在Python中构建数据模型通常有以下几种方法：
使用ORM库
架构优先（dbfirst）：
使用ORM库根据数据库表结构自动生成模型类。
例如，在Django中可以使用`inspectdb`命令生成模型类。
代码优先（codefirst）：
先在Python代码中定义模型类，然后ORM库负责创建数据库表。
例如，使用SQLAlchemy或Flask-SQLAlchemy定义模型类。
使用SQLModel
安装SQLModel库后，定义一个继承自SQLModel的类，并为其添加字段。
使用Django ORM
定义模型类，通常包含字段和关系。
例如，`UserInfo`和`Group`模型自动包含一个自增的`id`字段。
使用SQLAlchemy
定义基类和模型类，包含字段和关系。
例如，`crm_conn_exam.py`中定义了数据库连接和模型类。
数据建模全过程
包括引入包、变量类型转化、缺失值处理、特征工程、对象编码、建模、模型评价等步骤。
数据导入
使用Pandas库导入不同格式的数据文件，如CSV、JSON、Excel等。
数据探索
使用Pandas和Seaborn等库进行描述性统计、数据分组、关联分析、方差分析等。
选择哪种方法取决于具体的需求和偏好。每种方法都有其优缺点，例如，使用ORM库可以节省时间，但可能需要学习特定的库语法；而使用SQLModel或Django ORM可以更灵活地定义模型结构。
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