不同領域的人說的不是一件事。
下面進行從商業運用方面來解析。
資料建模屬於資訊化的範疇，就是對業務流程進行資料流抽象，滿足erp和數倉等it建設需求。
知道uml嗎？那就是資料建模，開發軟體時畫的模型圖。
數學建模是為了滿足**和歸因的需求，建立起解釋變數和被解釋變數之間的關係。
該關係可能是公式或規則集，比如信用評級模型就是建立起客戶貸款前資訊和貸款後違約之間的關係，用於**新申請客戶的違約可能性。
資料建模是業務系統和資料倉儲it人員的事，數學建模是統計分析人員，資料探勘工程師的事。
範圍認識：
統計建模是數學建模的一種，建立的是用統計數學進行分析的模型。
統計建模實際上大部分是分析資料，一定會用到統計知識。
而數學建模的範圍較廣，遇到的問題不同，解決方法就不一樣，有可能用不到統計知識，並且遇到的問題五花八門。
資料建模偏向於統計建模(不知道這個比賽國家統計局還有沒有辦)，
主要是運用應用統計學相關方法對資料資訊進行挖掘；
廣義一點看，在kaggle或者阿里資料探勘競賽中運用各種機器學習、深度學習演算法對資料進行挖掘也屬於此類
資料建模的特點是：在該語境下模型=演算法，側重組合創新，
拼到最後大家鬥的是特徵工程，變數篩選（對於一大類sklearn中的機器學習演算法來說，這兩者比爬山法調參重要）
數學建模估計在校理工科大學生都很熟悉了，現實問題抽象為數學問題，再選擇合演算法求解。
該語境下模型=現實問題中抽象出的數學公式或規律，側重原創創新。演算法在數學建模中的地位退化為求解工具而不是模型本身
當然，近幾年數學建模有「工程化」的傾向，特別是國賽b題，經常會和一些網際網路公司合作，給出他們需要解決問題的背景（例如16年的網約車問題），這類工程性較強的問題中，可以看到資料建模與數學建模結合的影子
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