclusions in diamonds from different origins (unit: piece of data)

由于判别分析需要从中筛选出能提供较多信息的变量方能使错判概率变小，因此统计变量的选取尤为重要。包裹体的测试数据包含了数十种元素及其对应氧化物的含量，倘若一一研究，不仅计算量大，计算复杂，而且容易出现重复统计造成较大误差等。在此，作者选定了其中的FeO、MgO、CaO三种组分参数作变量，这样选变量基于如下理由（黄进初，1990）：

（1）Si组分作为石榴子石硅酸盐矿物的主常量组分，不参与此次的统计研究；

（2）Ti、Ni、K、Na、Cr等组分在石榴子石中的含量较低（测试误差大），且测试数据不全（只有某些产地的测试数据，部分产地的测试数据缺失），因此其数值代入统计研究中会引起较大的误差；

（3）FeO、MgO、CaO三个组分是石榴子石中对其种类成分产生主要制约的组分，也是和地幔性质有明显关联性的组分。对归纳的167条E型石榴子石测试数据的预处理显示，各产地FeO、MgO、CaO三个统计变量的数据全，且其组间方差与组内方差比值较大，是各产地间差异性比较大的三种组分参数（其中，Mn²⁺含量算入Fe²⁺含量中）。

9.2.2.2 产地归类

对于金刚石/钻石来说，由于其形成环境和条件较为“苛刻”，且世界各产地间由于“历史上”地理位置靠近、幔源性质相近等原因，某些产地间相关包裹体性质具有很大的相似性，仅仅靠一条信息（石榴子石包裹体元素含量统计分析）也许不能区分到具体的每一个产地。为此，本文将先对相似的产地进行归类，研究石榴子石元素含量差异显着的几个代表产地（石榴子石含量差异不显着的产地间将用其他信息来补充区分，本文不详细讨论）。

在此，作者使用主成分综合评价法（陈述云，张崇甫，1995；叶宗裕，2006；阎慈琳，1998），通过将相关统计变量进行主成分分析得到的若干个主成分按线性加权得到一个综合性评价指标，来观察不同产地间的E型石榴子石包裹体地球化学异同。由此，对搜集的各产地E型石榴子石包裹体数据，通过将统计变量FeO、MgO、CaO进行主成分分析，用将所得到的n（1≤n≤3）个主成分按公式9.1提取一个综合主成分：

联合国金伯利进程框架下的钻石原产地研究

其中，F_i为第i（1≤i≤n）个主成分，λ_i为主成分F_i对应的特征值，λ_总为n个主成分的特征值之和。这里取n=2时，其方差累积百分比达99.711%，说明这两个主成分可以很好地综合FeO、MgO、CaO这三个统计变量的信息，且综合主成分值反应产地间的地球化学异同应该具有一定的可靠性。因此，将不同产地综合主成分的平均值作图得到如图9.8。

根据图9.8，将主成分均值相近的产地分为以下四大组，每组内部对应产地E型石榴子石包裹体元素差异较小，而不同组之间差异较明显，可以获得较好的区分度（表9.2）。

图9.8 各产地金刚石E型石榴子石包裹体统计量综合主成分均值图

Figure 9.8 Mean value of comprehensive principle components of garnets inclusions in eclogitic diamonds all over the world

表9.2 产地分组表*Table 9.2 Groups of diamond origins

表格中的数字序号对应表9.1中的相应产地

9.2.2.3 判别模型的建立

通过判别分析找出各组间的差异性，并建立一个判别模型，作为识别未知产地来源的依据之一。这里使用Fisher判别法，通过坐标变换的方式将数据点投影到另一个坐标系，再用一元方差分析的检验手段将新坐标系中水平差异显着的不同组区分开来，将待判别样本归入离新坐标系中质心最近的组。本文的判别分析过程在统计软件SPSS中进行。

由此，将这4组的FeO、MgO和CaO含量作为统计量，根据表9.2的分组进行判别分析。分析结果部分显示如表9.3所示。

从以上3个表中得到的有用信息如下：

表9.3显示，判别的总判别正确率为67.1%，其中组Ⅰ和组Ⅳ的判别正确率都在80%以上，区分效果较好；但组Ⅱ的正确率仅为50%左右，显示第二组归类样品FeO、MgO和CaO含量的信息与其他几个组之间相关信息的区分度不够明显。

表9.4显示，非标准化的判别方程系数，可以得到一个判别方程组如下：

联合国金伯利进程框架下的钻石原产地研究

其中E_x为判别得分，C为对应物含量。

从表9.5显示，依判别方程，将各组统计量的均值代入可得相应组的质心。若将某个未知来源产地的金刚石E型石榴子石相应FeO、MgO和CaO含量分别代入判别方程9.2组得到的结果E₁、E₂、E₃离哪组的质心距离最近，则认为该金刚石/钻石来源于该产地。图9.9显示，各组质心在同一平面直角坐标系中的位置有显着距离，且各组样本共167条数据作相应转换后的投点归属基本正确，正确率应为67%左右。

图9.10更为直观地显示出不同产地的特征差异：通过四个大组的统计量求氧化物对应的阳离子含量，投Fe-Mg-Ca三元原子百分比图。由于不同组样本数不均，且同组不同产地间仍存在不可避免的部分差异，在以组为单位投点后，为作图的美观性和结果的直观性，每组又再取了一个代表产地的统计量参与对比作图（图9.10）

如图9.10所示，相同产地金刚石/钻石E型石榴子石包裹体Fe、Mg、Ca成分有较好的集聚，而不同产地间又有一定分散的分布，因此具有好的区别性，其中：

表9.3 分组结果Table 9.3 Regrouping results

*总的判别正确率为67.1%

表9.4 典则判别式函数系数Table 9.4 Coefficients of Canonical discriminant function

表9.5 组质心处的函数Table 9.5 Functions at Group Centroids

图9.9 E型石榴子石包裹体产地来源典则判别函数图

Figure 9.9 Canonical discriminant function of garnet inclusion sourcing of eclogitic diamonds

图9.10 金刚石E型石榴子石包裹体Fe-Mg-Ca 原子百分比图

Figure 9.10 Percentage diagram of Fe-Mg-Ca atoms of garnet inclusions in eclogitic diamonds

（1）第一组，加拿大Jericho产地，其平均Mg含量较高，但平均Ca含量较低，Fe含量则分布较散（这里的Fe含量是指Fe²⁺含量，下同）。

（2）第二组，相应产地的投点则相对分散（图9.9左），这与判别分组结果（表9.2）：组Ⅱ的判别正确率较低相吻合；但其中南非Venetia产地，以其最低的平均Fe含量和最高的平均Ca含量与其他产地有着明显区别（图9.9右）；造成此结果的可能原因将在下文中分析。

（3）第三组，相应产地的投点虽然也有部分分散，但大部分集中在与委内瑞拉Guaniamo产地相近的区域：其特征是各端元含量都居于三个产地之间，这和该组的综合主成分均值也居于所有产地之间结果相吻合。

（4）第四组南非Finsch产地，其特征是平均Fe含量最高，而Ca和Mg含量都相对偏低，与其他组区别明显。

由此可见，不同产地来源的金刚石/钻石E型石榴子石包裹体地球化学性质确存在有较明显的差异性，应该可作为判断未知产地来源的依据之一。

4. 数据模型的含义是什么为什么要建立数据模型

数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。

(4)如何建立数据模型扩展阅读：

数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。

1、数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。

2、数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。

3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。

5. 如何建立数学模型

参阅prey predator model.
首先，无干扰情况下（无药，不引进天敌），得到老鼠的种群密度，即稳定解。
1.引入变量衡量鼠药投放强度效果作为微扰。观察平衡态的波动。得到，鼠药对老鼠，以及天敌的影响（随时间变化）。讨论之。
2.引入变量衡量天敌种群密度，得到稳定解。与1比较。即可得知长期的效果，孰优孰劣。
此间，调节参数使1和2的稳定解中老鼠种群密度最低。即为灭鼠效果最优。如果使资金*老鼠密度在1和2的稳定解中最低，即为效果投入最优。

人工种植牧草。。。与控制鼠患。。。不太懂。

后记：才看到原来是学校数学竞赛题。晕。

6. navicat怎样构建数据模型

1、建表：如下图所示

7. 数学建模怎么建立模型

1、模型准备

首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。

2、模型假设

根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。

3、模型构成

根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。

这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。

4、模型求解

可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。

5、模型分析

对模型解答进行数学上的分析。能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论哪种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。

6、模型检验

把数学上分析的结果翻译回到现实问题，并用实际的现象、数据与之比较，检验模型的合理性和适用性。

7、模型应用

取决于问题的性质和建模的目的。

8. 如何在c#中创建数据模型Model

新建一个类！类的名字叫Model ！你们有属性和字段！model主要用来传递数据的

9. 数据模型的含义是什么为什么要建立数据模型，求个实例介绍。

数据模抄型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。
(9)如何建立数据模型扩展阅读：

数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。
1、数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2、数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。
参考实例：
https://www.xdeer.cn/guide/index.html#数据模型

10. 如何建立数据挖掘过程模型

中心的重要参考。 1.与数据挖掘的过程模型CRISP-DM中的要求相比较，目前，我们在数据中心建设过程中还存在一些问题，主要表现在以下几个方面 以需求分析代替了商业理解 在CRISP-DM过程模型中，“商业理解”的重点是根据商业目标的要求找出存在的商业问题，并把商业问题转化为数据分析问题，这一过程主要回答了“为什么要做？”的问题。而我们目前所做的“需求分析”往往是从业务问题出发并转化成了数据分析问题，这一过程只回答了“怎么做？”的问题。这就使得一些数据分析往往没有什么实际作用或者是作用不大，这主要就是因为业务问题解决的商业目标并不清晰。 2. 数据理解工作还不成系统 “数据理解”应该是一个独立的过程，其在整个数据分析应用项目实施过程中非常重要。而我们在做数据中心建设项目的可行性研究时，只是很粗略地对源数据进行了一些了解，比如了解了源数据是来源于业务系统的数据库还是手工编制的Excel文件，数据大致包含了什么信息等，却并没有对源数据进行细致的分析。此外，对数据质量问题的分析在可行性研究阶段根本尚未建立。因此，数据中心建设项目中分析主题的数学模型虽然建立了，但却缺少足够的数据支持，有时甚至是在项目实施后的阶段才去了解源数据的情况，并仓促将源数据导入数据中心，也并未建立源数据准确、及时提供的保障机制，这就造成了数据分析应用中，数据质量较差、可信度很低的情况。 3. 数据准备不充分 在CRISP-DM过程模型中，“数据准备”也是一个独立的过程，且需要与建立模型的过程互动，通过多次的数据准备，使数据能够被所建立的模型使用。而目前，企业在数据中心的建设中，业务人员和数据中心建设人员并不熟悉业务系统数据库中源数据的情况，也就无法对所需要的数据做准确的描述，而熟悉源数据的人员又不熟悉数据中心建设的需求，因此数据准备阶段的工作量很大，协调成本也很高。 4. 模型评估机制未建立 目前，对模型的评估主要体现在检查功能的实现情况，比如检查所需要的报表、图表、数据是否按要求建立。