图1 某电商APP的业务逻辑模型图
2. 数据模型的含义
虽然说通过流图、流程图、结构图等方式可以将业务模型形象化，但业务模型的本质是抽象的。所有的业务模型都要被落地处理，在不同的领域就会有不同的表现方式。在数据科学方面，业务模型是以数据模型的形式落地的。
数据模型是对现实世界以数据方式描述的模型。与业务模型一样，数据模型的“规范与标准”同样来源于现实世界中的各种场景，但数据模型的表现“样式”更加具体一些，它是以组织化的数据形式来表现的。在数据模型的组织与处理过程中，最重要的工具就是数据库和数据仓库。
一般认为，数据模型包含的内容主要有三方面：数据结构、数据操作、数据约束。
数据结构是指要描述的数据的类型、内容、性质以及数据相互间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都基本建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
数据操作是指用于要描述的数据的各项操作。具体包括每个操作的操作类型和具体操作方式。数据操作的若干操作连带上隐含于其中的推理规则，用以对目标类型的有效数据对象集合进行操作。
数据约束是指数据结构内部的或数据与数据之间的组织规则、相互联系、制约和依存关系，以及数据动态变化的规范。数据约束的目的是保证数据在存储与处理过程中的正确性、一致性和相容性。
以数据结构、数据操作、数据约束为底层逻辑基础，形成了当前常见的三种数据模型：层次数据模型，网状数据模型，关系数据模型。
3. 函数模型的含义
函数模型是表示实体变量与实体变量间变换关系的模型。
与业务模型和数据模型不同的是，函数模型几乎只用来表示实体变量之间的关系，这种关系以数学函数的形式表达，表达更加精准、多样、简洁且不失丰富。函数模型的“规范与标准”是现实世界与业务中的实体变量间的真实关系。而它的“样式”是函数。在数学中，函数有三个元素：定义域、值域、对应法则，这些也是函数模型的前提与要素。
定义域规定了函数的输入范围，值域定义了函数的输出范围，对应法则确定了从输入到输出的映射关系。对于函数模型来讲，这个映射关系可以是事先指定好的，指定的内容既包括函数形式，也包括参数值。也可以是先确定好函数形式，而不指定参数值，在使用时再确定其参数值。
一般情况下，函数模型在使用时首先要确定函数形式。而函数参数的确定则可以有两种思路：一种是直接指定这些函数的参数，或是在经过一定程度的分析后，指定函数模型的参数；另一种思路是假定当前数据的输入与输出的映射结果是已知的，或是输出的目标形式是已知的，根据输入与输出的关系，设定一定的目标，通过一定的机制，自动计算这些参数。后面这种确定函数形式后，通过数据计算参数的整个流程，常常被称作机器学习。用数据来计算参数的函数模型就是机器学习模型，而通过数据来计算机器学习模型参数的动态过程被称作模型参数训练，简称训练。
常见的机器学习模型（包括深度学习模型）都是函数模型。
02如何理解“好”？
可见，模型是现实世界的浓缩和模仿，一个好的模型，就一定是一个可以以尽可能低的成本，同时尽可能真实地反映客观世界概况的模型。
但是，此话说得简单，而在面对实际场景时，关于“好”的具体形态，往往又令我们感到力不从心。
这不得不提到数据科学领域非常流行的一句话：“好的数据胜于好的特征，好的特征胜于好的算法。”应用于机器学习时，这句话还有另一种表达形式：“数据和特征决定了机器学习的上界，模型只是在不断逼近这个上界而已”。因此，不管是在推荐领域，还是在广告领域；不管是在电商系统，还是在Feed流……一定业务场景确定了，数据规模、数据维度确定了，“最好”模型可以达到的最佳能力几乎就可以确定了。只是说，要找到这样的模型，会特别特别困难。
