数据仓库建模的三种模式 统计建模和机器学习建模，有什么区别？
统计建模和机器学习建模，有什么区别？
对于传统的数据建模方法，如统计分析、回归分析、机器学习等，都比较注重未知数据的建模，对数据量有一定的要求。
统计建模是指基于统计知识的建模。常用的统计知识包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列、聚类分析、主成分分析和因子分析，如下图所示。
机器学习建模是指利用机器学习算法进行建模。常用的机器学习算法有：k近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM、随机林、聚类分析、关联分析等，实现这些算法的语言有Python和r，具体如下图所示。！不管是统计建模还是机器学习建模，我们都需要有一个好的数学基础，主要是微积分、线性代数和概率论。
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数据仓库数据建模的几种思路？
说到建模，我们不得不说有两个好人，一个是数据仓库之父——inmon，他提倡ER模型，另一个是Kimball，他提倡维度模型。事实上，这两种建模方法各有优势。ER模型是一种实体关系模型，对建模者要求高，实现周期长。施工完成后，数据之间的关系清晰，没有冗余。它在保证数据的一致性和准确性方面有着天然的优势，但不能应对后期的业务变化。维度模型将业务数据分为维度表和事实表。维度表主要用于存储一些不随业务发展而变化的公共数据，如员工信息、合同信息等事实表。用于存储维度表的一些键值和度量值，如员工ID、交易金额等。维度建模不需要建模者了解全局数据，只需要了解相关数据，在面对业务变化时具有天然的优势。另外，还有Inman在ER模型上改进的datavault模型，但是datavault不能简单地称为一个模型，它是一个整体的解决方案。
统计建模与数学建模的区别？
事实上，大多数统计建模都是为了分析数据，统计知识也会用到。但是，数学建模的范围很广，遇到的问题也不尽相同，解决的方法也不尽相同，统计知识可能不会用到，遇到的问题也多种多样。
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