大数据建模一般有哪些步骤

数据建模也可以称为数据科学项目的过程，也是是我们在做数据分析的时候会经常使用的一种数据分析方法。下面说下大数据建模的几个步骤：

1、数据测量

数据测量包括ECU内部数据获取，车内总线数据获取以及模拟量数据获取，特别是对于新能源汽车电机、逆变器和整流器等设备频率高达100KHz的信号测量，ETAS提供完整的解决方案。

2、大数据管理与分析

目前的汽车嵌入式控制系统开发环境下，人们可以通过各种各样不同的途径(如真实物体、仿真环境、模拟计算等)获取描述目标系统行为和表现的海量数据。

3、虚拟模型建模与校准

基于大数据管理与分析环节对测量数据进行的分析，我们得到了一些参数之间的相互影响关系，以及相关物理变量的特性曲线。

4、测试与验证(XiL)

在测试与验证环节，通常包含模型在环验证(MiL)，软件在环验证(SiL)，虚拟测试系统验证(VTS)以及硬件在环验证(HiL)四个阶段，ETAS提供COSYM实现在同一软件平台上开展四个环节仿真验证工作。

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一、获取数据

1、打开 IBM SPSS Modeler 客户端，点击左下角的 Server 按钮，选择要连接的 Modeler Server，这里需要说明的就是如果 SDAP 装在和 Modeler Client 在一台机器，那么就选择 Local Server；

如果不在同一台机器，而是和单独的 Modeler Server 装在一台机器，就选在添加按钮，输入机器的主机名或者 IP 地址，设置登录的用户名和密码，点击完成按钮，如图 7 所示：

2、连接上 Modeler Server 之后，在源选项双击数据库节点，然后就可以添加数据库源节点到数据流工作区，双击节点，在数据项选择添加一个数据库连接，然后 Modeler Client 会将 Modeler Server 所在机器的所有 ODBC 查询出来，找到需要连接的数据库连接信息，输入用户名和密码后，点击连接按钮，选择完成然后进入选择表，这里以 SQL Server 为例，如图 8 所示：

3、点击完成按钮后，在表名列点击选择按钮，选择表名，这里以 dboModeler_Drug1 为例，如图 9 所示：

4、选择表后，节点自动读取表结构。

用同样的方法再添加两个数据库节点，选择 ODBC 为 DB2 和 Oracle， 输入用户名和密码之后，就可以选择要读取数据的表名了。这样就完成了用 Modeler Client 读取数据库数据的 *** 作，然后要进行的就是对数据的处理。

首先利用 Modeler 的 Merge 节点对 DB2 和 Oracle 中的两张表的数据进行合并，处理后的结果是得到的数据一部分来自 DB2 数据库，一部分来自 Oracle 数据库。对于来自 Oracle 数据库的数据，取 3 个字段的值：

对于来自 DB2 数据库的数据，取 4 个字段：

二、数据处理

1、双击记录选项中的 Merge 节点，然后将 DB2 和 Oracle 两个节点与之连接，双击 Merge 节点，可以看到处理后的数据包括来自 DB2 和 Oracle 的 7 个字段：

2、然后需要通过 Modeler 的 Append 节点将 Merge 后的数据追加到来自 SQL Server 数据库的数据。双击记录选项中的 Append 节点，在流工作区中将 Merge 节点和 SQL Server 数据源节点与之连接，这样得到的就是来自三个数据库的数据了。

还可以通过 Modeler 的其他节点对数据进行进一步的处理，比如通过选择节点，可以设置条件来选择需要的数据，或者通过排序节点对某几个列进行排序等等。

三、建模

1、最后要做的就是对处理过的数据进行建模了，首先需要设定一个 Target 列，也就是需要预测的列。

通过 Modeler 的 Type 节点设置 Target 列，在字段选项双击 Type 节点，在流工作区中将 Append 节点与之连接，双击 Type 节点，修改 Drug 列的角色为 Target，其他默认为 Input 。

2、然后就是选择要使用的模型了，这里以神经网络为例，在模型选择中双击神经网络节点，在流工作区中将 Type 节点与之连接，打开神经网络节点，可以看到是通过所有的角色为 Input 的列来预测觉得为 Target 的列，当然可以在这里修改 Input 和 Target，将年龄的角色从 Input 修改为 Target 。

3、点击运行按钮，生成一个新的模型块，该模型块会被自动连接在流工作区，并带有指向创建它的建模节点的链接。要查看模型的详细信息，右键单击模型块并选择浏览（在模型选项板上）或编辑（在工作区上）。

4、双击打开生成的模型块，可以看到哪些值对预测结果的影响最大，线条宽深说明影响越大。

数据库设计需求

1 需求概述

建立完善的数据库结构管理设备的基本参数、运行状态和各种工作计划。

数据库的框架和结构必须根据设备和运行状态而设计，方便提供强大的录入、查询、统计、分析和报表等各种功能 *** 作，较好的反映平台业务的基本情况和运行状况，满足平台的基本要求。

2 外部设计需求

21 标识符和状态

数据库表前缀：根据模块名定义（如用户模块：sys_）

用户名：root

密码：待定

权限：全部

有效时间：开发阶段

说明：系统正式发布后，可能更改数据库用户/密码。

22 使用它的程序

本系统主要利用java作为后端的应用开发工具，使用MySQL作为后台的数据库， Linux或Windows均可作为系统平台。

23 约定

所有命名一定要具有描述性，杜绝一切拼音、或拼音英文混杂的命名方式。

字符集采用 UTF-8，请注意字符的转换。

所有数据表第一个字段都是系统内部使用主键列，自增字段，不可空，名称为：id，确保不把此字段暴露给最终用户。

除特别说明外，所有日期格式都采用date格式。

除特别说明外，所有字段默认都设置不充许为空， 需要设置默认值。

所有普通缩影的命名都是表名加设置缩影的字段名组合，例如用户表User中name字段设置普通所以，则缩影名称命名方式为user_name_index。

24 专门指导

对本系统的开发者、使用这、测试员和维护人员，提出以下参考意见：

在使用数据库时，首先要参考上面的约定内容，做好软件的安装以及表格的建立。

数据库的输入统一采用键盘。对于数据库的使用权限，请参考本系统其他相关文档。

数据库的后台管理员没用等级差异，可根据实际情况添加删除管理员。

25 支持软件

*** 作系统： Linux / Windows

数据库系统：MySQL

查询浏览工具：Navicat Premium

命令行工具：mysql

注意：mysql 命令行环境下对中文支持不好，可能无法书写带有中文的 SQL 语句。

3 结构设计需求

31 概念结构设计需求

概念数据库的设计是进行具体数据库设计的第一步，概念数据库设计的好坏直接影响到逻辑数据库的设计，影响到整个数据库的好坏。

我们已经得到了系统的数据流程图和数据字典，现在就是要结合数据规范化的理论，用一种模型将用户的数据要求明确地表示出来。

概念数据库的设计应该极易于转换为逻辑数据库模式，又容易被用户所理解。概念数据库设计中最主要的就是采用“实体-关系数据”模型来确定数据库的结构。

数据是表达信息的一种重要的量化符号，是信息存在的一种重要形式。数据模型则是数据特征的一种抽象。它描述的是数据的共性，而不是描述个别的数据。一般来说，数据模型包含两方面内容：

数据的静态特性：主要包括数据的基本结构、数据间的关系和数据之间的相互约束等特性。

数据的动态特性：主要包括对数据进行 *** 作的方法。

在数据库系统设计中，建立反映客观信息的数据模型，是设计中最为重要的，也最基本的步骤之一。

数据模型是连接客观信息世界和数据库系统数据逻辑组织的桥梁，也是数据库设计人员与用户之间进行交流的共同基础。概念数据库中采用的实体-关系模型，与传统的数据模型有所不同。“实体-关系”模型是面向现实世界，而不是面向实现方法的，它主要是用使用方便，因而在数据库系统应用的设计中，得到了广泛应用。“实体-关系”模型可以用来说明数据库中实体的等级和属性。

以下是实体-关系模型中的重要标识：

在数据库中存在的实体；

实体的属性；

实体之间的关系；

32 逻辑结构设计需求

物理结构设计需求

1）定义数据库、表及字段的命名规范：

数据库、表及字段的命名要遵守可读性原则。

数据库、表及字段的命名要遵守表意性原则。

数据库、表及字段的命名要遵守长名原则。

2）选择合适的存储引擎：

3）为表中的字段选择合适的数据类型。

4）建立数据库结构

4 运用设计需求

41 表名的命名规范

表名以英文单词、单词缩写、简写、下划线构成，总长度要求小于30位。

42 表字段的命名规范

字段名以英文单词、单词缩写、简写、下划线构成，总长度要求不超过30位。

字段名以名词或名词短语，字段采用单数形式。若表名由多个单词组成，则取各个单词的缩写组成，单词缩写间使用下划线作为分隔。

若某个字段是引用某个表的外键，则字段名应尽量与源表的字段名保持一致，一面混淆。

5 安全保密设计需求

51 防止用户直接 *** 作数据库的方法

通过把关键应用服务器和数据库服务器进行分离，防止用户对数据库服务器的直接 *** 作，保证数据库安全。

52 应用系统的用户口令进行加密

在软件系统中，对于数据的保护、业务 *** 作的许可是通过识别用户身份和权限来完成的。用户口令相比较，相同的话系统将该用户的 *** 作权限分配给用户，用户再根据所分配的权限对系统进行 *** 作。

由以上过程可知，用户口令在传输过程中容易被窃取泄漏，另外如果数据库被非法进入则其中保存的口令能够被非法查看。因此，在传输过程中和数据库中的口令记录字段不应使用明文传递和保存，应该在口令被传递前对其明文口令使用有效的主流技术，对传输数据进行加密部分描述的加密算法进行加密，在加密后传输到系统。系统将用户提交的经过加密的口令数据保存的加密口令进行比较，相一致则进行后续 *** 作。

用Python做数据分析，大致流程如下：

1、数据获取

可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2、数据存储

企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。

3、数据预处理/数据清洗

大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。

4、数据建模与分析

常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。

5、数据可视化分析

在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。

两大类数据模型：数据模型分为2类（分属2个不同的层次，在开发和使用数据库中使用不同的模型）。

概念模型，也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模，用于数据库设计。

逻辑模型和物理模型，逻辑模型主要包括：网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等，按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现。

物理模型，是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。

概念模型：信息世界中的基本概念。

用途：数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。但要考E-R图！

最常用的数据模型：非关系模型，有层次模型和网状模型；关系模型；面向对象模型、对象关系模型。

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