数据分析建模是一种系统性的知识与技术，旨在将现实世界中复杂的数据生态转化为结构化、条理化的表达形式。它涉及对业务领域中的实体（如客户、产品、订单等）进行细致识别，定义每个实体的独有属性，并挖掘它们之间的关联。通过规范化符号、图表、数学式子等媒介，数据建模将混乱的数据整理成一个有组织、有规则的系统，使计算机能够更有效地理解、存储和处理这些数据。
具体来说，数据建模的过程包括以下几个步骤：
实体识别与属性定义：
识别业务领域中的关键实体，并定义每个实体的属性。
关系挖掘：
分析实体之间的关系，如客户下单购买产品、产品归属特定分类等。
模型构建：
通过图表、数学式子等工具，将数据转化为计算机能够理解的结构化形式。
模型验证与应用：
验证模型的有效性，并将其应用于实际的数据分析中，以支持决策制定和流程优化。
数据建模在多个领域都有广泛应用，包括软件工程、信息系统开发、商业智能等。通过数据建模，企业能够更好地理解其数据，从而做出更明智的决策，提高运营效率，降低成本。