结构化分析建立哪三个模型

随着信息技术的发展，数据量急速增长，建立适应大数据时代的数据分析模型逐渐成为了时代的必然趋势。结构化分析是一种既简单又实用的数据分析方法，它能够帮助我们对数据进行分析、挖掘出其中蕴含的价值信息。为了更好地实现结构化分析，我们需要建立一些适应当前数据分析任务的模型。本文将从多个角度分析结构化分析究竟需要建立哪三个模型。

一、数学模型

数学模型可以将现实业务问题抽象成明确的数学问题，在公式符号的层面上更加方便计算机计算和处理。数学模型分为确定的数学模型和随机的数学模型。确定的数学模型可以用数学语言明确地描述，其结果对应着具有资源约束下的企业在成功经营的条件下所能达到的最优效益。随机的数学模型则是将事物发展过程当作随机变量来处理，用概率的理论和方法来描述数据发展的规律及其不确定性，其结果是各个事件概率的预测。

二、统计模型

统计模型是依据对概率分布的推断而建立的数学模型，主要用于研究数据间的相互影响关系和某一现象的规律性。常见的统计模型包括回归分析、方差分析、统计决策树等。

其中统计决策树是一个很好的例子。在数据分析中，我们可能需要找到最优的决策策略。由于策略种类多样且相互间存在复杂的概率关系，单单靠自己和经验进行分析和决策可能无法达到最优化的效果。因此我们需要建立一个计算机自动学习的模型，一种方法是基于统计的方法，统计学习方法可以使用大量的实例数据进行学习，并根据概率来确定决策的决策树。

三、神经网络模型

神经网络模型模仿人类神经细胞组成神经网络，通过多重过程实现数据学习、分类和识别等功能，属于模拟涉及到输入和输出以及输入输出间复杂关系的任务。神经网络分类器是一种基于神经网络模型的分类器，可以通过几个输入的配置参数来确定分类器的大小、深度和宽度与它的内部类型，作为类别输出的方法，依据不同的训练数据集可以训练对应的分类器。

在模型建立之后，应当对各个模型进行计算、优化与调整，使之逐渐达到更好的计算和预测效果。释放数据的全部价值，建立出最好的结构化分析模型是我们当前以及未来的重要任务之一。