发展
数据模型是数据特征的抽象，是研究、应用与学习数据库技术的基础内容与基本手段，是数据库技术的中心，是能表现出数据库技术特色的内容之一。随着数据库技术自身的发展，数据模型也经历相应的发展演变过程，传统的数据模型在不断完善，新的数据模型不停涌现。传统的层次、网状与关系模型已发展了多年，取得了很好的理论研究成果与数据库产品，特别是关系模型，几乎是近年来整个数据模型领域的重要支撑，
数据模型定制案例
发展
数据模型是数据特征的抽象，是研究、应用与学习数据库技术的基础内容与基本手段，是数据库技术的中心，是能表现出数据库技术特色的内容之一。随着数据库技术自身的发展，数据模型也经历相应的发展演变过程，传统的数据模型在不断完善，新的数据模型不停涌现。传统的层次、网状与关系模型已发展了多年，取得了很好的理论研究成果与数据库产品，特别是关系模型，几乎是近年来整个数据模型领域的重要支撑，是现代管理信息系统数据存储处理的关键所在。
关系模型实际上还是管理信息系统重要的支撑模型，在此基础之上，引入新的手段，使之能表达更加复杂的数据关系，扩大其实用性，提高建模能力。从总体上看，扩充一般在两个方面进行。一是实现关系模型嵌套，这种方式可以实现“表中表”这类较为复杂的数据模型；二是语义扩充，如支持关系继承及关系函数等。
OO（面向对象）思维方式已贯穿于程序设计语言领域。在数据模型领域，面向对象数据模型也在的引入并持续发展。传统的关系模型等在存储数据时，并不能客观的反映数据所代表的现实事物内在联系与逻辑关系，也较难与面向对象程序开发语言在设计上无缝结合。面向对象数据模型则是用面向对象的思维方式与方法来描述客观实体，在继承关系数据库系统的已有的优势特性基础之上，支持面向对象建模，支持对象存取与持久化，支持代码级面向对象数据操作，是现在较为流行的新型数据模型。
数据模型按不同的应用层次分成三种类型：
1、概念模型
一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它是数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等。
2、逻辑模型
一种面向数据库系统的模型，具体的DBMS所支持的数据模型。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。
3、物理模型
一种面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构。每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成。
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，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
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