“塑料老友记”数据分析系列笔记（三）：模型的奥秘
常常听闻，未来十年最被看好的职业将是统计学家，这并非空穴来风。
——Hal Varian，谷歌首席经济学家
一、何为模型？
模型，即为针对特定实际问题或客观规律的抽象表达方式，它以一定的形式对现实进行描述。
1. 定义：模型是对实际问题或客观事物规律的抽象化表达。
2. 构成：模型主要由目标、变量及它们之间的关系构成。
目标明确是模型构建的首要步骤。清晰且具有实际意义的目标是模型稳固的基石。若目标模糊不清，模型的构建将失去重心。
变量代表着事物在幅度等方面的变化特性，包括自变量和因变量。选择和界定变量是模型构建的关键环节，必须准确把握关键变量，避免遗漏或纳入无关变量。
关系则是模型中各元素之间的联系。在确定目标和变量后，需要深入探究它们之间的关系。在判别因果关系时，应审慎而行，不可仅因统计关联便断定因果。应综合运用方法工具，结合背景知识，确保判断的准确可靠。
3. 常见模型类型：
物理模型具有可操作性，可进行检验和评估，如飞机模型的空气动力特性测试。
类比模型则体现了一种相似性，如地图与实际陆地位置之间的关系。
符号模型则主要用符号来表示，例如财务模型预测公司的未来营收和利润。
二、为何要对问题进行建模？
在初涉数据分析建模时，或许会感到迷茫。但随着了解的深入，会发现其实我们早已与建模不期而遇，只是当时并未意识到而已。建模是更高层次的逻辑思考，是数据分析能力的集中体现。
对问题进行建模的原因多样。建模有助于深化思考，特别是在面对具有重要财务意义的项目时，精密的计算逻辑显得尤为重要。建模体现了实际的决策流程规范，上级主管认可其价值，认为建模有助于更全面、更好地决策。对一些人而言，建模纯粹是个人爱好，享受整个过程。
三、Excel建模实例
以下是几个自己动手建立的模型实例：盈亏平衡模型、成本决策模型以及募资活动模型等。
四、结语：
1. 首先要明确什么是模型以及模型的构成要素。模型主要由目标、变量和它们之间的关系构成。
2. 在数据分析中，最重要的基础工具是Excel。平日里多留意一些模型，总结提炼出来，总有一天能派上用场。
以上就是我们本次的探讨内容，下次我们将继续聊一聊关于“数据分析建模与可视化”等系列内容。
当你能以量化的方式衡量你所谈论的东西时，你才算真正对其有了深入的了解。而对于那些尚不能衡量、不能用数字表达的东西，我们的了解或许只是冰山一角。这种了解或许是认知的起点，但在思想层面上则需不断向科学阶段迈进。——凯尔文勋爵（Lord Kelvin）如是说。