数据建模

数据建模是指用统计学、计算机科学和相关学科的方法对数据进行处理、清洗、建模和推理的过程。揭示数据中存在的趋势、规律和模式，从而提供新的知识和见解，以便对决策、业务和行动进行支持和指导。

分类

探索性数据分析（EDA）、统计分析、机器学习、人工智能和数据挖掘。

探索性数据分析通常是数据分析的第一步，旨在了解数据的特征和异常，然后可以选择相应的算法模型进行预测和建模。

应用领域

数据建模在商业、科学和医学等领域被广泛应用，如市场研究、预测模型、风险评估、客户洞察、医学诊断等。通过数据建模技术，人们可以更好地了解事物的本质，从而更好地管理和决策。