层次模型将数据组织成一对多关系的结构，用树形结构表示实体及实体间的联系 。
网状模型用连接指令或指针来确定数据间的网状连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式 。
关系模型以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。
建立模型的步骤：
三、建立模型
在准备好的数据基础上，建立数据模型，这种模型可能是机器学习模型，也可能不需要机器学习等高深的算法。选择什么样的模型，是根据要解决的问题（目标）确定的。
当然可以选择两个或以上的模型对比，并适当调整参数，物联平台定制方案，使模型效果不断优化。
四、模型评估
模型效果的评估有两个方面：一是模型是否解决了需要解决的问题（是否还有没有注意和考虑到的潜在问题需要解决）；二是模型的准确性（误差率或者残差是否符合正态分布等）。
如：在识别kol假粉的问题中，需要评估的是：模型能否识别出假粉？识别的误差率是多少？粉丝识别误差率=（假粉误认为真粉的数量+真粉误认为假粉的数量）/总粉丝数
概念建模数据建模大致分为三个阶段，概念建模阶段，逻辑建模阶段和物理建模阶段。其中概念建模和逻辑建模阶段与数据库厂商---关系，换言之，与mysql，sql server，oracle没有关系。物理建模阶段和数据库厂商存在很大的联系，因为不同厂商对同一功能的支持方式不同，如高可用性，读写分离，甚至是索引，分区等。
概念建模阶段实际工作中，在概念建模阶段，主要做三件事：1. 客户交流2. 理解需求3. 形成实体
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