数据建模的五种基本方法（数据建模入门零基础）

是：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和朴素贝叶斯分类器。
其中，线性回归是一种用于建立两个变量之间线性关系的方法，适用于预测连续型变量的值；逻辑回归则是一种用于建立两个变量之间非线性关系的方法，适用于预测二分类变量的值；决策树是一种基于树形结构的分类方法，适用于处理离散型变量和连续型变量；支持向量机则是一种基于最大间隔分类的方法，适用于处理高维数据；朴素贝叶斯分类器则是一种基于贝叶斯定理的方法，适用于处理文本分类等问题。
这五种方法都有其适用范围和优缺点，需要根据具体问题选择合适的方法进行建模和分析。

你好，1. 实体-关系（ER）模型：用于表示实体、属性和实体之间的关系的图形化方法，通常用于描述关系数据库的结构。

2. 数据流程图（DFD）: 描述数据流和处理过程之间的关系的图形化工具，用于表示系统中数据的流动和处理。

3. 层次模型：用于层次结构的数据表示，将数据组织成树状结构，从而方便处理和查询。

4. 关系模型：用于描述数据之间的关系和依赖关系的逻辑模型，通常用于关系型数据库。

5. 对象模型：用于描述对象之间的关系和属性的模型，通常用于面向对象的编程语言和数据库。