数据建模分析
数据建模与分析工作总结
数据建模与分析工作总结在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
作为一名数据建模与分析人员，我在过去的一段时间里，致力于从海量的数据中挖掘有价值的信息，为企业的发展提供支持。
以下是我对这段时间工作的总结。
一、工作背景与目标随着企业业务的不断拓展和数据量的急剧增长，对数据的有效管理和分析变得至关重要。
我的工作目标就是通过建立准确的数据模型，深入挖掘数据背后的潜在规律和趋势，为企业的决策提供科学依据，以提升企业的竞争力和运营效率。
二、工作内容与成果1、数据收集与整理首先，需要从多个数据源收集数据，包括内部的业务系统、数据库，以及外部的市场调研数据等。
在收集过程中，确保数据的完整性和准确性。
然后，对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复、错误和缺失的数据，为后续的分析和建模做好准备。
通过这一阶段的工作，成功建立了一个规范化的数据仓库，提高了数据的质量和可用性。
2、数据建模根据业务需求和数据特点，选择合适的数据建模方法，如关系型数据库建模、数据仓库建模、数据挖掘建模等。
在建模过程中，充分考虑数据的存储结构、查询效率和数据一致性等问题。
例如，为了优化销售数据的存储和查询，建立了一个基于星型模式的数据仓库模型，大大提高了销售数据分析的效率。
3、数据分析运用各种数据分析技术和工具，对建模后的数据进行深入分析。
包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。
通过分析，发现数据中的潜在规律和趋势，为业务决策提供支持。
在一次市场调研数据分析中，通过聚类分析将客户分为不同的群体，并针对每个群体的特点制定了个性化的营销策略，取得了显著的市场效果。
4、模型评估与优化建立模型后，对模型进行评估和验证，确保模型的准确性和可靠性。
通过使用测试数据集和实际业务数据对模型进行验证，根据评估结果对模型进行优化和改进。
曾经有一个预测模型的准确率不高，经过对数据特征的重新选择和算法的调整，成功提高了模型的预测准确率。
分析建模的主要步骤
分析建模的主要步骤
数据分析建模是一种把统计数据运用到模型中的方法，以达到对给定问题进行预测、决策分析的目的。
建立一个数据分析建模的流程，有助于获得更好的结果，更好地改善业务决策分析。
下面介绍数据分析建模的主要步骤：
1、定义目标：在分析数据建模之前，首先要确定自己的目标是什么，有针对性的给出需要实现的一系列目标，为自己建立一个目标标准，以便于找出最优的模型。
2、准备数据：准备数据是建立模型的前期工作，选择数据类型和质量要合适，过滤和剔除不必要的数据，以减少错误，规范化和清洁化数据，有效地提高模型效果和准确性。
3、寻找模型：数据分析建模是一个主客观互动的过程，要正确地给出正确的模型，以覆盖模型的范围，要么自选，要么使用既有的模型，但要清楚的了解模型的优劣方面，深入了解模型。
4、建模有效性验证：完成建模步骤，就需要对模型有效性进行验证。
验证时首先要验证模型的准确性，然后再验证模型的准确性和实用性，最后在它的预测能力上做出评估，以更好地完善模型。
5、改进建模：根据验证的结果，得到不同模型的比较，然后根据需求来进行模型改进。
模型的改进可以对参数进行调整，可以对模型的算法、代码等进行改进，也可以结合已有的模型来实现模型的优化。
总之，数据分析建模是一门通过观察和分析实际数据，建立一个描述实际情况的模型，了解和研究实际系统运作方式的一种方法，是解决很多业务问题的有效途径，可以比较好的指导企业的运作，它所需的不仅仅是技术技能而且也需要科学的思维方式，模型建立的准备工作非常重要，以实现模型的最优解。
高效的数据分析与数据建模技术
高效的数据分析与数据建模技术数据分析与数据建模技术是在当今信息时代非常重要的技能。
随着大数据的兴起，数据分析和建模的需求越来越大，这对于企业的发展和决策起着至关重要的作用。
本文将从数据分析和数据建模的概念、技术工具、应用领域以及未来发展趋势等方面来进行详细介绍。
一、数据分析与数据建模的概念1.数据分析数据分析是指通过统计、数学和计算机科学等手段，对大量数据进行分析和解释，从而找出数据中的规律、趋势和规律性的过程。
数据分析可以帮助企业了解市场动态、用户行为、产品趋势等，并作出相应的决策。
数据分析的方法包括描述性分析、推论性分析和预测性分析等。
2.数据建模数据建模是指通过对数据进行分析和处理，建立数学模型来描述数据的特征和规律。
数据建模可以帮助企业预测未来趋势、优化决策、发现潜在问题等。
数据建模的方法包括回归分析、分类分析、聚类分析、时间序列分析等。
二、数据分析与数据建模的技术工具1.统计分析软件统计分析软件是数据分析和数据建模的重要工具，常用的统计软件有SPSS、SAS、R、Python等。
这些软件具有丰富的数据分析和建模函数，可以帮助用户进行数据处理、统计分析、建模和可视化等工作。
2.数据挖掘工具数据挖掘工具是用于在大规模数据中发现隐藏模式和规律的工具，常用的数据挖掘工具有Weka、RapidMiner、Orange等。
这些工具可以帮助用户进行关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、异常检测等工作。
3.机器学习工具机器学习工具是一种可以从数据中学习和改进性能的工具，常用的机器学习工具有TensorFlow、scikit-learn、Keras等。
这些工具可以帮助用户构建各种复杂的机器学习模型，如神经网络、支持向量机、决策树等。
4.可视化工具可视化工具是用于将数据以图表、图形等形式展示出来的工具，常用的可视化工具有Tableau、Power BI、Matplotlib等。
这些工具可以帮助用户直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
数据分析建模工作总结
数据分析建模工作总结工作总结：数据分析建模工作总结一、引言在过去的一年时间里，我担任了数据分析建模工作的职位，负责对公司的数据进行分析和建模，以提供决策支持和业务优化。
通过不断学习和探索，我在数据挖掘、数据预处理、特征工程、模型选择和评估等方面取得了一定的成果。
本文将对我过去一年的工作进行总结，包括工作内容、所获得的成就以及遇到的挑战。
二、工作内容1. 数据挖掘和预处理在数据挖掘方面，我运用了各种技术和算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类和回归等。
通过对大量数据的处理和分析，我成功地提取出了一些有价值的信息和模式，并将其应用于业务决策中。
同时，数据预处理也是我工作的重要组成部分。
我通过数据清洗、数据变换和特征选择等步骤，对原始数据进行了清理和整理。
这些预处理工作为后续的数据分析和建模提供了可靠的基础。
2. 特征工程特征工程是数据分析建模中的关键步骤之一。
在我的工作中，我针对不同的业务场景和问题，选择合适的特征，并对其进行处理和提取。
通过特征的选择和加工，我成功地提高了模型的准确性和泛化能力。
3. 模型选择和评估在模型选择方面，我根据业务需求和数据情况，选择了多种常用的机器学习和统计模型，如逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。
通过反复实验和比较，我选择了合适的模型，并进行了调参和优化，以提高其性能和稳定性。
同时，在模型评估方面，我采用了多种评估指标，如准确率、召回率、F1值等，对模型进行了全面和客观的评估。
通过不断地改进和优化，我取得了不错的效果。
三、成果与收获1. 提高业务决策效果通过对数据的深入分析和建模，我为公司提供了一些有价值的业务洞察和决策支持。
这些洞察和支持帮助公司更好地了解用户需求、产品表现和市场趋势，进而优化业务策略和创新产品。
2. 建立数据分析体系在工作中，我不仅仅是进行独立的数据分析和建模，还积极推动了公司的数据分析体系的建立。
我参与了数据管理和数据治理的工作，帮助公司搭建了数据仓库和数据挖掘平台，并制定了相关的标准和流程。
数据建模与分析
数据建模与分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
数据建模与分析作为处理和理解数据的关键手段，正发挥着日益重要的作用。
数据建模，简单来说，就是将现实世界中的问题或现象转化为数学或逻辑上的表示形式。
它就像是为数据搭建一个结构框架，让原本杂乱无章的数据变得有规律可循。
比如说，在一个电商平台上，我们要分析用户的购买行为。
通过数据建模，我们可以将用户的各种信息，如年龄、性别、购买历史、浏览记录等，转化为可量化和可分析的形式。
数据建模的第一步通常是明确问题和目标。
我们要清楚地知道，通过这次建模和分析，我们想要解决什么问题，是要提高销售额，还是优化用户体验？明确了目标之后，就需要收集相关的数据。
这可能涉及到从多个数据源获取信息，包括数据库、日志文件、调查问卷等等。
在收集到数据后，接下来就是数据清洗和预处理。
这一步骤至关重要，因为原始数据往往存在缺失值、错误值和重复数据等问题。
如果不加以处理，这些“脏数据”会严重影响后续的分析结果。
比如说，在一份销售数据中，如果存在价格录入错误的情况，那么基于这样的数据得出的销售额分析就会完全不准确。
经过清洗和预处理的数据，就可以进行建模了。
常见的数据建模方法包括关系模型、层次模型和面向对象模型等。
关系模型是大家比较熟悉的，它通过表格的形式将数据组织起来，每个表格代表一个实体，表格之间通过关联来反映实体之间的关系。
层次模型则像一棵倒置的树，将数据按照层次结构进行组织。
面向对象模型则将数据和操作封装在一起，更符合面向对象编程的思想。
选择合适的建模方法取决于具体的问题和数据特点。
比如，如果数据之间的关系比较复杂，可能就需要使用面向对象模型；如果数据的结构比较清晰简单，关系模型可能就足够了。
而数据分析，则是在建立好的数据模型基础上，运用各种统计方法和技术，挖掘数据中隐藏的信息和规律。
数据分析可以帮助我们回答各种各样的问题。
比如，通过分析销售数据，我们可以了解哪些产品最受欢迎，哪些地区的销售额最高，以及不同时间段的销售趋势如何。
数据分析建模工作总结
数据分析建模工作总结一、引言数据分析建模工作是我在过去一年中的主要职责之一。
通过对大量的数据进行采集、处理和分析，我成功地应用了各种建模技术来提供有关市场趋势、客户行为和业务增长的深入见解。
本文将总结我在这方面的工作经验和取得的成果。
二、数据采集与清洗数据采集是数据分析建模的第一步，一个好的数据集是保证建模结果准确性和可靠性的基础。
在这一过程中，我运用了各种采集工具和技术，成功地收集了大量的市场调研数据、客户行为数据和业务指标数据。
同时，为了保证数据的质量，我对采集到的数据进行了仔细的清洗和去噪处理，排除了无效数据和异常值的影响。
三、数据探索与可视化在数据分析建模过程中，数据探索是一个重要的环节。
通过数据可视化和统计分析方法，我揭示了数据中的有价值信息和潜在规律。
通过绘制直方图、散点图和线图等可视化工具，我能够清晰地呈现不同变量之间的关系，帮助业务部门更好地理解数据中的趋势和模式。
四、特征工程与模型选择在数据分析建模中，特征工程是非常关键的步骤。
通过对数据进行特征提取、选择和转换，我能够从原始数据中提取出对建模任务有帮助的特征，并利用这些特征来构建机器学习模型。
同时，为了选择最适合问题的建模方法，我与团队成员紧密合作，针对不同的业务场景选择了最合适的模型，包括线性回归、决策树、随机森林等。
五、建模与优化在选择了合适的模型之后，我运用了各种机器学习算法和工具进行建模工作。
通过对数据进行训练和测试，我不断优化模型参数，提高模型的准确性和预测能力。
同时，为了提高模型的稳定性和可解释性，我通过特征选择和降维等技术，进一步简化模型结构和复杂度。
六、模型评估与应用在建模完成后，我对模型进行了全面的评估和验证。
通过交叉验证和验证集的方法，我对模型的性能进行了科学的评估，包括准确率、召回率、精确率等指标。
通过与实际业务的对比和验证，我证实了建模结果的可靠性和有效性。
最后，我将建模结果以可视化的形式呈现给业务部门，并对其应用进行了指导和培训。
数据分析与数据建模
数据缺失与异常的处理
缺失数据处理
对于缺失的数据，可以采用插值、删除等方法进行处理。插值方法可以根据已有的数据点进行线性插 值或多项式插值；删除方法则直接将缺失的数据点删除。
异常值处理
对于异常值，可以采用删除、替换等方法进行处理。删除方法直接将异常值删除；替换方法则可以用 均值、中位数或众数等代替异常值。在处理异常值时，可以采用基于统计的方法，如Z分数法、IQR法 等，对异常值进行识别和判断。
预测未来销售趋势，制定合理的库存计 划和采购策略。
详细描述
分析消费者购买习惯和偏好，识别畅销 商品和滞销商品。
案例二：金融风控数据分析与数据建模
总结词：通过分析金融 交易数据，识别异常行 为和潜在风险，保障资
金安全。
01
监测交易活动，识别可 疑交易和欺诈行为。
03
预测市场走势，为投资 决策提供依据，降低投
04 数据分析方法与技术
描述性分析
总结
描述性分析是对数据进行简单的统计和整理 ，以揭示数据的基本特征和规律。
描述性分析步骤
数据收集、数据清洗、数据整理、数据展示 。
描述性分析工具
Excel、Tableau、Power BI等。
预测性分析
总结
预测性分析是通过建立数学模型，利用历史数据预测未来的趋势和 结果。
数据分析的重要性
数据分析在现代商业、科研、政府和社会等领域中发挥着越来越重要的作用。通过对数据进行深入分析，可以发 现隐藏的模式、趋势和关联，为决策提供有力支持，推动业务创新和改进。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
数据分析
运用统计分析、可视化等方法 ，深入挖掘数据中的信息。
Excel中如何进行数据建模和分析
Excel中如何进行数据建模和分析在当今数字化的时代，数据成为了企业和个人决策的重要依据。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅可以用于简单的数据记录和计算，还具备强大的数据建模和分析功能，帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
接下来，让我们一起深入了解在 Excel 中如何进行数据建模和分析。
一、数据准备在进行数据建模和分析之前，首先需要确保数据的质量和完整性。
这包括检查数据是否存在缺失值、错误或异常值。
如果有，需要采取适当的方法进行处理，比如删除、填充或修正。
另外，对数据进行整理和格式化也是很重要的一步。
将数据按照统一的格式排列，例如日期格式、数字格式等，以便后续的计算和分析。
二、数据建模1、数据透视表数据透视表是 Excel 中非常强大的数据建模工具。
它可以快速汇总和分析大量的数据，让您以不同的角度查看数据。
创建数据透视表的步骤很简单。
首先，选择要分析的数据范围，然后在“插入”选项卡中点击“数据透视表”。
在弹出的对话框中，选择数据透视表的放置位置，比如新工作表或现有工作表的某个位置。
接下来，将需要分析的字段拖放到“行”“列”“值”等区域。
例如，如果要分析不同产品的销售额，可以将“产品”字段拖到“行”区域，将“销售额”字段拖到“值”区域。
数据透视表会自动计算并汇总相关数据。
您还可以对数据透视表进行进一步的设置，如筛选、排序、分组等，以满足不同的分析需求。
2、函数和公式Excel 提供了丰富的函数和公式，用于数据建模和计算。
例如，SUM（求和）、AVERAGE（平均值）、VLOOKUP（查找）等函数在数据分析中经常用到。
通过合理运用函数和公式，可以对数据进行复杂的计算和处理。
比如，使用 VLOOKUP 函数可以根据一个值在另一个表格中查找对应的信息。
三、数据分析1、排序和筛选对数据进行排序和筛选可以帮助我们快速找到关键信息。
在 Excel 中，可以通过点击列标题的下拉箭头，选择排序方式（升序或降序），或者设置筛选条件来筛选出符合要求的数据。
数据建模与分析工作总结
数据建模与分析工作总结在过去的一年中，我作为一名数据分析师，负责完成了多项数据建模与分析工作。
通过对大量数据的处理、分析和预测，我成功地为公司的决策制定和业务发展提供了有力的支持。
在这篇总结中，我将展开论述我所完成的项目以及所获得的经验和教训。
一、项目一：客户细分与推荐系统建立在这个项目中，我主要负责对客户数据进行细分，并构建了一个基于机器学习算法的推荐系统。
首先，我对客户的购买记录、浏览记录和个人信息进行了深入分析，结合市场调研和用户需求，将客户分为不同的细分群体。
然后，我采用了协同过滤和推荐算法，基于客户的历史行为和兴趣，为每个细分群体推荐适合的产品和服务。
经过上线应用后，推荐系统的准确率和用户满意度都有了明显的提升，对于公司销售额的增长起到了积极的促进作用。
二、项目二：销售预测与库存优化针对公司的销售预测与库存管理问题，我建立了一个销售预测模型，并根据模型结果进行库存优化。
首先，我对历史销售数据进行了清洗和整理，并进行了时间序列分析和趋势预测。
然后，我结合市场的季节性和促销活动等外部因素，建立了一个综合考虑多个变量的预测模型。
最后，根据模型预测得出的销售量，我对公司的库存策略进行了优化和调整。
通过这个项目，我帮助公司避免了过多的库存积压和销售缺货的问题，提高了采购和运营的效率，为公司节约了大量成本。
三、项目三：用户行为分析与用户留存预测在这个项目中，我主要负责分析用户的行为数据，为公司提供用户留存预测和用户行为建议。
首先，我对用户的注册、登录、浏览以及购买等行为数据进行了整理和清洗。
然后，我采用了统计分析和机器学习算法，对用户行为模式和购买转化率进行了分析。
最后，我预测了用户的留存概率，并提出了个性化的用户行为建议，帮助公司更好地理解用户需求和行为。
通过以上的项目经验，我学到了很多有关数据建模与分析的知识和技巧。
首先，数据的准备和清洗非常重要，只有经过严谨的处理，才能保证模型的准确性和预测效果。
数据建模_财务分析报告(3篇)
第1篇一、摘要随着大数据时代的到来，数据建模在各个行业中的应用日益广泛。
在财务领域，数据建模能够帮助企业深入挖掘财务数据，揭示财务现象背后的规律，为决策提供有力支持。
本报告通过对某企业财务数据的建模与分析，旨在揭示企业财务状况，为企业的经营决策提供参考。
二、背景与目的某企业作为一家制造业企业，近年来面临市场竞争加剧、成本上升等挑战。
为了提高企业的盈利能力和市场竞争力，企业决定通过数据建模对财务状况进行深入分析。
本报告旨在通过以下目的：1. 分析企业财务状况，找出存在的问题。
2. 建立财务预测模型，为企业未来经营决策提供依据。
3. 评估企业财务风险，为风险管理提供支持。
三、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据主要来源于以下渠道：（1）企业内部财务报表，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
（2）行业统计数据，如行业平均增长率、成本结构等。
（3）公开市场数据，如股价、宏观经济指标等。
2. 数据处理为确保数据的准确性和可靠性，我们对原始数据进行了以下处理：（1）数据清洗：去除异常值、重复数据等。
（2）数据转换：将部分数据转换为适合建模的形式，如对数值进行标准化处理。
（3）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成一个完整的数据集。
四、数据建模1. 模型选择根据分析目的，本报告选择了以下几种数据建模方法：（1）时间序列分析：用于预测企业未来财务状况。
（2）回归分析：用于分析影响企业财务状况的关键因素。
（3）聚类分析：用于识别企业财务风险类型。
2. 模型构建（1）时间序列分析采用ARIMA模型对企业财务数据进行预测。
首先，对数据进行平稳性检验，然后进行模型参数估计和模型拟合。
最后，利用模型对未来财务状况进行预测。
（2）回归分析以企业盈利能力、成本控制、资产运营效率等指标为因变量，以行业增长率、成本结构、市场占有率等指标为自变量，构建多元线性回归模型。
通过模型分析，找出影响企业财务状况的关键因素。
（3）聚类分析采用K-means聚类算法，将企业财务风险划分为不同的类型。
数据分析的建模和应用
数据分析的建模和应用在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了企业决策和运营的重要依据。
数据分析作为一种数据挖掘和分析技术，正获得越来越广泛的应用。
本文将介绍数据分析的建模和应用。
一、数据分析的建模数据分析的建模是一个关键的步骤。
建模是指将数据和知识结合起来，创造出一种新的模型，用来解决现实问题。
数据分析建模的过程如下：1. 数据收集：数据收集是分析的基础。
数据可以是结构化数据，也可以是非结构化数据。
结构化数据是指呈表格状的数据，如电子表格、数据库等；非结构化数据则是指信息量大、形式多样的数据，如文本、图片、音频等。
数据的质量非常重要，数据采集的过程中需要注意数据是否准确、完整、一致和唯一。
2. 数据清洗：数据清洗是指对数据中的异常值、缺失值和不一致值进行处理，以保证分析的准确性。
数据清洗要解决的问题包括：缺失数据补充、异常值处理、重复数据去重、数据标准化等。
3. 数据探索：数据探索是指对数据进行分析，找出其中的特征和规律。
数据探索可以通过数据可视化等方法进行。
4. 模型建立：在数据探索的基础上，可以选择适合的模型进行建立。
建模的过程中需要考虑准确性、可解释性、可靠性和泛化能力等因素。
5. 模型评估：建立模型之后，需要对模型进行评估。
评估的过程包括模型的准确率、迭代次数、特征重要性等。
二、数据分析的应用数据分析广泛应用于不同领域，例如金融、医疗、教育、零售等。
1. 金融领域：数据分析在金融领域的应用非常广泛。
银行可以通过数据分析，了解客户的消费习惯、信用状况等信息，从而制定更有效的营销策略和风险控制策略。
2. 医疗领域：数据分析在医疗领域也有广泛的应用。
可以通过数据分析预测疾病的发展趋势，提高治疗的效果。
例如，心脏病的医疗数据可以用于预测病人的生存率，并制定治疗计划。
3. 教育领域：在教育领域，数据分析可以用于对学生的学习情况进行分析。
通过数据分析，可以了解学生学习的难点和问题，制定更有效的教学策略，提高教育质量。
数据模型分析方法
数据模型分析方法数据模型分析方法是指在数据建模过程中，通过一系列的方法和技术对数据进行分析和建模的过程。
数据模型分析方法可以帮助数据分析师和数据库设计师更好地理解业务需求，梳理业务流程，抽象出合适的数据模型，为后续的数据库设计和开发提供指导。
下面将介绍几种常用的数据模型分析方法。
1.需求分析：需求分析是数据模型分析的起点。
通过与业务方沟通、收集需求、了解业务流程等方式，明确业务需求，捕捉业务规则，对业务流程进行建模。
需求分析的目标是确定数据模型的概念，即实体、关系和属性。
2. 概念层数据建模：概念层数据建模是在需求分析的基础上，将业务需求转化为高层次、抽象的数据模型。
在此过程中，通过实体关系图（Entity-Relationship Diagram，ERD）等工具，对实体、关系和属性进行建模，建立起业务对象之间的关系，并定义属性和属性约束。
概念层数据建模主要用于理解业务需求，为后续的逻辑层和物理层设计提供指导。
3. 逻辑层数据建模：逻辑层数据建模是在概念层数据建模的基础上，将抽象的概念模型转化为符合特定数据库管理系统（Database Management System，DBMS）的数据模型。
通过使用数据建模工具，如UML工具、数据库设计工具等，建立起表格模型（Table Model），包括实体、属性和关系的定义、键的设置、表之间的关联等。
逻辑层数据建模主要用于规范数据库设计和开发，明确数据库的结构、规范和约束。
4.物理层数据建模：物理层数据建模是在逻辑层数据建模的基础上，将逻辑模型转化为特定数据库管理系统的物理数据库设计。
通过对数据库结构进行物理优化，如确定存储类型、索引设计、分区设计、集群设计等，以提高数据库的性能和可用性。
物理层数据建模主要用于数据库的实施和运维，规划和优化数据库资源。
6.数据字典分析：数据字典是对数据模型中所使用的所有数据项（字段）的定义和解释的集合。
通过对数据字典的分析，可以查找和理解各个数据项的含义、关系和用法，明确数据的结构和规范，帮助数据建模师更好地进行数据模型设计和开发。
大数据分析师的数据建模和方法
大数据分析师的数据建模和方法随着信息时代的到来，大数据分析师成为了一个备受瞩目的职业。
作为数据分析师，他们需要具备数据建模和方法的能力，以实现对大量数据的有效处理和分析。
本文将介绍大数据分析师的数据建模过程和常用的分析方法。
一、数据建模数据建模是大数据分析师进行数据分析的基础工作，它涉及到对原始数据进行转换和整理，以便后续的分析和应用。
在数据建模中，大数据分析师需要遵循以下步骤：1. 数据采集和清洗：大数据分析师首先需要从各种源头采集数据，这些数据可能来自于数据库、网络、传感器等。
然后，他们会对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、异常的数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据整合和转换：在数据建模过程中，大数据分析师通常需要整合来自不同源头的数据，并进行统一的数据格式转换。
这样可以方便后续的数据分析和处理。
3. 数据建模和设计：在数据建模的过程中，大数据分析师需要选择合适的建模方法，如关系模型、多维模型等，来对数据进行描述和表示。
同时，他们还需要确定数据之间的关系和约束，以便更好地分析数据。
二、数据分析方法在数据建模完成之后，大数据分析师需要选择适当的数据分析方法来挖掘数据中的价值和洞见。
下面介绍几种常用的数据分析方法：1. 描述性分析：描述性分析是最常见的数据分析方法，它通过概括和总结数据的特征和规律，来帮助人们更好地理解数据。
常用的描述性分析方法包括统计指标、频率分布、直方图等。
2. 预测分析：预测分析是指通过对历史数据和趋势进行分析，预测未来的发展趋势。
大数据分析师可以利用时间序列分析、回归分析等方法进行预测分析，以帮助企业和组织做出合理的决策。
3. 关联分析：关联分析是指通过寻找数据之间的关联关系，挖掘出隐藏在数据背后的规律。
大数据分析师可以利用关联规则挖掘等方法，探索不同数据之间的关系，以发现潜在的商业机会。
4. 聚类分析：聚类分析是指将相似的数据样本聚集在一起，形成簇群。
通过聚类分析，大数据分析师可以发现数据中的群组结构，从而更好地理解数据的本质和特征。
数据分析建模
数据分析建模在当今数字化的时代，数据如同隐藏着无数宝藏的矿山，而数据分析建模则是挖掘这些宝藏的关键工具。
它不仅仅是一系列复杂的数学公式和代码，更是一种能够从海量数据中提取有价值信息、揭示潜在规律、支持决策制定的强大手段。
那么，什么是数据分析建模呢？简单来说，就是通过构建数学模型来描述和解释数据中的关系和模式。
想象一下，我们有一堆关于销售的数据，包括产品类型、销售地区、销售时间、价格等等。
通过数据分析建模，我们可以找出哪些因素对销售业绩的影响最大，比如某个地区对某种产品的需求量特别高，或者在特定季节某些价格的产品更受欢迎。
数据分析建模的过程就像是解谜。
首先，我们要明确问题是什么，也就是确定我们想要从数据中得到什么样的答案。
是想提高销售额？降低成本？还是优化生产流程？然后，我们收集相关的数据，这就像是收集拼图的碎片。
这些数据可能来自各种渠道，比如数据库、调查问卷、传感器等等。
有了数据之后，接下来就是数据预处理。
这一步可不能马虎，就像做菜前要把食材洗干净、切好一样。
我们要检查数据的质量，处理缺失值、异常值，还要把数据转换成适合建模的格式。
如果数据不准确或者不完整，那么建出来的模型就可能像歪掉的大楼，不靠谱。
然后就是选择合适的建模方法。
这就像是选择合适的工具来完成一项工作。
常见的建模方法有回归分析、聚类分析、分类算法、时间序列分析等等。
每种方法都有其适用的场景和特点。
比如，如果我们想预测未来的销售额，可能会用到时间序列分析；如果要把客户分成不同的群体，聚类分析可能更合适。
在建模的过程中，还需要不断地调整和优化模型。
这就像是雕刻一件艺术品，需要不断地打磨和完善。
我们要通过各种指标来评估模型的性能，比如准确率、召回率、均方误差等等。
如果模型的效果不理想，就要分析原因，可能是数据的问题，也可能是模型的参数设置不对，然后进行相应的改进。
当模型建好并且通过评估之后，可别以为工作就结束了。
还需要把模型部署到实际的应用中，让它真正发挥作用。
数据建模与分析工作总结
数据建模与分析工作总结工作总结：数据建模与分析近年来，随着数字化时代的到来，数据的重要性愈发凸显，企业开始注重数据建模与分析的工作。
作为公司数据团队的一员，我负责参与并推进了一系列数据建模与分析的工作，积累了一定的经验和心得。
在本篇工作总结中，我将回顾过去一段时间的工作，并对所取得的成绩和遇到的困难进行分析和总结。
一、工作简介作为公司数据团队的一员，我从事了包括数据清洗、数据建模和数据分析在内的工作。
主要职责包括：搜集、整理和清洗数据；建立和优化数据模型；利用统计和机器学习方法进行数据分析和预测；为其他团队提供数据支持和决策建议。
二、工作成绩1. 数据清洗与整理在数据清洗与整理方面，我经手的数据包括了销售数据、客户数据和产品数据等。
通过运用数据管理工具和编写脚本，我成功清洗和整理了大量杂乱无章的数据，使其变得规范和易于使用。
这为后续的数据建模和分析工作奠定了坚实的基础。
2. 数据建模与优化基于清洗后的数据，我运用统计学和机器学习的方法建立了多个数据模型，旨在探索数据背后的规律和关联。
通过不断调整模型参数和优化模型算法，我取得了较好的预测效果。
模型的应用覆盖了销量预测、客户分类和产品推荐等领域，并且取得了一定的商业价值。
3. 数据分析与决策支持利用建立的数据模型，我进行了一系列的数据分析工作，并为公司的决策制定提供了实时可靠的数据支持。
我和其他团队合作，解读数据结果，提出改进方案，并跟踪实施效果。
其中，数据分析在市场营销领域的应用效果最为显著，通过深入了解用户需求和行为，公司成功开展了一系列精准化的推广活动，提升了品牌形象和销售业绩。
三、工作困难与挑战1. 数据质量问题在数据清洗过程中，我发现了许多数据质量问题，例如缺失值、异常值和错误值。
解决这些问题需要耗费大量的时间和精力，且有时仍难以达到完美的效果。
为了解决这一难题，我正在探索引入更多的数据质量监控机制和自动化工具。
2. 数据建模复杂性某些大规模的数据集和复杂的数据结构增加了数据建模的难度。
数据建模财务分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来，数据建模在财务分析中的应用越来越广泛。
本报告旨在通过对企业财务数据的深入挖掘和分析，构建数据模型，为企业提供科学的决策依据。
报告将从数据收集、模型构建、结果分析及建议等方面展开论述。
二、数据收集1. 数据来源本报告所使用的数据主要来源于企业内部财务报表、行业数据、宏观经济数据等。
数据涵盖了企业的收入、成本、利润、资产、负债等关键财务指标。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行筛选、剔除异常值、填补缺失值等处理，确保数据的准确性和完整性。
（2）数据转换：将不同类型的数据进行转换，如将文字描述转换为数值型数据，以便于后续分析。
（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除量纲影响，使数据更具可比性。
三、模型构建1. 模型选择根据本报告的分析目标，我们选择了以下模型：（1）线性回归模型：用于分析企业财务指标与关键影响因素之间的关系。
（2）时间序列模型：用于分析企业财务指标随时间变化的趋势。
（3）聚类分析模型：用于对同行业企业进行分类，以便于比较和分析。
2. 模型参数优化通过对模型参数的优化，提高模型的预测精度。
具体方法如下：（1）交叉验证：将数据集划分为训练集和测试集，通过交叉验证方法确定模型参数。
（2）网格搜索：在给定的参数范围内，通过网格搜索方法寻找最优参数。
四、结果分析1. 线性回归模型分析通过线性回归模型，我们分析了企业财务指标与关键影响因素之间的关系。
结果显示，企业营业收入与行业平均水平、投资规模、研发投入等因素呈正相关；企业成本与生产规模、人力成本、原材料成本等因素呈正相关。
2. 时间序列模型分析通过对企业财务指标的时间序列分析，我们发现企业营业收入和成本在近年来呈现出逐年增长的趋势。
同时，企业利润在经历了短暂的波动后，呈现出稳定增长的趋势。
3. 聚类分析模型分析通过对同行业企业进行聚类分析，我们发现企业可以分为三类：高增长型、稳定增长型和衰退型。
Excel中如何进行数据建模和分析建模
Excel中如何进行数据建模和分析建模在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和个人决策的重要依据。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅可以用于简单的数据记录和计算，还具备强大的数据建模和分析建模功能，能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。
接下来，让我们一起深入了解在 Excel 中如何进行数据建模和分析建模。
一、数据建模的基础在 Excel 中进行数据建模，首先需要确保数据的准确性和完整性。
这意味着我们要对原始数据进行仔细的检查和清理，去除重复的数据、纠正错误的数据，并补充缺失的数据。
例如，如果我们有一份销售数据表格，可能会存在一些订单编号重复或者某些产品的销售数量记录错误的情况，这时候就需要我们进行修正。
数据的格式也非常重要。
不同的数据类型（如文本、数值、日期等）需要在 Excel 中正确设置，以便后续的计算和分析能够顺利进行。
比如，日期数据应该以 Excel 认可的日期格式输入，否则在进行时间序列分析时可能会出现问题。
二、数据建模的常用工具1、数据透视表数据透视表是 Excel 中非常强大的数据建模工具之一。
它可以快速地对大量数据进行汇总、分组和计算。
通过简单的拖拽操作，我们可以将数据字段放置在不同的区域，从而实现对数据的多角度分析。
比如，我们可以轻松地计算不同产品的销售额总和、不同地区的销售平均值等。
2、函数与公式Excel 提供了丰富的函数和公式，用于数据的计算和处理。
例如，SUM 函数用于求和，AVERAGE 函数用于计算平均值，VLOOKUP 函数用于查找匹配的数据等。
通过合理运用这些函数和公式，可以对数据进行各种复杂的计算和转换，为数据建模打下基础。
3、图表功能图表是将数据可视化的重要手段。
Excel 提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
通过创建图表，我们可以更直观地观察数据的分布和趋势，发现数据中的规律和异常。
三、分析建模的步骤1、明确分析目标在进行分析建模之前，我们需要明确自己的分析目标是什么。
Excel中的数据建模和分析有哪些技巧
Excel中的数据建模和分析有哪些技巧在当今数字化的时代，数据的重要性日益凸显。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅能够用于简单的数据记录和计算，还具备强大的数据建模和分析功能。
掌握这些功能的技巧，可以让我们更高效地处理和理解数据，从而为决策提供有力支持。
下面就来详细介绍一些 Excel 中的数据建模和分析技巧。
一、数据整理与清洗在进行数据建模和分析之前，首先要确保数据的质量和准确性。
这就需要对原始数据进行整理和清洗。
1、去除重复数据通过“数据”选项卡中的“删除重复项”功能，可以快速找出并删除重复的数据行，避免重复计算和分析导致的错误。
2、处理缺失值对于存在缺失的数据，要根据具体情况进行处理。
可以选择删除包含缺失值的行或列，或者通过平均值、中位数等方式进行填充。
3、数据格式统一确保数据的格式一致，比如日期格式、数字格式等。
这样在后续的计算和分析中才能得到准确的结果。
二、数据透视表数据透视表是 Excel 中非常强大的数据汇总和分析工具。
1、快速汇总数据可以轻松地对大量数据进行分类汇总，计算求和、平均值、计数等统计量。
2、灵活的布局调整通过拖放字段，可以快速改变数据的分组方式和汇总方式，以满足不同的分析需求。
3、筛选和排序能够方便地对数据进行筛选和排序，快速找到关键信息。
三、函数的应用Excel 提供了丰富的函数，熟练运用这些函数可以大大提高数据分析的效率和准确性。
1、统计函数例如 SUM（求和）、AVERAGE（平均值）、COUNT（计数）、MAX（最大值）、MIN（最小值）等，用于计算基本的统计指标。
2、查找与引用函数VLOOKUP 和 HLOOKUP 函数可以根据指定的值在数据表中查找并返回相应的结果。
INDEX 和 MATCH 函数组合使用，能够更灵活地进行查找和引用。
3、逻辑函数IF 函数用于根据条件进行判断并返回不同的结果。
AND、OR 等逻辑函数可以组合多个条件进行判断。
数据分析与建模
数据分析与建模数据分析与建模是指通过收集、清洗、处理和分析数据，从中发现可用于决策和预测的信息，并利用这些信息构建可操作的模型和算法。
在当今信息爆炸的时代，数据分析与建模成为了各行各业的重要工具，能够帮助企业和组织提高效率、增加竞争力。
一、数据分析的重要性数据分析的重要性毋庸置疑。
首先，数据分析能够帮助人们理解某一领域的现状和趋势。
通过对大量数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和关联，从而为企业和组织提供决策依据。
其次，数据分析还能够帮助人们预测未来。
通过建立合适的模型和算法，可以基于历史数据对未来进行预测，为企业和组织提供战略规划和风险防范的依据。
再次，数据分析还可以帮助人们发现问题和解决问题。
通过对数据的深入分析，可以找出潜在的问题和隐患，并提供相应的解决方案，保障企业和组织的稳定运营。
二、数据分析的基本流程数据分析的基本流程包括数据收集、数据清洗、数据处理和数据分析。
首先，数据收集阶段是通过各种方式获取所需数据的过程，可以是通过调查问卷、网络爬虫、传感器等方式收集原始数据。
其次，数据清洗阶段是将原始数据进行筛选、清除异常值或缺失值，并进行规范化处理，以确保数据质量和完整性。
然后，数据处理阶段是对清洗后的数据进行计算、整合、转换等操作，以适应后续分析的需求。
最后，数据分析阶段是利用统计学、数学模型、机器学习等方法对处理后的数据进行挖掘和分析，以得出有价值的结论和见解。
三、数据建模的方法数据建模是数据分析的重要环节，通过构建合适的模型和算法，可以发现数据背后的规律，并进行预测和决策支持。
常用的数据建模方法包括回归分析、决策树、聚类分析、神经网络等。
回归分析是一种用于探索和量化变量之间关系的方法，可以通过拟合方程来预测因变量。
决策树是一种以树状图的形式呈现的分类或回归模型，可以帮助做决策。
聚类分析是一种将相似的对象分组的方法，常用于市场细分等领域。
神经网络是一种模拟人脑神经元运作的计算模型，常用于图像识别、语音处理等领域。
数据建模方法的比较与分析
1、统计分析：统计分析是一种经典的数据建模方法，主要通过描述性统计 和推断性统计来分析数据。描述性统计侧重于数据的描述，如均值、方差、相关 性等，而推断性统计则侧重于从样本数据推断总体特征，如回归分析、方差分析 等。统计分析的优点是适用于大量数据，能够找出数据背后的规律和关系。缺点 是对于非线性关系和复杂数据的处理能力有限。
数据建模方法的比较与分析
基本内容
随着大数据时代的到来，数据建模方法在各个领域的应用越来越广泛。本次 演示将对目前常用的数据建模方法进行比较和分析，旨在帮助读者更好地理解各 种方法的优缺点、适用范围及使用场景，为实际应用提供指导。
在比较数据建模方法之前，我们首先需要明确数据建模的基本概念。数据建 模是指通过对数据的收集、整理、分析和解释，来揭示数据背后的规律和特征， 从而指导业务策的过程。常用的数据建模方法包括统计分析、机器学习、数据 挖掘、预测分析等。
4、预测分析：预测分析是一种利用历史数据和模型来预测未来趋势的方法， 包括时间序列分析、因果分析等。预测分析的优点是可以对未来进行预测，指导 业务决策，缺点是对历史数据的依赖较强，需要解决数据噪声和不确定性问题。
在选择合适的数建模方法时，我们需要考虑实际应用场景、数据类型和问题 性质等因素。例如，对于大量数据的处理和分析，可以采用统计分析或机器学习； 对于隐藏模式的挖掘和关联规则的提取，可以采用数据挖掘；对于未来趋势的预 测，可以采用预测分析。此外，还需要注意每种方法的适用条件和限制，如数据 质量、样本大小、计算资源等因素。
下面我们通过一个实际的案例来比较不同数据建模方法的应用效果。假设我 们有一家电商公司的数据，需要对其用户行为进行分析，以便制定营销策略。
首先，我们可以采用统计分析方法对用户购买行为进行分析。通过描述性统 计，可以得出用户购买频率、客单价等指标；通过推断性统计，可以分析用户购 买商品之间的相关性，从而得出用户的购物习惯。
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数据建模分析1.建立模型前应该想到的问题。
1.1数据仓库的数据组织是面向主题的，而不是报表。
操作型数据库的数据组织结构面向事物处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题进行组织的。
主题是一个抽象的概念，是指用户使用的数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
这和软件编程中的面向对象的概念类似，在项目中要面向一个功能模块的实现，不是面向一个方法的实现。
在我们建模中，也是面向一个分析点的方面。
可以参照以下主题，来判断如何划分主题：！顾客的购买行为！产品销售情况！企业生产事物！原料采购！合作伙伴关系！会计科目余额但是现在的数据仓库实施中，很多数据仓库需求都是来自业务部门的出具的报表的需求，这样数据仓库的数据模型结构往往来源于报表的数据需求。
基于报表的需求要比没有明确的需求要好，所以现在大多数业务部门更多的是采用报表的需求方式来进行开发的，这样需求方和实施方都会拥有一个比较明确的界限和口径。
但是面向报表的开发不是最好的，而且有很多缺点。
所以我们正确的做法是，要对现有的报表需求进行细致的分类，分析和调整，不能为了实现单个报表而进行大量的建模工作。
要根据分析的不同内容和主题对报表进行分类，明确报表中每个数据的定义，统计口径及不同数据之间的关系，建立在整个数据仓库内统一的数据指标定义，将数据指标按分析主题及分析维度进行归集，从而形成面向主题的数据类型。
例如：我们的利润表报表，当业务部门发我们一个利润表的报表，作为需求时，我们应该进行细致的分析，最终我们确定我们面向的主题不是利润表，而是比利润表更大的一个层次的所有科目业务量的主题，这样我们在做别的报表，例如资产负债表，现金流量表等报表时，就不用重复建模的工作了，做到了软件工程中的可重用规则。
1.2数据仓库要实现对数据的集成与数据的同构性。
面向事物处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立并且往往是异构的。
而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取，清理的基础上经过系统加工，汇总和整理得到的，必须消除源数据的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
例如：在总公司和分公司之间，某个部门id或公司id名字不一样，不是同构的，比如一个人家人叫他张三别人叫他小张，这种情况在数据库中一定会被认为是两个人，所以我们要建立统一的数据字典，来统一数据。
要实现数据的同构性，是一件复杂的工作，涉及到大量的数据转换工作和调研工作。
在数据的获取阶段，要确保所有的数据来源是一致的，或者经过一定的处理后是一致的。
如果数据来源不一样的，那么我们就有必要把数据来源信息也包含在数据仓库中，以便在后续的数据转换中对不同来源数据进行分析。
综上所述，我们在项目开始之前，要对现有数据建立统一的数据字典，交付品应该有一个《XXX数据字典》的文件。
1.3明确数据库历史数据和即时数据操作型数据库主要关心当前某一个时间段的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一点到目前各个阶段的信息。
通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势作出定量分析和预测。
但是数据仓库中还包括即时的数据分析需求，所以我们要安排好历史数据和即时数据以及明细数据之间的不同存储方式，采用不同的处理方法。
根据业务分析需要进行数据存储划分，对不同的分析要求提供不同明细级别的数据基础。
此外，还要对数据或信息的生命周期有良好的管理，安排好旧的归档工作。
2.sap bi项目流程和分析方法2.1收集客户需求用户的需求工作是一个非常关键的环节，因为用户的需求可能详细可能不明确，也可能会经常变动，所以建模之前要收集足够的信息，要对客户的需求进行深度挖掘。
2.1.1组织架构这一方面不仅仅是报表本身需要的数据，还涉及到系统权限和报表发布等工作的需求。
要了解各个部门的基本业务，业务流程，考核指标，担负职责。
了解各个业务部门对内或对外的主要产品和服务。
了解客户的以业务流程，明确bi应该展示的分析内容是正确建立模型的需要。
一般情况下，客户都不能用技术术语去表达他们的需求，所以有时候需要在技术应用方面的帮组下把他们的需求转化成技术语言。
2.1.2 客户最需要分析的数据指标对于客户所要分析的数据的整理一般先从数据指标入手，清理指标之间的关系，再结合分析的维度与报表分析需求进一步细化对指标的界定。
数据指标主要指客户要分析的数据，如金额，数量等，在系统中反映为前面提到的关键值及多个关键值之间的一系列计算。
在这一步分析时，我们会用到两个模板文件。
收集模板1如果客户需要其他部门的指标以完成数据分析，或者客户不能给出具体的计算公式，也应该让客户给出清单和简要描述，这些指标稍后会和其他部门的需求结果做合并。
收集模板22.1.3数据指标的数据来源除了给出分析数据指标的列条和计算公式之外，还要收集每一个指标的数据来源，简单地对可用字段的一个列表显示是不足以建立模型的，有必要知道每一个数据指标取自哪个数据源。
在确定信息需求能否实现时，确定数据源的问题是关键的。
有些指标虽然有同样的描述，但是数据来源不同，可以看成是两个不同指标，如收入就分为很多种收入。
在此我们要收集r3数据源的名称，如果文件数据源我们要收集外部文件。
2.1.4 对数据指标的多维分析对象这是对以上指标更细一层的考虑，一方面要明确分析的周期，是每天分析一次呢，还是一个月生成一个报表。
另一方面要知道是哪些部门的需求，和业务分析的对象，也就是维度。
模板文件但是如果应用相关的KPI进行分析时，比如每个部门或权限看到的数据是不一样的，那么在计算指标，如利润，金额等指标都要求能在事业部级别能够进行分离，从而实现各自的计算。
2.1.5数据指标优先级任何一个项目的范围都是有限的，不可能在一个项目中完成用户所有的或所有用户的分析需求。
因此有必要对客户分析指标的优先级进行排序。
一般可以从指标的重要程度，紧急程度，和影响程度3方面进行评估。
从项目实施的角度看，重要成度好，需求紧急，影响范围大的KPI可以纳入项目实施范围，其他分析指标可以在项目上线后视需要而逐步扩展。
2.1.6 权限问题对于数据仓库项目而言，权限问题是一个重要的问题，应该及早考虑。
SAP BI可以支持从信息范围到信息对象的多级别的灵活的权限设置。
在信息收集时可以请客户描述他们需要对什么业务分析角度进行授权，如报表需要对部门，区域进行授权等。
2.2 如何收集客户需求2.2.1 面谈面谈的对象多是业务人员，所以在收集信息的时候，要使用业务语言与面谈人沟通。
不论是一般的数据仓库还是SAP BI，都有大量的特有术语，比如维度，特征，关键值等，直接使用这些术语，问客户使用那些关键值是行不通的。
讲业务语言而不是技术语言，是与业务人员进行沟通的基本条件。
其次，要保证对每一个角色至少两次面谈，因为对同一问题对于不同的人会有不同的理解，就是同一问题对同一个人不同时期也有不同的回答，所以要多次面谈准确获取需求。
可以采取小型会议的方式。
2.2.2报表样例分析法报表样例分析是通过收集分析客户目前使用的报表，现在大多企业都是采用这种分析方法。
如何收集：（1）更正报表名字报表-XXXXXXX（2）基本信息：[填写报表的基本信息]，模板：（3）查询条件（4）基本格式画出你的报表基本格式（5）数据指标说明描述指标（6）业务分析角度业务分析角度:（7）权限要求报表需对部门，区域进行授权。
（8） 其他要求说明2.2.3分析客户需求，形成多维分析模型（逻辑建模）数据仓库的建模需要经过一个由粗到细的过程，即从高层次的逻辑到低层次的物理数据结构建模不断细化的过程。
在sap bi 系统中，一方面自动集成了对数据库的管理，每一类数据对象都会自动生成相应的数据库表并由系统自动管理，另一方面由于引入了信息对象，每一个信息对象都是一个实体，每个实体所具有的属性是在定义信息对象的时候考虑的。
这样就简化了建立多维分析模型时的工作量，使建模的重心集中在对实体之间关系的建立上，这正是高层建模的所要完成的工作。
（1） 实体-关系模型高层建模一个有力工具就是实体-关系模型，这是设计的第一步，但是实体-关系模型并不等同于多维分析模型（逻辑模型），这只是建立多维分析模型的第一步。
画出实体之间的关系图，可以确定哪些实体属于模型范围，哪些不属于模型范围，也就是确定了所谓的“集成范围”。
集成范围定义了数据模型的边界，而且集成范围需要在建模之前进行定义。
这个范围由系统的建模者，管理人员，和最终用户共同决定。
如果范围没有事先确定，建模过程就会一直持续下去。
实体-关系模型与数据仓库分析模型还有很大的差距，无法直接转化成数据仓库的多维分析模型。
（2） KPI 与分析维度a. 对KPI 进行分析和分解 地区 城市 客户 颜色 价格 产品类型 产品 销售订单 产品组 地址 销售部门 销售人员信息收集的过程会要确定客户需要衡量的指标，如数量，订单记录和成本等。
但是客户最终查看的指标大多数是经过计算的，具有综合性数据才称的上KPI。
一般做法是先从分析KPI入手，首先要从面谈中获得相关的KPI，再是要对KPI进行还原，明确KPI的计算方法及其基础数据的来源。
这个过程中，才可以确定数据模型里需要的关键值。
比如，利润同比指标值是一个常用的指标，但是在多维模型里，一般是不会存储这个数值的。
利润同比是是计算公式“本期利润/上期利润”，在做模型时，我们会把本期利润和上期利润作为关键值保存在模型中。
实现这样的分析一方面有利于实现数据的重用，因为其他KPI计算也会用到这些数据。
另一方面，只有基本数据才能实现多维度的灵活分析。
比如我们保存了本期利润和上期利润就可以在年底时，计算出总的利润，当然本期利润和上期利润也是计算得出来的。
b.构建业务主题第二步分析业务主题相关的属性，业务主题往往就是那些勇于描述KPI的特征。
也就是说，KPI经常是包含业务主体的，如“某产品组的收入”就是一个KPI。
收入作为一个具体的有特定含义的数值，是由特定的产品组来界定和说明的，产品组就是一个业务主题的一个体现，这样的特征很多，如客户，产品，销售城市等。
其次就是要对这些主题对象进行分析，分清报告领域的主要业务主题和他们的属性，找出那些是主题那些又是属性。
比如：地址和客户，如果我们的报告领域中，不需要从地区的角度来分析，但是又希望在看到客户时，能看到客户所在的地区，那么地址就要作为客户的属性来设计，反之则作为业务主题。
一般情况下主题和属性之间的关系是一对多的关系，通过诸多属性的描述，可以得到客户等对象的最详细的信息。
但是有些情况下，也有存在多对多的情况，如一个产品有多个颜色等，这种情况下，我们设计时，要把他们作为独立的两个特征同时出现在维度表中，也是视实际的关系采用组合属性，时间相关的属性等方法。