dataworks的数据建模流程是什么？

DataWorks接入数据建模前，主要集中于数据开发中和开发后的治理。而数据建模新增定义数据形态的流程，为您提供一站式的模型管理解决方案和数据开发前的治理能力。在数据建模时，您可以根据对业务流程的理解和需求的调研，定义企业的业务标准和规范。同时，基于数据标准进行引用和实行，生成表结构，实现模型的统一管理。基于DataWorks的数据建模流程如下：空间管理员角色创建数据标准模型设计师角色创建数据模型模型设计师角色修改数据模型模型设计师角色保存模型至模型库开发角色提交模型至开发环境计算引擎运维、部署或空间管理员角色发布模型至生产环境计算引擎——该回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)“

1. 数据收集：从各种数据源收集数据，包括结构化数据，半结构化数据和非结构化数据。
2. 数据清洗：清洗数据，消除噪声，缺失值，异常值等，以便进行后续分析。
3. 数据可视化：使用可视化工具，如Tableau，Power BI等，对数据进行可视化，以便更好地理解数据。
4. 数据建模：使用机器学习算法，如决策树，随机森林，支持向量机等，对数据进行建模，以便更好地预测结果。
5. 模型评估：使用不同的评估指标，如准确率，召回率，F1分数等，对模型进行评估，以便更好地评估模型的性能。
6. 模型部署：将模型部署到生产环境，以便实时预测结果。

DataWorks接入数据建模前，主要集中于数据开发中和开发后的治理。而数据建模新增定义数据形态的流程，为您提供一站式的模型管理解决方案和数据开发前的治理能力。在数据建模时，您可以根据对业务流程的理解和需求的调研，定义企业的业务标准和规范。同时，基于数据标准进行引用和实行，生成表结构，实现模型的统一管理。 基于DataWorks的数据建模流程参考文档