大家好，今天来为大家分享电商建模的一些知识点，和粉丝建模是什么的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

一、产品建模发展方向

1、信息技术的快速发展，使得3D模型可以包括产品的所有信息，并且在产品生命周期的各个阶段都可以被使用，以三维数字化实体模型为载体来表达完整的产品定义，成为制造过程中的唯一根据，包括工艺规划、车间生产在内的诸多环节都可以通过三维模型来完成。

2、同时，随着对产品全生命周期管控理念的发展，现代工业生产也将充分发展3D模型的优势，对产品的监控延伸到产品销售后的阶段，对产品的状态进行分析，实现预测性维修。

二、大数据精准化营销方法

关于这个问题，大数据精准化营销方法是利用大数据技术和分析手段，通过对用户数据的深入挖掘和分析，实现更精准、个性化的营销策略。以下是几种常见的大数据精准化营销方法：

1.用户画像：通过收集和分析用户的个人信息、行为数据、兴趣爱好等，构建用户画像，以了解用户的需求和偏好，从而更好地进行精准化定位和推送适合用户的产品或服务。

2.行为分析：通过对用户的浏览记录、购买记录、点击行为等进行数据分析，发现用户的行为模式和偏好，从而预测用户的需求和购买意愿，以便及时调整营销策略。

3.地理定位：利用用户的地理位置信息，结合大数据分析，对不同地区的用户进行区域性营销推广，根据用户所在地的特点和需求，提供个性化的产品或服务。

4.社交媒体营销：通过对用户在社交媒体平台上的行为数据进行分析，了解用户的社交圈子、兴趣爱好等，从而在社交媒体上进行精准化的广告投放，提高广告的转化率。

5.数据挖掘和预测：通过大数据挖掘和预测分析技术，挖掘用户的隐含需求和潜在行为，预测用户的购买意愿和消费习惯，以便提前制定相应的营销策略。

6.个性化推荐：通过对用户的历史行为、浏览记录等进行分析，利用推荐算法和机器学习技术，给用户推荐符合其兴趣和需求的产品或服务，提高用户的购买满意度和忠诚度。

总之，大数据精准化营销方法的核心是通过对海量的用户数据进行深度分析和挖掘，了解用户的需求和行为，从而实现更精准、个性化的营销策略，提高营销效果和用户体验。

三、数学建模专业就业前景

数学建模对就业是有帮助的。例如当IT职员，数学与应用数学专业属于基础专业，是其他相关专业的“母专业”。该专业的毕业生如欲“转行”进入科研数据分析、软件开发、三维动画制作等职业，具备先天的优势，许多数学与应用数学专业的毕业生毕业后就从事IT行业。就业前景算比较不错的。

四、粉丝建模是什么

1、粉丝建模是指通过分析一个品牌、企业或个人的向性，利用该向性构建具有代表性和吸引力的观众/用户/消费群体的过程

2、粉丝建模的原因是市场中存在着大量消费群体，因此为了更好地针对目标市场，企业需要使用粉丝建模来确定与其观众/用户/消费群体的匹配

3、通过针对性的营销，企业可以更好地吸引到自己的目标用户群体，并提高销售额

4、粉丝建模方法包括数据采集、分析、漏斗和聚类等，可以从大数据中提取出有价值的信息

5、粉丝建模适用于各行各业，比如娱乐、体育赛事、品牌营销等

6、通过粉丝建模的深入分析，企业可以更好地了解自己的目标市场、优化产品和服务，并制定出更有效的市场策略

五、数仓建模全流程

其实就是业务模型->概念模型->逻辑模型->物理模型的这样一个流程，下面我们详细解释一下各个模型阶段都要做什么

根据业务部门进行划分，理清部门之间的关系，然后将各个部门的具体业务程序化，与业务部门开会协商出需求的指标、保存年限、维度等等。

总体来讲，就是要知道他们需要哪些指标以及他们能提供哪些数据。

业务建模的时间最长，而且与公司实际的业务环境息息相关，因此在这里需要根据实际生产环境和业务需求确认好数据仓库使用的工具和平台。

主要解决业务层面的分解和程序化。搞清楚系统边界，确定好主题域

因此，业务建模阶段其实是一次和业务人员梳理业务的过程，在这个过程中，不仅能帮助我们技术人员更好的理解业务，另一方面，也能够发现业务流程中的一些不合理的环节，加以改善和改进。

概念建模|领域建模(画图想好怎么做)

将业务模型抽象化，分组合并类似的概念，细化概念，抽象出实体与实体之间的联系，理清各组概念之间的联系。

说白了就是画图，把指标需要的哪些数据封装到一个实体里，实体与实体之间的关联等等用ER图表示出来。

先画出局部ER图，最后再综合画出全局ER图。

主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型

在原有数据库基础上建立了一个比较稳固完善的模型，因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。

数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。

概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。

领域概念建模就是运用了实体建模法，从纷繁的业务表象背后通过实体建模法，抽象出实体，事件，说明等抽象的实体，从而找出业务表象后抽象实体间的相互的关联性，保证了我们数据仓库数据按照数据模型所能达到的一致性和关联性

将概念模型实体化，具体考虑概念对应的属性，事件考虑事实属性，维度考虑维度属性。

总体来说就是建表，前面已经画出了关系图，这里只要将表里头有哪些字段考虑出来就可以，如果是事实表就考虑事实字段和业务主键，如果是维度表就考虑维度属性，SCD策略等等。在这里需要确定数据粒度，如果多个指标都用到一个字段，则取粒度最小的指标。如果不确定指标的量度，则取毫秒级作为粒度。

综合现实的大数据平台、采集工具、etl工具、数仓组件、性能要求、管理要求等多方面因素，设计出具体的项目代码，完成数仓的搭建。

从多个维度进行统计组合，形成多维度数据集，来从多个角度观察业务过程的好坏

确认哪些业务处理流程是数据仓库应该覆盖的，是维度方法的基础。因此，建模的第一个步骤是描述需要建模的业务流程。例如，需要了解和分析一个零售店的销售情况，那么与该零售店销售相关的所有业务流程都是需要关注的。为了描述业务流程，可以简单地使用纯文本将相关内容记录下来，或者使用“业务流程建模标注”（BPMN）方法，也可以使用统一建模语言（UML）或其他类似的方法。

业务过程就是需要那种业务场景下产生的订单表(划分到那个业务线和数据域)

业务过程就是用户下单的订单记录表

粒度就是确认一条记录代表的含义或者是细化到何种程度(一条记录代表一个订单还是多个订单，如拼团的时候团长的单)

在选择维度和事实前必须声明粒度，因为每个候选维度或事实必须与定义的粒度保持一致。在一个事实所对应的所有维度设计中强制实行粒度一致性是保证数据仓库应用性能和易用性的关键。

从给定的业务流程获取数据时，原始粒度是最低级别的粒度。建议从原始粒度数据开始设计，因为原始记录能够满足无法预期的用户查询。汇总后的数据粒度对优化查询性能很重要，但这样的粒度往往不能满足对细节数据的查询需求。

不同的事实可以有不同的粒度，但同一事实中不要混用多种不同的粒度。维度模型建立完成之后，还有可能因为获取了新的信息，而回到这步修改粒度级别。

维度的粒度必须和第二步所声明的粒度一致。

维度表是事实表的基础，也说明了事实表的数据是从哪里采集来的。

典型的维度都是名词，如日期、商店、库存等。维度表存储了某一维度的所有相关数据，例如，日期维度应该包括年、季度、月、周、日等数据。

这一步识别数字化的度量，构成事实表的记录。它是和系统的业务用户密切相关的，因为用户正是通过对事实表的访问获取数据仓库存储的数据。大部分事实表的度量都是数字类型的，可累加，可计算，如成本、数量、金额等。

业务需求驱动，数据驱动，构造数据仓库有两种方式：一是自上而下，一是自下而上。

BillInmon先生推崇“自上而下”的方式，即一个企业建立唯一的数据中心，就像一个数据的仓库，其中数据是经过整合、经过清洗、去掉脏数据的、标准的，能够提供统一的视图。要建立这样的数据仓库，并不从它需要支持哪些应用入手，而是要从整个企业的环境入手，分析其中的概念，应该有什么样的数据，达成概念完成整；

RalphKimball先生推崇“自下而上”的方式，他认为建设数据仓库应该按照实际的应用需求，加载需要的数据，不需要的数据不要加载到数据仓库中。这种方式建设周期较短，客户能够很快看到结果。（针对客户的需求，需求要什么就做什么）

进行代码逻辑测试，验证数据加工逻辑的正确性代码发布，加入调度并配置相应的质量监控和报警机制

文章分享结束，电商建模和粉丝建模是什么的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！

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