数据建模并不是AI，但是与AI有着密切的联系。数据建模是指利用数学模型、统计学和数据分析工具对大量数据进行处理和分析的过程，旨在揭示数据之间的内在关系和规律。
而AI则是指通过机器学习和深度学习等技术，使计算机系统能够模拟人类的思维和行为，自主地处理信息和解决问题。尽管数据建模和AI在某些方面有重叠，但它们的侧重点不同。数据建模更注重于对数据的处理和分析，而AI则更注重于对知识的获取和应用。因此，虽然数据建模不是AI，但它是AI的重要组成部分之一，为AI提供了大量的数据支持和基础分析能力。
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确定业务目标：明确需要解决的问题或想要实现的目标，这有助于确定需要收集和分析的数据。
数据收集与整理：收集相关的数据，并对其进行清洗、整理和预处理，确保数据的质量和准确性。
选择建模方法：根据性质和数据的特点，选择适合的建模方法，如回归分析、分类、聚类等。
特征工程：对数据进行特征提取和转换，以便更好地代表关键因素，并提高模型的准确性。
模型训练与评估：使用选择的建模方法训练模型，并使用合适的指标评估模型的性能。
模型调整与优化：根据评估结果，对模型进行调整和优化，以提高其准确性和泛化能力。
模型部署与应用：将训练好的模型应用到实际业务中，进行预测或决策。
监控与更新：持续监控模型的性能，并根据新数据进行更新和改进。
在数据建模过程中，需要结合业务领域的知识和实际需求，不断尝试和改进，以建立有效且实用的数据模型。
请注意，这只是一个简要的概述，具体的数据建模过程会因复杂性和数据的特点而有所不同。建议根据具体情况选择合适的技术和工具，并进行适当的实验和验证。
如果说这二者哪个好一点，只能说数据开发偏向于程序，数据分析偏向于数学。
薪资区别
1、数据开发
作为IT类职业中的“大熊猫”，数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元；
大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
2、数据分析
数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。
最后，无论你是做大数据开发还是分析，都是高薪的技术岗位，最重要的是修炼好自己的技术。