数据建模，物联平台定制方案，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的。
数据建模的具体过程可分为六大步骤：
一、制订目标
制订目标的前提是理解业务，明确要解决的商业现实问题是什么？
如：在社交平台kol中，存在假粉丝的情况，如何识别假粉就是一个要解决的现实问题。
二、数据理解与准备
基于要解决的现实问题，理解和准备数据，一般需要解决以下问题：
1.需要哪些数据指标（即特征提取）？（如：哪些指标能区别真粉和假粉？）
2.数据指标的含义是什么？
3.数据的质量如何？（如：是否存在缺失值？）
4.数据能否满足需求？
5.数据还需要如何加工？（如：转换数据指标，将类别型变量转化为0-1哑变量，或将连续型数据转化为有序变量）
6.探索数据中的规律和模式，进而形成假设。
需要注意的是，数据准备工作可能需要尝试多次。因为在复杂的大型数据中，较难发现数据中存在的模式，初步形成的假设可能会被很快推到，这时一定要静心钻研，不断试错。
数据建模后需要评估模型的效果，因此一般需要将数据分为训练集和测试集。
我们通过“体系感”来把控自己，通过图纸来建立高楼大厦。同样，我们可以通过“数据模型”来管理我们的数据。
数据模型就是数据的组织和存储方法，它强调了从业务、数据存取和使用角度合理存储数据、有了适合业务和基础数据存储环境的模型，那么大数据就会获得以下好处：
性能
良好的数据模型你帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的io吞吐。
成本
良好的数据模型能*大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，*大地降低大数据系统中的存储和计算成本。
效率
良好的数据模型能*大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
质量
良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少计算错误的可能下。
数据模型的三要素是数据结构、数据操作和数据约束。数据模型是数据特征的抽象，它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一个抽象的框架。模型可更形象、直观地揭示事物的本质特征，使人们对事物有一个更加了解、深入的认识，从而可以帮助人们更好地解决问题。利用模型对事物进行描述是人们在认识和改造世界过程中广泛采用的一种方法。计算机不能直接处理现实世界中的客观事物，而数据库系统正是使用计算机技术对客观事物进行管理，因此就需要对客观事物进行抽象、模拟，以建立适合于数据库系统进行管理的数据模型。数据模型是对现实世界数据特征的模拟和抽象。
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