建立数据模型通常遵循以下步骤：
需求分析
确定业务目标和需求。
使用业务流程图、数据流图、数据词典等辅助工具进行需求分析。
概念模型设计
利用ER图（实体关系图）来表示数据之间的关系。
进行数据模型优化和范式求证。
设计用户子模式，确保模型符合用户习惯和安全性。
物理模型设计
根据概念模型设计数据库结构。
使用PowerDesigner的PDM（物理数据模型）工具进行设计。
实施运行维护
建立数据模型后，进行实施和运行维护。
监控模型效果，并根据反馈进行调整和优化。
数据建模的具体过程：
制订目标
理解业务，明确要解决的商业现实问题。
数据理解与准备
理解和准备数据，包括数据指标、含义、质量和加工。
建立模型
在准备好的数据基础上，建立数据模型。
选择合适的模型和算法，进行模型训练。
模型评估
评估模型是否解决了问题，并检查模型的精确性。
模型部署
将模型部署到实际应用中，并持续监测和收集新数据。
使用Excel或Power BI等工具可以简化数据建模过程。例如，在Excel中，可以通过Power Query获取和转换数据，并自动创建数据模型。在Power BI中，可以使用各种可视化和建模工具来构建和展示数据模型。
请根据您的具体需求选择合适的方法和工具来建立数据模型